SE の雑記

SQL Database の基本的な診断情報の取得について -2020/3/20 版 で触れた、リソース正常性の検出方法である、リソースヘルスアラート (Resource Health Alert) を実際に設定してみました。

設定方法については、Resource Manager テンプレートを使用して Resource Health アラートを構成する の内容そのままですね。

どのような正常性チェックが使用できるかについては、Azure Resource Health で利用できるリソースの種類と正常性チェック に記載されています。

リソースヘルスアラートについては、ポータルからは設定することができず、ARM テンプレートベースのデプロイで設定を行う必要があります。

設定については、次の 2 ステップで作業を実施します。

1. アクショングループの設定
2. リソース ヘルス アラートの ARM テンプレートを作成

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Azure Front Door—March 2020 updates でアナウンスがありましたが、Front Door のアイドルタイムアウトの設定が変更できるようになりました。

Configurable idle timeout—Customize the idle timeout when Front Door waits on the first packet of request/response.

Azure Front Door Service の制限 にも記載されていますが、Front Door からバックエンドへの応答については次のような制限があります。

Front Door からアプリケーション バックエンド

• 応答がチャンク応答の場合、先頭のチャンクを受信したときに 200 が返されます。
• HTTP 要求がバック エンドに転送された後に、Front Door はバック エンドからの最初のパケットを 30 秒間待機します。 それからこれはクライアントに 503 エラーを返します。
• バックエンドからの最初のパケットを受信した後、Front Door はアイドル タイムアウトの 30 秒間を待ちます。 それからこれはクライアントに 503 エラーを返します。
• Front Door からバックエンド TCP セッションへのタイムアウトは、30 分です。

デフォルトの設定では、バックエンドから 30 秒応答がない場合は 503 エラーが返されることになります。
この設定が変更できるようになりました。

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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。

• チュートリアル:マネージド ID を使用した App Service からの Azure SQL Database 接続のセキュリティ保護

• チュートリアル:Windows VM のシステム割り当てマネージド ID を使用して Azure SQL にアクセスする

• Azure Logic Apps でマネージド ID を使用して Azure リソースへのアクセスを認証する

• Data Factory のマネージド ID

• Azure Container Instances でマネージド ID を使用する方法

• Azure リソースの Azure AD マネージド ID のドキュメント

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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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。

• Azure SQL Database への Azure Stream Analytics の出力

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。

• Azure SQL Database Stream Analytics 統合を使用してデータをストリーム配信する (プレビュー)

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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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…。

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。

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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