Exercício – Implantar e configurar o Banco de Dados SQL do Azure

• 15 minutos

O Banco de Dados SQL do Azure é uma ótima opção para cargas de trabalho analíticas operacionais, transacionais e híbridas.

No cenário de uso de ônibus, selecionamos o Banco de Dados SQL do Azure por ser um banco de dados empresarial com funcionalidades modernas, como suporte ao JSON e ao mecanismo geoespacial.

Aqui, você vai implantar o Banco de Dados SQL do Azure usando scripts, se conectar com ele no Azure Data Studio e configurar o banco de dados para o cenário usando T-SQL. Depois, você vai explorar o suporte ao JSON e ao mecanismo geoespacial em relação ao uso de ônibus.

Implantar um Banco de Dados SQL do Azure usando o PowerShell

A fim de configurar o banco de dados para o cenário de uso de ônibus, primeiro você precisa implantar o banco de dados com o qual trabalhará. Para fazer isso, você usará o Azure Cloud Shell. O Cloud Shell também está disponível por meio do portal do Azure e permite que você crie e gerencie recursos do Azure. Ele tem várias ferramentas pré-instaladas, incluindo a CLI do Azure, o Azure PowerShell e o sqlcmd. Neste exercício, você usará o Azure PowerShell, mas poderá realizar as mesmas tarefas com a CLI do Azure. No script, será solicitado que você insira uma senha para o novo banco de dados e o endereço IP local para permitir que o dispositivo se conecte ao banco de dados.

Esses scripts deverão levar de três a cinco minutos para serem concluídos. Anote a sua senha, a ID exclusiva e a região, porque elas não serão mostradas novamente.

1. Comece obtendo o endereço IP público local. Verifique se você está desconectado de qualquer serviço de VPN e abra um terminal do PowerShell local no dispositivo. Execute o comando a seguir e anote o endereço IP resultante.

   (Invoke-WebRequest -Uri "https://ipinfo.io/ip").Content
   

   Dica

   Se você não estiver em um dispositivo Windows, precisará localizar o seu endereço IP com outro método. No terminal, execute curl ifconfig.co.

2. Execute os comandos a seguir no Cloud Shell. Insira uma senha complexa e, no prompt, insira o seu endereço IP público local, que você obteve na etapa anterior.

   Observação

   Uma senha complexa deve consistir em:

   • Mínimo de 8 caracteres e no máximo 16 caracteres
   • Requer 3 de 4 dos seguintes:
     • Caracteres minúsculos
     • Caracteres maiúsculos
     • Números (0 a 9)
     • Símbolos (@ # $ % ^ & * - _  + = [ ] { } | \ : ‘ , . ? / ` ~ “ ( ) ; )

   # Collect password 
   $adminSqlLogin = "cloudadmin"
   $password = Read-Host "Your username is 'cloudadmin'. Please enter a password for your Azure SQL Database server that meets the password requirements"
   # Prompt for local ip address
   $ipAddress = Read-Host "Disconnect your VPN, open PowerShell on your machine and run '(Invoke-WebRequest -Uri "https://ipinfo.io/ip").Content'. Please enter the value (include periods) next to 'Address': "
   Write-Host "Password and IP Address stored"
   

3. Gere e armazene em um arquivo de texto as informações que serão necessárias em todo o módulo, executando o código a seguir no Cloud Shell. Provavelmente, você precisará pressionar ENTER depois de colar o código, pois a última linha não será executada por padrão.

   # Get resource group and location and random string
   $resourceGroupName = "<rgn>[sandbox resource group name]</rgn>"
   $resourceGroup = Get-AzResourceGroup | Where ResourceGroupName -like $resourceGroupName
   $uniqueID = Get-Random -Minimum 100000 -Maximum 1000000
   $location = $resourceGroup.Location
   # The logical server name has to be unique in the system
   $serverName = "bus-server$($uniqueID)"
   # The sample database name
   $databaseName = "bus-db"    
   Write-Host "Please note your unique ID for future exercises in this module:"  
   Write-Host $uniqueID
   Write-Host "Your resource group name is:"
   Write-Host $resourceGroupName
   Write-Host "Your resources were deployed in the following region:"
   Write-Host $location
   Write-Host "Your server name is:"
   Write-Host $serverName
   

   Lembre-se de anotar a senha, a ID exclusiva e a região. Elas serão usadas em todo o módulo.

4. Execute o script a seguir para implantar uma instância do Banco de Dados SQL do Azure vazia e um servidor lógico. O script também adicionará seu endereço IP como uma regra de firewall para que você possa acessar o banco de dados.

   # Create a new server with a system wide unique server name
   $server = New-AzSqlServer -ResourceGroupName $resourceGroupName `
       -ServerName $serverName `
       -Location $location `
       -SqlAdministratorCredentials $(New-Object -TypeName System.Management.Automation.PSCredential -ArgumentList $adminSqlLogin, $(ConvertTo-SecureString -String $password -AsPlainText -Force))
   # Create a server firewall rule that allows access from the specified IP range and all Azure services
   $serverFirewallRule = New-AzSqlServerFirewallRule `
       -ResourceGroupName $resourceGroupName `
       -ServerName $serverName `
       -FirewallRuleName "AllowedIPs" `
       -StartIpAddress $ipAddress -EndIpAddress $ipAddress 
   $allowAzureIpsRule = New-AzSqlServerFirewallRule `
       -ResourceGroupName $resourceGroupName `
       -ServerName $serverName `
       -AllowAllAzureIPs
   # Create a database
   $database = New-AzSqlDatabase  -ResourceGroupName $resourceGroupName `
       -ServerName $serverName `
       -DatabaseName $databaseName `
       -Edition "GeneralPurpose" -Vcore 4 -ComputeGeneration "Gen5" `
       -ComputeModel Serverless -MinimumCapacity 0.5
   Write-Host "Database deployed."
   

   O script levará vários minutos para ser concluído. Há quatro comandos principais no bloco anterior, vamos examinar cada um deles. O primeiro comando cria um servidor lógico do Banco de Dados SQL do Azure, que funciona como a instância de conexão e também como uma forma de agrupar metadados e configurações de política de todos os bancos de dados atribuídos a ele. Os próximos dois comandos criam duas regras de firewall: uma para permitir que o endereço IP se conecte e outra para permitir que outros serviços do Azure se conectem. Essa configuração será útil principalmente quando você configurar pipelines de CI/CD usando o Azure DevOps e/ou o GitHub Actions.

   O comando final implanta um banco de dados nesse servidor lógico. Nos comandos, você pode concluir que o banco de dados está na camada de serviço de Uso Geral com quatro vCores e na camada de computação sem servidor com um intervalo de núcleos virtuais entre 0,5 e 4. A camada de computação sem servidor é destinada ao uso intermitente e imprevisível com menor utilização média de computação ao longo do tempo. A camada de computação sem servidor fornece a colocação em escala automática de computação para simplificar o gerenciamento de desempenho e é cobrada apenas pela quantidade de computação usada. A camada de computação sem servidor também dá suporte à pausa e à retomada automáticas para ajudar a otimizar o preço. Quando o seu banco de dados estiver em pausa, você só pagará o armazenamento. A camada de computação sem servidor é ótima para o cenário de uso de ônibus durante a fase de desenvolvimento (não utilizado 24h por dia, 7 dias por semana), enquanto ainda não se sabe qual será o grau de popularidade do serviço após ser lançado (a quantidade de computação que será necessária).

   Se você tiver problemas ou quiser confirmar se os recursos foram implantados, poderá examiná-los no portal do Azure.

   O portal do Azure

Conectar-se com o Banco de Dados SQL do Azure usando o Azure Data Studio

Depois que o banco de dados é implantado, há várias maneiras de se conectar e interagir com ele: usando o sqlcmd, o Azure Data Studio, o SSMS, o editor de consultas no portal etc. Aqui, você aprenderá a se conectar com o banco de dados usando o Azure Data Studio.

1. Abra o Azure Data Studio e confirme se a pasta do repositório de código está aberta selecionando o ícone do Explorer na Barra de Atividades à esquerda. Se os arquivos de código não aparecem, retorne ao exercício anterior para configurar o ambiente.

2. Selecione Conexões na Barra de Atividades. Todas as conexões de banco de dados podem ser criadas e armazenadas aqui.

3. Ao lado de Servidores, selecione o botão Nova Conexão (ele parece um servidor com um sinal de mais).

4. No painel Detalhes da Conexão que é aberto, preencha as seguintes informações:
   Tipo de conexão: Microsoft SQL Server
   Servidor: bus-server[uniqueID].database.windows.net
   Tipo de autenticação: logon do SQL
   Nome de usuário: cloudadmin
   Senha: sua-senha
   Lembrar senha: caixa de seleção
   Banco de dados: bus-db
   Grupo de servidores: padrão
   Nome (opcional): deixe em branco

5. Selecione Conectar.

6. Depois que uma conexão bem-sucedida for feita, você poderá navegar no conteúdo do banco de dados no painel Conexões.

Configurar o esquema do banco de dados com T-SQL

Depois de se conectar com um banco de dados, normalmente você precisa implantar o esquema de banco de dados e personalizar o banco de dados para atender aos requisitos do cenário criando tabelas. Usando uma série de scripts T-SQL em um notebook SQL no Azure Data Studio, você vai configurar o banco de dados para dar suporte ao aplicativo e carregar alguns dados iniciais relacionado ao ônibus.

1. No Azure Data Studio, selecione o ícone do Explorer na Barra de Atividades.

2. Na pasta database\notebooks, abra 01-set-up-database.ipynb.

3. Siga as etapas do notebook SQL para concluir o exercício, depois retorne aqui.

Processar os dados de ônibus com o Banco de Dados SQL do Azure

Agora que o banco de dados está configurado, é hora de detalhar como o Banco de Dados SQL do Azure receberá os dados JSON em tempo real e os armazenará no banco de dados. Felizmente, o Banco de Dados SQL do Azure conta com o suporte para JSON, o que facilita esse processo. Depois, você poderá usar as funcionalidades geoespaciais no Banco de Dados SQL do Azure para encontrar as distâncias entre os ônibus, definir e armazenar as cercas geográficas e determinar se um ônibus está dentro de uma determinada cerca geográfica. Com uma base como essa, o desenvolvimento do aplicativo fica muito mais simples. Este exercício será concluído em um notebook SQL no Azure Data Studio, como na atividade anterior.

1. No Azure Data Studio, selecione o ícone do Explorer na Barra de Atividades.

2. Na pasta database\notebooks, abra 02-json-geospatial-sql-db.ipynb.

3. Siga as etapas do notebook SQL para concluir o exercício, depois retorne aqui.