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Archive for 3月, 2020

SQL Database の基本的な診断情報の取得について -2020/3/20 版 –

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SQL Database にはいくつかの診断情報の取得 / 可視化の方法がありますが、いろいろな方法があってよくわからなくなってきたのでまとめておこうかと。

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Written by Masayuki.Ozawa

3月 20th, 2020 at 1:56 pm

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同一のリソース名のマネージド ID が存在する場合の SQL DB のユーザー作成について – 暫定版 –

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SQL Database の認証には、Azure のリソースのマネージド ID (MSI) を使用することができるようになっています。

マネージド ID をサポートしているサービスについては  Azure リソースのマネージド ID をサポートするサービス に記載されていますが、これらのサービスが接続をする際にはマネージド ID による接続ができる可能性があります。

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Written by Masayuki.Ozawa

3月 19th, 2020 at 11:42 pm

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イベントハブに送信されている診断ログを SQL Database の DB で受信する

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以前から、イベントハブに送信された Azure の診断ログを SQL Databae に取り込むということができていたかと思います。

昨年末ぐらいに、Azure SQL Database Stream Analytics 統合という機能がプレビューとして提供され、SQL Database のブレードからも Stream Analytics によるデータ取り込みの設定を行うことができるようになりました。

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ブログのログをイベントハブに送信しながら、Stream Analytics から SQL Database のテーブルにデータ取り込みを実施してみたのでその時の覚書を。

今回はブログのフロントに配置している Front Door の診断ログ (アクセスログ) をイベントハブに送信し、それをテーブルに受け取るような設定を使っています。
(1 か月回していると、それなりの金額になりそうですので、今は BLOB に出力されている JSON を Data Factory 経由で取り込みを行うようにしています。)

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Written by Masayuki.Ozawa

3月 18th, 2020 at 11:19 pm

SQL Server 2019 CU3 on Linux で Ubuntu 18.04 / SLES 12 SP5 をサポートしたようです

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先日、SQL Server 2019 now available on Ubuntu 18.04, supported on SLES 12 SP5 というアナウンスがあり、SQL Server 2019 CU3 を使用することで、Ubuntu 18.04 / SELES 12 SP5 のサポートを開始したようです。

  • SQL Server 2019 CU1 : RHEL8 のサポート
  • SQL Server 2019 CU3 : Ubuntu 18.04 / SLES 12 SP5 をサポート

というように CU によってサポートされる OS が変わってくるのも SQL Server on Linux の特徴となりそうですね。

Release notes for SQL Server 2019 on Linux の記載も変更されています。

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Written by Masayuki.Ozawa

3月 18th, 2020 at 7:43 am

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Azure Automation を使用して App Service のクォータ リミットに近い場合にスケールアップを行うことができるか試してみる

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本ブログですが、今まではレンタルサーバー上で稼働させていたのですが、結構な頻度で 500 エラーが発生していたと思います。
ということで、ブログを Web Apps 上にお引越ししてみたところ、500 エラーの発生状況は改善したようでした。
(低いサービスレベルで動作させているからか、安定性がいまいちで、まだまだ対応が必要なことが多いですが…。)

左がレンタルサーバー上で実行していた時のステータスコードの比率なのですが、1 日のアクセス数の中で 18% 近くが 500 エラーとなっていたんですね…。
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個人サイトですので、SLA は必要がないのでひとまず、F1 で動作させているのですが、Free や Standard というようなサービスプランでは、1 日の中で CPU が使用できる時間が決まっています。

次の画像は料金表の内容となります。

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F1 で 60 分 / D1 で 240 分の CPU 時間を使用することができるのですが、私のサイトの場合、F1 では確実に CPU 時間が不足し、D1 では平日にいろいろと作業をした場合に CPU 時間が不足する可能性があるのですよね。

ということで Azure Automation を使用して、クォータのリミットに近づいているかを取得しながら、スケールアップをするスクリプトが組めるかどうかを試してみました。

今回の処理は実行時間が長いわけではないので、Azure Automation ではなく、Azure Functions で実行した方が手っ取り早いのですが、今の Automation がどのようになっているのかを知りたくて、Automation を使っています。

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Written by Masayuki.Ozawa

3月 15th, 2020 at 11:26 am

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