Garantire l'affidabilità dei processi di Analisi di flusso durante gli aggiornamenti del servizio
Perché un servizio sia completamente gestito, deve includere anche la possibilità di introdurre rapidamente nuove funzionalità e miglioramenti. La distribuzione di aggiornamenti del servizio in Analisi di flusso può quindi essere eseguita con frequenza settimanale o superiore. Indipendentemente dalla quantità di test effettuati, esiste comunque il rischio che un processo esistente in esecuzione subisca un'interruzione a causa dell'introduzione di un bug. Se si eseguono processi critici, è importante evitare questi rischi. È possibile ridurre questo rischio seguendo il modello di regione abbinata di Azure.
Vantaggi delle aree abbinate di Azure per la risoluzione del problema
Analisi di flusso garantisce che i processi nelle aree abbinate vengano aggiornati in batch separati. Ogni batch ha una o più regioni che possono essere aggiornate contemporaneamente. Il servizio Analisi di flusso garantisce che qualsiasi nuovo aggiornamento superi rigorosi anelli interni per avere la massima qualità. Il servizio cerca anche in modo proattivo molti segnali dopo l’implementazione in ogni batch per una maggiore sicurezza, che non siano stati introdotti bug. La distribuzione di un aggiornamento a Analisi di flusso non avviene contemporaneamente in un set di regioni abbinate. Di conseguenza, tra gli aggiornamenti intercorre un intervallo di tempo sufficiente per identificare e risolvere eventuali problemi.
L'articolo su disponibilità e aree abbinate contiene le informazioni più aggiornate su quali aree sono abbinate.
È consigliabile implementare processi identici in entrambe le regioni abbinate. È quindi consigliabile monitorare questi processi per ricevere una notifica in caso di evento imprevisto. Se uno di questi processi termina con stato non riuscito dopo un aggiornamento del servizio Analisi di flusso, è possibile contattare l’assistenza clienti per identificare la causa radice. È anche consigliabile eseguire il failover di tutti i consumer downstream nell'output del processo integro.