Azure SQL Database では次のような操作を行うとプライマリからデータ同期を行い複製環境が作成されます。
上記の機能の中ではリソースのスケーリングが一般的に使用される機会が多いものかもしれませんね。
Azure SQL Database の性能を変更する場合には次の動作が行われます。
データベース用に新しいコンピューティング インスタンスを作成する
要求されたサービス レベルとコンピューティング サイズを持つ新しいコンピューティング インスタンスが作成されます。 サービス レベルとコンピューティング サイズの変更の組み合わせの中には、新しいコンピューティング インスタンスにデータベースのレプリカを作成する必要があるものがあります。これにはデータのコピーも含まれ、全体の待機時間に大きく影響する場合があります。 いずれにしても、この手順の間、データベースはオンラインのままで、接続は元のコンピューティング インスタンスのデータベースに引き続き向けられます。
変更後のサイズによっては、データベースのコピー機能が使用され新しいインスタンスにデータの同期が行われ、コピー完了後に切り替えを行うというような動作により、新しい環境の提供が行われます。
データの同期が行われる場合、データベースのサイズによって変更が完了するまでに必要となる時間が変動するのですが、この時間の予測を標準で提供されている機能より精度を高くして把握する方法について考えてみました。