Azure Lernkarten

Microsoft Azure, auch bekannt als Azure, ist eine von Microsoft entwickelte Cloud-Plattform. Es handelt sich um eine Reihe von Cloud-Diensten, die Werkzeuge und Fähigkeiten für die Erstellung, Verwaltung und Entwicklung von Anwendungen bereitstellen. Azure bietet eine breite Palette von Diensten, darunter Rechenleistung, Datenanalyse, Datenspeicherung, Datenbanken, Netzwerke, Sicherheit, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Mit Azure können Benutzer Anwendungen und Dienste in der Cloud mithilfe eines sogenannten Pay-as-you-go-Modells erstellen, was bedeutet, dass sie nur für die Ressourcen zahlen, die sie tatsächlich nutzen. Es stehen verschiedene Abonnementstufen zur Verfügung, die den Bedürfnissen verschiedener Arten von Unternehmen gerecht werden, von kleinen Startups bis hin zu großen Konzernen.

Azure unterstützt viele verschiedene Programmiersprachen, einschließlich .NET, Java, Node.js und Python, sowie verschiedene Umgebungen wie Windows und Linux. Aus geschäftlicher Sicht ermöglicht die Nutzung von Cloud-Lösungen wie Azure eine erhöhte betriebliche Flexibilität, Skalierbarkeit und potenzielle Kostensenkungen im Zusammenhang mit der Verwaltung der IT-Infrastruktur.

Einer der wichtigsten Vorteile von Azure ist seine globale Reichweite, mit zahlreichen Rechenzentren auf der ganzen Welt. Dies trägt zur Optimierung der Anwendungsleistung und -verfügbarkeit bei und stellt die Einhaltung lokaler Vorschriften zur Datenspeicherung sicher.

Azure SQL-Datenbank und Azure Cosmos DB sind zwei verschiedene Arten von Datenbanken, die von Microsoft Azure angeboten werden und unterschiedliche Anforderungen erfüllen.

Azure SQL-Datenbank ist eine Datenbank als Dienst (DBaaS), die auf der Microsoft SQL Server-Technologie basiert. Es handelt sich hauptsächlich um eine relationale Datenbank, die Datenstrukturen in Tabellen organisiert unterstützt, die mithilfe von Fremdschlüsseln verknüpft werden können. Azure SQL-Datenbank bietet hohe Kompatibilität mit vorhandenen SQL Server-Tools und bietet Skalierbarkeit, automatisiertes Sicherungsmanagement und viele andere Funktionen, die die Verwaltung und Skalierung von Datenbankressourcen erleichtern.

Azure Cosmos DB hingegen ist eine global verteilte NoSQL-Datenbank als Dienst (DBaaS). Sie ist darauf ausgelegt, große, globale Anwendungen zu bedienen, die eine Datenbank mit geringer Latenzzeit für den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Regionen der Welt erfordern. Cosmos DB unterstützt verschiedene Datenmodelle, darunter Dokument-, Graph-, Schlüssel-Wert- und Spaltenfamilienmodelle. Sie bietet auch globale Verkehrsverteilung, automatisierte Durchsatzskalierung und mehrere Konsistenzmodelle zur Auswahl, je nach den Anforderungen der Anwendung.

Zusammenfassend liegt der Hauptunterschied zwischen Azure SQL-Datenbank und Azure Cosmos DB in der Art und Verwaltung der Daten: Azure SQL-Datenbank ist eine traditionelle relationale Datenbank, die ideal für Anwendungen ist, die starke Datenintegrität und strukturelle Konsistenz erfordern, während Azure Cosmos DB eine hochskalierbare NoSQL-Datenbank ist, die für die flexible Handhabung von Datenschemata und für global verfügbare, latenzarme Zugriffe geeignet ist.

Auto-Skalierung im Kontext von Azure bezieht sich auf die Fähigkeit, die Anzahl der Ressourcen automatisch an die aktuelle Nachfrage anzupassen, ohne dass ein Benutzereingriff erforderlich ist. Das Hauptziel der Auto-Skalierung besteht darin, sicherzustellen, dass die Ressourcen angemessen bereitgestellt werden, um den aktuellen Datenverkehr zu bewältigen, während gleichzeitig die Ressourcennutzung optimiert und die Kosten kontrolliert werden.

Die Auto-Skalierung kann sowohl auf virtuelle Maschinen und App-Dienste als auch auf andere Azure-Ressourcen angewendet werden, die variable Lastdynamiken aufweisen. Der Betrieb der Auto-Skalierung basiert auf Regeln und Überwachungsmetriken, die vom Benutzer definiert werden können. Zum Beispiel kann die Anzahl der Dienstinstanzen erhöht werden, wenn die CPU-Auslastung für einen bestimmten Zeitraum mehr als 75% erreicht.

Azure bietet zwei Haupttypen der Auto-Skalierung an: vertikal (Scale-up/down) - bei dem sich die Größe der Ressourcen für eine einzelne Instanz ändert (z.B. Erhöhung des RAM oder der CPU-Leistung) und horizontal (Scale-out/in) - bei dem sich die Anzahl der Ressourceneinheiten ändert (z.B. Erhöhung der Anzahl der virtuellen Maschinen).

Die Auto-Skalierung in Azure wird durch Tools wie Azure Autoscale und Azure Monitor implementiert, die eine automatische Skalierung durch Konfigurationen auf Basis von vorgefertigten Vorlagen oder fortgeschrittenen Szenarien unterstützen, die an die spezifischen Anforderungen einer Anwendung angepasst sind.

Azure CDN (Content Delivery Network) beschleunigt die Bereitstellung von Inhalten, indem es kopierte Inhalte an geografisch verteilten Standorten, den sogenannten Points of Presence (PoPs), platziert. Der primäre Mechanismus von Azure CDN besteht darin, verschiedene Arten von Inhalten wie Bilder, Stylesheets, JavaScript und andere Dateien und Daten zu zwischenspeichern. Wenn ein Benutzer spezifische Inhalte anfordert, leitet das CDN-System die Anfrage an den dem Benutzer am nächsten gelegenen PoP weiter, wodurch die Zugriffszeit und Latenz erheblich reduziert und die Belastung der Ursprungsserver verringert wird.

Azure CDN verwaltet automatisch das Caching, die Aktualisierung und die Ungültigmachung, was entscheidend für die Aufrechterhaltung der Aktualität und Genauigkeit der Daten ist. Darüber hinaus bietet das CDN Optimierungsfunktionen wie Dateiminimierung und Kompression, die dazu beitragen, die Größe der übertragenen Daten zu reduzieren und die Ladezeiten weiter zu verkürzen.

Hier ist ein Code-Snippet, das beispielhafte CDN-Konfigurationen in Azure zeigt:



Im obigen Beispiel werden die Minimierung und Kompression von Inhalten auf CDN-Ebene aktiviert und das Caching mit einer festgelegten Lebensdauer von einer Stunde initialisiert. Die Nutzung von Azure CDN stellt sicher, dass Inhalte viel schneller an Benutzer weltweit geliefert werden, was die Gesamtleistung von Webanwendungen verbessert.