Garantía de la confiabilidad del trabajo de Stream Analytics durante las actualizaciones del servicio
Parte de ser un servicio completamente administrado es la capacidad de introducir nuevas funcionalidades de servicio y mejoras a un ritmo rápido. Como resultado, Stream Analytics puede tener una actualización de servicio implementada de forma semanal (o más frecuentemente). Con independencia de cuántas pruebas se realicen, sigue siendo un riesgo que un trabajo existente y en ejecución pueda interrumpirse debido a la introducción de un error. Si ejecuta trabajos de misión crítica, estos riesgos deben evitarse. Puede reducir este riesgo al seguir el modelo de región emparejada de Azure.
¿Cómo solucionan este problema las regiones emparejadas de Azure?
Stream Analytics garantiza que los trabajos de las regiones emparejadas se actualicen en lotes separados. Cada lote tiene una o varias regiones que se pueden actualizar simultáneamente. El servicio Stream Analytics garantiza que cualquier actualización nueva pase rigurosos controles internos para tener la más alta calidad. El servicio también busca de forma proactiva muchas señales después de la implementación en cada lote para tener más seguridad de que no se han introducido errores. La implementación de una actualización en Stream Analytics no tendría lugar al mismo tiempo en regiones emparejadas. Como resultado, hay un intervalo de tiempo suficiente entre las actualizaciones para identificar posibles errores y corregirlos.
El artículo sobre disponibilidad y regiones emparejadas tiene la información más reciente sobre qué regiones están emparejadas.
Se recomienda implementar trabajos idénticos en ambas regiones emparejadas. Luego, debería supervisar estos trabajos para recibir notificaciones cuando ocurre algo inesperado. Si uno de estos trabajos termina en un estado de error después de una actualización del servicio de Stream Analytics, puede ponerse en contacto con el soporte al cliente para ayudar a identificar la causa raíz. También debería realizar la conmutación por error de los consumidores descendentes a la salida de trabajo con estado correcto.