Tervezési minták több-bérlős SaaS-alkalmazásokhoz és Azure AI Kereséshez

A több-bérlős alkalmazások ugyanazokat a szolgáltatásokat és képességeket biztosítják azoknak a bérlőknek, akik nem látják vagy nem osztják meg más bérlők adatait. Ez a cikk az Azure AI Keresés használatával létrehozott több-bérlős alkalmazások bérlői elkülönítési stratégiáit ismerteti.

Az Azure AI Keresés fogalmai

Az Azure AI Keresés szolgáltatásként nyújtott keresési megoldásként lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy gazdag keresési szolgáltatásokat adjanak az alkalmazásokhoz anélkül, hogy bármilyen infrastruktúrát kezelnek, vagy az információlekérés szakértőjévé válnak. A rendszer feltölti az adatokat a szolgáltatásba, majd a felhőben tárolja. Az Azure AI Keresés API-ra irányuló egyszerű kérések használatával az adatok ezután módosíthatók és kereshetők.

Search szolgáltatás, indexek, mezők és dokumentumok

A tervezési minták megvitatása előtt fontos megérteni néhány alapfogalmat.

Egy Azure AI Keresés szolgáltatás egy vagy több indexet tartalmaz. Minden index egy független kereshető adatstruktúra, amelynek saját sémája van. Az indexséma határozza meg a tartalom mezőit és keresési viselkedését. Az adatokat olyan dokumentumként töltheti be egy indexbe, amely megfelel az index sémájának.

Az indexelési és lekérdezési műveletek egyetlen indexet céloznak meg. Amikor egy alkalmazás elküld egy lekérdezést, Azure AI Keresés megkeresi a kijelölt indexet, és egyező dokumentumokat ad vissza. A séma a Azure AI Keresés által támogatott mezőadattípusokat használja. Amikor a bérlők megosztanak egy indexet, a dokumentumaiknak ugyanahhoz a sémához kell illeszkedniük.

Méretezhetőség és szolgáltatás által felügyelt particionálás

A dedikált díjszabási modellben egy Azure AI Keresés szolgáltatás két dimenzióban skálázható:

• Partíciók hozzáadása a tárolási és indexelési kapacitás növeléséhez.
• Replikák hozzáadása a lekérdezés átviteli sebességének és rendelkezésre állásának növeléséhez.

Azure AI Keresés az egyes indexekben lévő dokumentumokat a szolgáltatáspartíciók között osztja el. A szolgáltatáspartíciók kapacitásegységek, nem bérlőelkülönítési határok. Nem ad meg egyéni partíciókulcsot, és nem szabályozza a dokumentumok szolgáltatáspartíciókon való elhelyezését. Partíciók vagy replikák hozzáadásakor a teljes szolgáltatás kapacitását módosítja, amelyen az adott szolgáltatás összes indexe osztozik.

Válasszon ki egy tarifacsomagot és kapacitást a tervezett összesített és bérlőnkénti tárterület, indexelés és lekérdezési terhelés alapján. A csomag beállítja a szolgáltatásra, az indexre, a dokumentumra és a tárterületre vonatkozó korlátozásokat. További információkért lásd a Kapacitás becslése és kezelése és az Azure AI Keresés szolgáltatási korlátai című témakört.

Ahhoz, hogy egy dedikált szolgáltatás jogosult legyen a rendelkezésre állási SLA-ra, konfiguráljon legalább két replikát a csak lekérdezési számítási feladatokhoz, vagy három replikát az indexelést is tartalmazó számítási feladatokhoz. A partíciók nem befolyásolják az SLA-jogosultságot.

Szolgáltatási és indexkorlátok az Azure AI Keresésben

Azure AI Keresés számos tarifacsomagot kínál, különböző korlátozásokkal és kvótákkal. Egyes korlátozások a szolgáltatásra vonatkoznak, míg mások az indexekre vagy partíciókra.

S3 Nagy sűrűség

A Standard 3 High Density (S3 HD) egy olyan hosztingmód, amely olyan több-bérlős forgatókönyvekhez használható, amelyek sok kis indexet igényelnek egy keresési szolgáltatásban. Csökkentheti a bérlőnkénti költségeket és az üzemeltetési többletterhelést, ha egy bérlőnkénti indexmodell nagy számú kisebb bérlőt szolgál ki.

Az S3 HD lényegesen több indexet támogat, mint a többi dedikált szint. A partíciók hozzáadása növeli a szolgáltatás által üzemeltethető indexek számát, de mindegyik index maximális mérete rögzített. A mód kiválasztása előtt tekintse át az S3 HD-index, a szolgáltatás és az indexelő aktuális korlátait. További információkért tekintse meg az Azure AI Keresés szolgáltatáskorlátait.

Több bérlőt kiszolgáló alkalmazások szempontjai

A több-bérlős alkalmazásoknak hatékonyan el kell osztaniuk az erőforrásokat a bérlők között, ugyanakkor meg kell őrizni a különböző bérlők közötti adatvédelmet. Az ilyen alkalmazások architektúrájának tervezésekor néhány szempontot figyelembe kell venni:

• Bérlők elkülönítése: Az alkalmazásfejlesztőknek megfelelő intézkedéseket kell tenniük annak érdekében, hogy egyetlen bérlő sem férhessen hozzá jogosulatlanul vagy nem kívánt módon más bérlők adataihoz. Az adatvédelem szempontjából a bérlői elkülönítési stratégiák megkövetelik a megosztott erőforrások hatékony kezelését és a zajos szomszédok elleni védelmet.

• Felhőbeli erőforrásköltség: Mint minden más alkalmazás esetében, a szoftvermegoldásnak is versenyképesnek kell maradnia a több-bérlős alkalmazások összetevőjeként.

• Könnyű kezelhetőség: Több-bérlős architektúra fejlesztésekor fontos szempont az alkalmazás működésére és összetettségére gyakorolt hatás. Az Azure AI Keresés 99,9%-os SLA-val rendelkezik.

• Globális lábnyom: A több-bérlős alkalmazásoknak gyakran kell kiszolgálnia a világszerte elosztott bérlőket. Tervezze meg, hogy a regionális elhelyezés, az adatszinkronizálás és a kérések útválasztása hogyan befolyásolja az egyes bérlési modelleket. További információért lásd: Többrégiós telepítések az Azure AI Keresésben.

• Méretezhetőség: Az alkalmazásfejlesztőknek meg kell fontolniuk, hogyan egyeztethetők össze az alkalmazások kellően alacsony összetettségének fenntartása és az alkalmazás megtervezése a bérlők számával, valamint a bérlők adatainak és számítási feladatainak méretével való méretezéshez.

Az Azure AI Keresés néhány határt kínál, amelyek a bérlők adatainak és számítási feladatainak elkülönítésére használhatók.

Több-bérlős modellezés az Azure AI Keresés használatával

Több-bérlős forgatókönyv esetén az alkalmazásfejlesztő egy vagy több keresési szolgáltatást használ fel, és a bérlőket szolgáltatások, indexek vagy mindkettő között osztja el. Az Azure AI Keresés néhány gyakori mintával rendelkezik egy több-bérlős forgatókönyv modellezése során:

• Bérlőnként egy index: Minden bérlőnek saját indexe van egy keresési szolgáltatásban, amelyet más bérlőkkel oszt meg.

• Bérlőnként egy szolgáltatás: Minden bérlő saját dedikált Azure AI-Search szolgáltatás rendelkezik, amely a legmagasabb szintű adatokat és a számítási feladatok elkülönítését kínálja.

• A kettő kombinációja: A nagyobb, aktívabb bérlők dedikált szolgáltatásokat kapnak, míg a kisebb bérlők egyéni indexeket kapnak a megosztott szolgáltatásokban.

• Egy index több bérlőhöz: Több bérlő osztozik egy indexen, és minden dokumentum tartalmaz egy bérlőazonosítót, amelyet az alkalmazás az eredmények szűrésére használ.

1. modell: Bérlőnként egy index

Bérlőnkénti indexmodell esetén egy Azure AI Keresés szolgáltatást több bérlő foglal el, ahol minden bérlő saját indexet használ.

Minden keresési kérés és dokumentumművelet egy indexet céloz meg. A kérés indexneve azonban nem jogosultsági határ. Ha a bérlők közvetlenül csatlakoznak az Azure AI Kereséshöz, használjon indexhatókörű szerepköröket az egyes bérlők saját indexére való korlátozásához. Ellenkező esetben a kéréseket egy megbízható alkalmazásszinten keresztül irányíthatja, amely a bérlő indexét a hitelesített környezetből származtatja, és megakadályozza, hogy a hívók másik bérlő indexét válasszák. Ne adjon meg a bérlőknek API-kulcsokat egy megosztott szolgáltatáshoz, mert az API-kulcsok szolgáltatásszintű hozzáférést biztosítanak.

A bérlőnkénti indexmodell egyik fő attribútuma, hogy az alkalmazás fejlesztője túl tudja írni a keresési szolgáltatás kapacitását az alkalmazás bérlői között. Ha a bérlők munkaterhek egyenlőtlen eloszlásával rendelkeznek, a bérlők optimális kombinációját eloszthatjuk a keresőszolgáltatás indexei között, hogy számos rendkívül aktív, erőforrás-igényes bérlőt kezeljen, és közben a kevésbé aktív bérlőket kiszolgálja. A kompromisszum az, hogy a modell nem képes kezelni azokat a helyzeteket, amikor az egyes bérlők egyidejűleg rendkívül aktívak.

A bérlőnkénti indexmodell egy változó költségmodell alapja, ahol egy teljes Azure AI-Search szolgáltatás előre vásárolnak, majd bérlőkkel töltik meg. Ez lehetővé teszi a nem használt kapacitások kijelölését a próbaverziókhoz és az ingyenes fiókokhoz.

A globális lábnyommal rendelkező alkalmazások esetében előfordulhat, hogy a bérlőnkénti indexmodell nem a leghatékonyabb. Ha egy alkalmazás bérlői a világ különböző pontjain vannak elosztva, előfordulhat, hogy minden régióban külön megosztott szolgáltatásra van szükség, amely duplikálja a kapacitást, és növeli a működési összetettségét. További információért lásd: Többrégiós telepítések az Azure AI Keresésben.

Az Azure AI Keresés lehetővé teszi az egyes indexek és a növekedni kívánt indexek teljes számának méretezését. Megfelelő tarifacsomag kiválasztása esetén partíciókat és replikákat lehet hozzáadni a teljes keresési szolgáltatáshoz, ha a szolgáltatáson belüli egyes indexek túl nagyok a tárterület vagy a forgalom szempontjából.

Ha az indexek teljes száma túl nagy egy szolgáltatáshoz, egy másik szolgáltatást kell kiépíteni az új bérlők elhelyezéséhez. Ha új szolgáltatások hozzáadásakor az indexeket át kell helyezni a keresési szolgáltatások között, az indexből származó adatokat manuálisan kell átmásolni az egyik indexből a másikba, mivel az Azure AI Keresés nem teszi lehetővé az index áthelyezését.

2. modell: Bérlőnként egy szolgáltatás

A bérlőnkénti szolgáltatásarchitektúrákban minden bérlő saját keresési szolgáltatással rendelkezik.

Ebben a modellben az alkalmazás eléri a bérlői elkülönítés maximális szintjét. Minden szolgáltatás dedikált tárhellyel és átviteli sebességgel rendelkezik a keresési kérelmek kezeléséhez. Az alkalmazás összetevőinek és üzemeltetőinek engedélyezéséhez használja a Microsoft Entra-hitelesítést és a szerepköralapú hozzáférés-vezérlést. Ha a bérlői felhasználók egy alkalmazásszinten keresztül férnek hozzá a kereséshez, őrizze meg a szolgáltatás hitelesítő adatait ebben a rétegben, és ott kényszerítse ki a bérlőtől a szolgáltatás felé történő útválasztást. Az API-kulcsok szolgáltatásszintű hozzáférést biztosítanak, és nem jelentenek bérlőszintű engedélyezési határokat.

Minden keresési szolgáltatás beleszámít az adott réteghez, előfizetéshez és régióhoz tartozó szolgáltatási korlátba. Mielőtt nagy léptékben bevezeti ezt a modellt, becsülje meg a szükséges szolgáltatások számát, és tervezze meg a kvótanövelést, a regionális eloszlást vagy a több Azure-előfizetést.

Azokban az alkalmazásokban, amelyekben minden bérlőnek nagy a lábnyoma, vagy a számítási feladatnak kicsi a bérlőnkénti variabilitása, a bérlőnkénti szolgáltatásmodell hatékony választás, mivel az erőforrások nem oszthatók meg a különböző bérlők számítási feladatai között.

A bérlői modellenkénti szolgáltatások egy kiszámítható, rögzített költségmodell előnyeit is kínálják. A teljes keresési szolgáltatásba nincs előzetes befektetés, amíg nincs bérlője; azonban a bérlőnkénti költség magasabb, mint a bérlőnkénti indexmodell esetében.

A bérlőnkénti szolgáltatásmodell globális jelenléttel rendelkező alkalmazásokat támogat, mivel minden bérlő szolgáltatása az adott bérlőnek megfelelő régióban helyezhető el. A keresési szolgáltatás egy egyrégiós erőforrás, ezért külön regionális példányokat használjon, ha egy regionális kieséssel szemben is rugalmasságra van szüksége. További információért lásd: Többrégiós telepítések az Azure AI Keresésben.

A minta skálázásának kihívásai akkor merülnek fel, ha az egyes bérlők kinőik a szolgáltatásukat. A meglévő szolgáltatások az Alapszintű és a Standard S1, S2 és S3 szint között válthatnak, ha az aktuális konfiguráció megfelel a célszint korlátainak, és a régió kapacitással rendelkezik. Ha másik szintre szeretne lépni, hozzon létre egy új szolgáltatást, és töltse be vagy másolja át az index tartalmát. További információ: A tarifacsomag módosítása.

3. modell: Hibrid

A több-bérlős modellek másik mintája az index-bérlőnkénti és a bérlőnkénti szolgáltatásstratégiák keverése.

A két minta összekeverésével az alkalmazás legnagyobb bérlői dedikált szolgáltatásokat foglalhatnak el, míg a kevésbé aktív, kisebb bérlők hosszú farka egy megosztott szolgáltatás indexeit foglalhatja el. Ez a modell biztosítja, hogy a legnagyobb bérlők folyamatosan magas teljesítményt nyújtsanak a szolgáltatásból, miközben segítenek megvédeni a kisebb bérlőket a zajos szomszédoktól.

Ennek a stratégiának a megvalósítása azonban előrelátásra támaszkodik annak előrejelzésében, hogy mely bérlők igényelnek dedikált szolgáltatást egy megosztott szolgáltatás indexével szemben. Az alkalmazások összetettsége növekszik, ha mindkét több-bérlős modellt kezelni kell.

Bérlőelhelyezési katalógus fenntartása, amely minden bérlőt a keresési szolgáltatásához és indexéhez rendel. A katalógus használatával irányíthatja a kéréseket, és automatizálhatja a szolgáltatás- és indexek üzembe helyezését. Bérlő áthelyezésekor koordinálja az adatszinkronizálást és az útválasztási frissítéseket, és tervezze meg az elavult leképezések, a sikertelen átállások és a visszaállítás kezelését.

4. modell: Egy index több bérlői környezethez

Egy megosztott indexelési modellben több bérlő dokumentumai ugyanazt az indexet és sémát használják. Ez a modell a legnagyobb bérlősűrűséget biztosítja, de kevesebb adat- és teljesítményelkülönítést biztosít, mint a többi modell. Minden bérlő osztozik az indexkapacitáson, a sémán és a relevanciapontozási viselkedésen.

Ha egy indexen belül szeretné elkülöníteni a bérlőket, adjon hozzá egy szűrhető mezőt, amely az egyes dokumentumokat birtokló bérlőt azonosítja. A megbízható alkalmazásrétegnek le kell származtatnia a bérlőazonosítót a hitelesített környezetből, és minden lekérdezésre alkalmaznia kell a megfelelő szűrőt . Ne fogadjon el nem megbízható kliens által megadott bérlőazonosítót. Dokumentumfeltöltések, -frissítések és -törlések esetén ellenőrizze, hogy a dokumentum tenantja jogosult-e a művelet végrehajtására. További információ: Biztonsági szűrők az eredmények vágásához.

Ezt a modellt akkor használja, ha a bérlősűrűség és a költséghatékonyság fontosabb a bérlőspecifikus sémáknál vagy a munkaterhelések erős elkülönítésénél, és amikor az alkalmazás megbízhatóan érvényesíti a bérlői szűrőket minden műveletnél.

Következő lépések

Az Azure AI Keresés számos alkalmazás számára lenyűgöző választás. A több-bérlős alkalmazások különböző tervezési mintáinak kiértékelésekor vegye figyelembe a különböző tarifacsomagokat és a megfelelő szolgáltatási korlátokat , hogy az Azure AI Kereséset a lehető legjobban testre szabja az alkalmazások számítási feladatainak és architektúráinak megfelelően.

Olvassa el ezt a cikket a több-bérlős megoldások tárolási és adatkezelési architekturális megközelítéseiről szóló cikkel együtt, amely az adatszolgáltatásokra vonatkozó általános szempontokat és megközelítéseket ismerteti.