شرح خيارات النشر

مكتمل

توفر قاعدة بيانات Azure SQL، وهي نظام أساسي كخدمة (PaaS)، قابلية توسع عالية والحد الأدنى من الصيانة، ما يجعلها حلا ممتازا لأحمال عمل محددة. وهو مناسب لتطوير التطبيقات الجديدة، ما يوفر للمطورين مرونة كبيرة في بناء خدمات جديدة وتقديم خيارات توزيع دقيقة على نطاق واسع. هذا الحل منخفض الصيانة مثالي لأحمال العمل المختلفة، ما يضمن تطوير التطبيقات بكفاءة وفعالية.

فهم نماذج التوزيع

عند نشر قاعدة بيانات Azure SQL، هناك نموذجان أساسيان للتوزيع: قاعدة بيانات واحدةوتجمعات مرنة. في نموذج التجمعات المرنة، تتم مشاركة الموارد بين قواعد بيانات متعددة داخل نفس التجمع، بينما في نموذج قاعدة البيانات الفردية، تتم إدارة الموارد بشكل مستقل لكل قاعدة بيانات.

على غرار الأجهزة الظاهرية، يمكن نشر قاعدة بيانات SQL باستخدام أساليب مختلفة، بما في ذلك PowerShell أو Azure CLI أو مدخل Azure.

قاعدة بيانات أحادية

نموذج توزيع قاعدة البيانات المفردة هو أبسط طريقة لاستخدام قاعدة بيانات Azure SQL. في هذا النموذج، يمكنك إدارة كل قاعدة بيانات على حدة من حيث الحجم وحجم البيانات. كل قاعدة بيانات لها مواردها المخصصة الخاصة، حتى إذا تم نشر قواعد بيانات متعددة على نفس الخادم المنطقي.

يمكنك مراقبة استخدام الموارد لكل قاعدة بيانات من خلال مدخل Microsoft Azure. تتيح لك هذه الميزة تعقب أداء قواعد البيانات وتقييمه بسهولة.

التجمعات المرنة

تسمح لك التجمعات المرنة بتخصيص موارد التخزين والحساب لمجموعة من قواعد البيانات، مما يبسط الإدارة مقارنة بمعالجة كل قاعدة بيانات على حدة. إنها أسهل في التحجيم من قواعد البيانات الفردية، حيث تعمل التغييرات على التجمع المرن على ضبط الموارد تلقائيا لجميع قواعد البيانات المضمنة.

هذا النموذج فعال من حيث التكلفة للبرامج كتطبيقات خدمة، حيث يتم مشاركة الموارد بين جميع قواعد البيانات. يمكنك تكوين الموارد باستخدام نموذج الشراء المستند إلى DTU أو vCore.

من المهم مراقبة الموارد باستمرار لتحديد ارتفاعات الأداء التي يمكن أن تؤثر على قواعد البيانات الأخرى في التجمع. تضمن إعادة النظر بانتظام في استراتيجية التخصيص موارد كافية لجميع قواعد البيانات.

تعد التجمعات المرنة مثالية للبنى متعددة المستأجرين ذات الاستخدام المتوسط المنخفض، حيث يكون لكل مستأجر نسخة قاعدة بيانات خاصة به.

فهم نماذج الشراء

بمجرد اختيار نموذج النشر المناسب لقاعدة بيانات SQL، فإن الخطوة التالية هي تحديد نموذج الشراء الذي يناسب متطلبات حمل العمل والميزانية بشكل أفضل. تقدم قاعدة بيانات Azure SQL نموذجين للشراء: نموذج vCoreوالنموذج المستند إلى DTU. لكل نموذج مزاياه الخاصة، لذلك من الضروري فهم النموذج الذي يتوافق بشكل أفضل مع متطلبات حمل العمل واعتبارات التكلفة.

على أساس vCore

هذا هو نموذج الشراء الموصى به، حيث يتم فصل موارد الحوسبة والتخزين. هذا يعني أنه يمكنك توسيع نطاق التخزين وحساب الموارد بشكل مستقل عن بعضها البعض. تضمن هذه المرونة أنه يمكنك ضبط الموارد وفقا لاحتياجاتك المحددة دون التأثير على المكونات الأخرى.

في نموذج الشراء المستند إلى vCore، تعتمد تكاليفك على عدة عوامل، بما في ذلك مستوى الخدمة وتكوين الأجهزة وعدد vCores ومقدار الذاكرة وتخزين قاعدة البيانات المحجوزة وتخزين النسخ الاحتياطي الفعلي.

إشعار

للحصول على تفاصيل التسعير، راجع صفحة تسعير قاعدة بيانات Azure SQL.

مستوى الخدمة هو تكوين محدد مسبقا يحدد الأداء ونوع التخزين والتوافر العالي وخيارات التعافي من الكوارث وتوافر ميزات معينة لقاعدة البيانات الخاصة بك.

يوفر نموذج شراء vCore ثلاثة خيارات لمستوى الخدمة:

مستوى الخدمة	الإمكانية
الغرض العام	تم تصميم مستوى الخدمة هذا لعمليات أقل كثافة ويوفر توازنا فعالا من حيث التكلفة من خيارات الحوسبة والتخزين. ويشمل كلا من مستويات الحوسبة المقدمة وبدون خادم ، ما يوفر المرونة لتلبية متطلبات حمل العمل المختلفة مع تحسين الميزانية.
الأعمال الهامة	هذا المستوى مثالي للتطبيقات التي تتطلب زمن انتقال منخفض وتخزين عالي الأداء. وهو يدعم In-Memory OLTP ويتضمن نسخة متماثلة مضمنة للقراءة فقط. بالإضافة إلى ذلك، يوفر المزيد من الذاكرة لكل ذاكرة أساسية ويستخدم تخزين SSD المحلي، ما يجعله مثاليا لأحمال العمل الحساسة للأداء.
تحجيم فائق	تم تصميم هذا المستوى للتطبيقات ذات قواعد البيانات الكبيرة ومتطلبات معدل النقل العالية. يقدم Hyperscale ميزات متقدمة للتحجيم الأفقي، ما يسمح بإضافة عقد الحوسبة مع زيادة حجم البيانات. وهي مدعومة حصريا على قواعد بيانات SQL واحدة وتمكن من التحجيم الكبير لموارد التخزين والحوسبة خارج حدود مستويات الخدمة للأغراض العامة والأعمال الهامة.

القائم على DTU

في نموذج DTU، هناك ثلاثة مستويات للخدمة: Basic وStandard وPremium. تعتمد موارد الحوسبة والتخزين على مستوى DTU، ما يوفر مجموعة من قدرات الأداء مع حدود تخزين ثابتة والاحتفاظ بالنسخ الاحتياطي والتكاليف.

على سبيل المثال، إذا وصلت قاعدة البيانات الخاصة بك إلى الحد الأقصى للتخزين، فستحتاج إلى زيادة سعة DTU الخاصة بك، حتى إذا كان استخدام الحساب منخفضا. أيضا، يمكن أن تتسبب عمليات التحجيم في قاعدة بيانات Azure SQL في حدوث انقطاعات قصيرة في الاتصال في نهاية العملية. يمكن أن يحدث هذا في سيناريوهين رئيسيين:

• بدء عملية تغيير الحجم التي تتطلب تجاوز فشل داخلي.
• إضافة قواعد البيانات أو إزالتها من التجمع المرن.

إشعار

لمعالجة أخطاء الاتصال، قم بتنفيذ منطق إعادة المحاولة المناسب في التطبيق الخاص بك.

يعد فهم التفاعل بين نماذج التوزيع والشراء أمرا بالغ الأهمية لتحسين الأداء وكفاءة التكلفة. من خلال تحديد المجموعة الصحيحة بعناية، يمكنك التأكد من أن توزيع قاعدة بيانات Azure SQL يلبي متطلبات التطبيق الخاص بك مع البقاء ضمن الميزانية.

على سبيل المثال، إذا اخترت نموذج توزيع قاعدة بيانات واحدة، فقد تفضل نموذج شراء vCore لمرونته في تحجيم موارد الحوسبة والتخزين بشكل مستقل. من ناحية أخرى، إذا اخترت نموذج توزيع التجمع المرن، فقد يكون نموذج الشراء المستند إلى DTU أكثر فعالية من حيث التكلفة، لأنه يسمح لك بمشاركة الموارد بين قواعد بيانات متعددة داخل التجمع.

تنفيذ النسخ الاحتياطي والاستعادة

يوفر Azure إمكانات نسخ احتياطي واستعادة سلسة لقاعدة بيانات SQL. فيما يلي بعض الميزات الرئيسية:

النسخ الاحتياطي المستمر

تضمن قاعدة بيانات Azure SQL النسخ الاحتياطية المنتظمة، ونسخها باستمرار إلى تخزين متكرر جغرافيا للوصول للقراءة (RA-GRS). تحدث النسخ الاحتياطية الكاملة أسبوعيا، والنسخ الاحتياطية التفاضلية كل 12 إلى 24 ساعة، والنسخ الاحتياطية لسجل المعاملات كل 5 إلى 10 دقائق.

الاستعادة الجغرافية

باستخدام النسخ الاحتياطية المتكررة جغرافيا بشكل افتراضي، يمكنك بسهولة استعادة قواعد البيانات إلى مناطق مختلفة، وهي مفيدة لسيناريوهات استرداد البيانات بعد الكوارث الأقل صرامة. تتم فوترة تخزين النسخ الاحتياطي بشكل منفصل ولكن يتم إنشاؤه دون أي تكلفة إضافية مع الحد الأقصى لحجم طبقة البيانات المحددة. تعتمد مدة الاستعادة الجغرافية على حجم قاعدة البيانات وسجلات المعاملات وطلبات الاستعادة المتزامنة.

إشعار

تتوفر الاستعادة الجغرافية عند تعيين خاصية التكرار لتخزين النسخ الاحتياطي إلى تخزين النسخ الاحتياطي المتكرر جغرافيا.

استعادة نقطة زمنية (PITR)

يسمح لك بتكوين نهج استبقاء محدد في نقطة زمنية لكل قاعدة بيانات، تتراوح من 1 إلى 35 يوما (الافتراضي هو سبعة أيام). يمكنك أيضا استعادة قواعد البيانات إلى نقطة زمنية معينة داخل نفس الخادم باستخدام مدخل Microsoft Azure أو PowerShell أو CLI أو REST API.

الاستبقاء طويل المدى (LTR)

يُعد الاحتفاظ طويل المدى مفيدًا للسيناريوهات التي تتطلب منك تعيين نهج الاستبقاء بما يتجاوز ما يقدمه Azure. يمكنك تعيين سياسة استبقاء لمدة تصل إلى 10 سنوات، ويتم تعطيل هذا الخيار افتراضيًا.

لمزيد من المعلومات حول النسخ الاحتياطية التلقائية، راجع النسخ الاحتياطية التلقائية - قاعدة بيانات Azure SQL ومثيل Azure SQL المدار.

تمكين الضبط التلقائي

الضبط التلقائي هو ميزة مضمنة قوية تطبق التعلم الآلي لتحسين أداء الاستعلام. وهو يحدد تلقائيا فرص الضبط وينفذها لتحسين كفاءة قاعدة البيانات الخاصة بك.

حاليا، يتضمن الضبط التلقائي الميزات التالية:

• تحديد الاستعلامات باهظة الثمن
• فرض خطة التنفيذ الجيدة الأخيرة
• إضافة فهارس
• إزالة الفهارس

تستخدم خدمات Azure خوارزميات متقدمة لتحديد أفضل الفهارس لأنماط الاستعلام الخاصة بك. يتم اختبار هذه الفهارس في البداية على نسخة من قاعدة البيانات قبل تطبيقها على البيئة المباشرة، ما يضمن الحد الأدنى من التعطيل.

ترث جميع قواعد البيانات تكوينها من الخادم الأصل، ويمكنك بسهولة تعطيل هذه الميزة إذا لزم الأمر. تسمح هذه المرونة للمطورين بالحفاظ على التحكم مع الاستفادة من تحسينات الأداء التلقائية.

استخدام استعلام مرن

يمكنك الاستعلام المرن من تشغيل استعلامات T-SQL عبر قواعد بيانات متعددة في قاعدة بيانات SQL. هذه الميزة مفيدة للتطبيقات التي تستخدم أسماء مكونة من ثلاثة وأربعة أجزاء لا يمكن تغييرها، كما أنها تعزز قابلية النقل من خلال تسهيل الترحيل.

تدعم الاستعلامات المرنة سيناريوهات التقسيم التالية:

مستوى الخدمة	الإمكانية
التقسيم العمودي	تعرف أيضا باسم الاستعلامات عبر قاعدة البيانات. يتم تقسيم البيانات عموديا عبر قواعد بيانات متعددة مع مخططات مختلفة. على سبيل المثال، قد يكون لديك قاعدة بيانات واحدة لبيانات العميل وقاعدة بيانات أخرى لمعلومات الدفع. يسمح لك التقسيم العمودي بتشغيل استعلامات عبر قاعدة البيانات بين قواعد البيانات هذه.
التقسيم الأفقي	يعرف أيضا باسم التقسيم. يتم تقسيم البيانات أفقيا لتوزيع الصفوف عبر عدة قواعد بيانات موسعة، تشترك جميعها في نفس المخطط. يدعم هذا المخطط كلا من المستأجر الفردي والنماذج متعددة المستأجرين.

تجعل هذه المرونة الاستعلامات المرنة أداة قوية لإدارة البيانات والاستعلام عنها عبر قواعد بيانات متعددة.

تكوين المهام المرنة

تعمل ميزة الوظيفة المرنة كبديل لعامل SQL Server لقاعدة بيانات Azure SQL، على غرار ميزة إدارة الخادم المتعدد في مثيل SQL Server المحلي.

مع المهام المرنة، يمكنك تنفيذ أوامر T-SQL عبر عمليات النشر المستهدفة المختلفة، بما في ذلك قواعد بيانات SQL، والتجمعات المرنة لقاعدة بيانات SQL، وقواعد بيانات SQL في خرائط الأجزاء. يمكن أن تمتد موارد قاعدة البيانات هذه عبر اشتراكات ومناطق Azure المختلفة. تعد إمكانية التنفيذ المتوازي مفيدة لأتمتة مهام صيانة قاعدة البيانات، وضمان الكفاءة والاتساق عبر عمليات النشر الخاصة بك.

نقل البيانات باستخدام مزامنة بيانات SQL

تتيح مزامنة بيانات SQL المزامنة المتزايدة للبيانات عبر قواعد بيانات متعددة، سواء كانت تعمل على قاعدة بيانات SQL أو SQL Server المحلي. هذه الميزة مفيدة لإلغاء تحميل أحمال العمل الإنتاجية المكثفة إلى قاعدة بيانات منفصلة للتحليقات أو العمليات غير المخطط لها.

تعمل مزامنة البيانات على طوبولوجيا المركز، حيث يتم تعيين قاعدة بيانات واحدة في مجموعة المزامنة كمركز. يمكن أن تتضمن مجموعة المزامنة قواعد بيانات أعضاء متعددة، وتحدث المزامنة بين المركز وقواعد بيانات الأعضاء الفردية. يتم تعقب التغييرات باستخدام مشغلات الإدراج والتحديث والحذف من خلال جدول تاريخي تم إنشاؤه على قاعدة بيانات المستخدم.

عند إنشاء مجموعة مزامنة، يجب تحديد قاعدة بيانات لتخزين بيانات تعريف مجموعة المزامنة. يمكن أن تكون قاعدة بيانات التعريف هذه جديدة أو موجودة، طالما أنها موجودة في نفس المنطقة مثل مجموعة المزامنة الخاصة بك.

لمزيد من المعلومات حول كيفية تكوين SQL Data Sync، راجع البرنامج التعليمي: إعداد SQL Data Sync بين قواعد البيانات في قاعدة بيانات Azure SQL وSQL Server.