Uppnå geo-redundans för Azure Stream Analytics-jobb
Azure Stream Analytics tillhandahåller inte automatisk geo-redundans, men du kan uppnå geo-redundans genom att distribuera identiska Stream Analytics-jobb i flera Azure-regioner. Varje jobb ansluter till en lokal indatakälla och lokala utdatakällor. Det är ditt programs ansvar att både skicka indata till de två regionala indata och stämma av mellan de två regionala utdata. Stream Analytics-jobben är två separata entiteter.
Följande diagram visar ett exempel på en geo-redundant Stream Analytics-jobbdistribution med Event Hub-indata och Azure Database-utdata.
Primär/sekundär strategi
Ditt program måste hantera vilken regions utdatadatabas som anses vara den primära och som anses vara den sekundära. Vid ett fel i den primära regionen växlar programmet till den sekundära databasen och börjar läsa uppdateringar från den databasen. Den faktiska mekanismen som gör det möjligt att minimera duplicerade läsningar beror på ditt program. Du kan förenkla den här processen genom att skriva ytterligare information till utdata. Du kan till exempel lägga till en tidsstämpel eller ett sekvens-ID för varje utdata för att göra det enkelt att hoppa över dubblettrader. När den primära regionen har återställts kommer den ikapp den sekundära databasen med liknande mekanik.
Även om olika typer av indata och utdata tillåter olika alternativ för geo-replikering rekommenderar vi att du använder mönstret som beskrivs i den här artikeln för att uppnå geo-redundans eftersom det ger flexibilitet och kontroll för både händelseproducenter och händelsekonsumenter.