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Un mese con Azure

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Come già anticipato nel post precedente, ho spostato (o meglio copiato) la base dati del progetto su Azure ed ho cominciato ad usare i servizi cloud di Microsoft. Al termine del primo mese di utilizzo posso fare un primo bilancio di costi, qualità e usabilità della piattaforma.

Sono sempre stato un po’ scettico su Azure sia a causa di una prima non positiva esperienza quando il servizio era ancora agli esordi e quindi non esattamente intuitivo nell’utilizzo, sia per la paura di una tariffazione oscura ed incontrollabile.

A distanza di qualche anno da questa prima esperienza, Azure ha raggiunto una completezza e chiarezza di servizio, supportata da una interfaccia utente intuitiva e potente, tale che l’utilizzo risulta agevole fin dai primi approcci.

Le diffidenze verso la tariffazione sono state vinte grazie alla sottoscrizione DreamSpark ottenuta tramite l’email (da studente) dell’Università che consente l’utilizzo gratuito di diversi servizi. In realtà, con la sottoscrizione DreamSpark si fa ben poco, soprattutto a livello di database, ma è servita come chiave di ingresso nel mondo di Azure. Appena mi sono reso conto che il servizio poteva essermi utile, ho cercato di espandere le possibilità di utilizzo e mi sono ricordato che come sviluppatore Microsoft, tramite il programma Dev Essentials, potevo avere diritto, per un anno, ad un credito mensile pari a 25 euro. Restava da verificare cosa fosse possibile fare con 25 euro/mese.

azure_novembre

Il grafico, estratto dalla dashboard del mio account Azure, mostra il consumo di credito nel primo mese ed appare evidente che non ho esaurito il credito malgrado l’uso intensivo e gli errori di configurazione dati dall’inesperienza.

Come prima cosa ho creato un database SQLServer analogo a quello locale del progetto. Ho scelto una configurazione con un numero di DTU (che sono le unità di elaborazione dei database Azure) non troppo basso perché dovevo trasferire qualche milione di righe solo per creare la base dati e la sottoscrizione DreamSpark, con solo 5 DTU, era andata immediatamente in saturazione. Ho scelto la soluzione da 10 DTU che si è rivelata sufficiente alle operazioni necessarie al trasferimento dei dati ma anche all’elaborazione delle interrogazioni. Azure inoltre, in base all’utilizzo del database, suggerisce ed applica ottimizzazioni alle tabelle e alle query.

Ho usato il database per alcuni giorni notando che il consumo di credito era abbastanza irrisorio e che l’utile proiezione del grafico preannunciava che avrei terminato il mese con oltre metà del credito disponibile.

Ho deciso di creare quindi anche una macchina virtuale da usare collegato in Remote Desktop per accedere al database da dispositivi privi di software specifico. Le macchine virtuali generiche Windows 10 sono riservate ai sottoscrittori MSDN ma è sempre possibile creare una macchina con Visual Studio. Il sistema operativo, in questi casi, è una versione server di Windows, in particolare Windows Server 2012 R2. Qui ho commesso un errore: nel creare la macchina virtuale, il sistema suggerisce due configurazioni abbastanza carrozzate in termini di RAM e processore ma con tariffe alte. Confidando in un utilizzo saltuario, ho scelto una di queste senza notare il link “mostra tutte”. Nel grafico, questa scelta corrisponde alla drastica e rapida riduzione del credito. Dopo aver notato che, malgrado un uso veramente minimo, il credito calava vertiginosamente, ho distrutto e ricreato la macchina virtuale usando un diverso piano tariffario, riducendo la RAM a 1.75GB e usando un processore mono core. Il grafico del consumo, a quel punto, ha ripreso un andamento più rassicurante. La cosa positiva da notare è che molte delle operazioni di creazione di servizi (siano essi database o macchine virtuali) è intuitiva e veloce.

Una sola accortezza è necessaria nell’uso delle macchine virtuali di Azure: non basta spegnerle per ridurre quasi a zero il consumo, vanno deallocate. In pratica, oltre a spegnere la macchina occorre spegnerla anche dalla piattaforma e poi deallocarla premendo nuovamente sul pulsante arresta della propria area di gestione. In alternativa è possibile configurarsi uno script PowerShell da lanciare dalla propria dashboard. Come stima grossolana, un’ora di utilizzo di una macchina virtuale di queste dimensioni costa circa 0.20 euro.

Dal punto di vista della qualità del servizio c’è poco da dire, Azure funziona alla grande e fornisce quasi out of the box moltissimi servizi. Per il progetto che sto portando avanti, ho configurato un database replica di quello ufficiale e una macchina per lo sviluppo e l’interrogazione della base dati in pochissimo tempo e con una spesa abbordabile. Inoltre non devo preoccuparmi di configurazioni del sistema, di hardware (e relativi guasti) e, soprattutto, di backup.

In conclusione, grazie alla sottoscrizione Dev Essentials, godrò per un anno di un ambiente di lavoro potente, raggiungibile da ovunque e sicuro. Al termine della sottoscrizione, molto probabilmente, deciderò di stanziare un fondo per l’uso della piattaforma, magari limando ancora un poco le risorse per contenere ulteriormente le spese anche se sono convinto che la comodità di un sistema come quello che ho configurato su Azure non abbia prezzo.

Nella nuvola

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L’arrivo di mia figlia ha rivoluzionato in positivo, tra le tante cose, anche i tempi e gli spazi della mia ricerca. L’ora quotidiana dedicata al progetto, in genere dalle 6 alle 7 dei giorni feriali, è adesso dedicata alla preparazione dei biberon, al cambio dei pannolini o, se va bene, al recupero di qualche momento prezioso di sonno.

Ho deciso quindi di cambiare l’approccio e questo mi ha permesso di sperimentare strumenti interessanti distribuiti sul cloud. L’esigenza è stata quella di avere i dati sempre disponibili in modo da poter lavorare in qualunque momento e da qualunque postazione. E’ stata quindi l’occasione per sperimentare i servizi di Microsoft Azure che da tempo mi incuriosivano ma verso i quali nutrivo sempre una certa diffidenza. L’account DreamSpark ottenuto tramite la email dell’Università non mi consentiva di fare molto a causa delle sue limitazioni. Per fortuna, il programma Dev Essentials fornisce agli sviluppatori un credito mensile di 25 euro, sufficiente a creare un database abbastanza grande da ospitare i dati del progetto. Ho così creato una copia della base dati su Azure in modo da averla sempre disponibile. Per il momento, storage e uso non intensivo di un database di circa 500MB mi costano circa 0.35 euro al giorno, abbondantemente dentro i limiti del credito concessomi.

L’interrogazione della base dati avviene attraverso i medesimi strumenti usati per la versione locale (ovvero SQLServer Management Studio) ma adesso ho il vantaggio di poter lavorare in mobilità che significa durante la pausa pranzo o nei tempi morti di altre attività. Per questo ho istallato anche una app sullo smartphone (SQL Server Metro) anche se l’utilizzo è limitato a qualche interrogazione di controllo dati.

In realtà lo strumento che avrei voluto usare in mobilità sarebbe dovuto essere il netbook convertibile Asus VivoTab ma mi sono scontrato con le grosse limitazioni del sistema operativo Windows RT. L’unica app (a pagamento!) disponibile per questo sistema che possa interfacciarsi con SQL Server non funziona con l’ultima versione di Azure SQL Server e l’ho scoperto a mie spese. Con questa versione di SQL Server non è possibile neanche utilizzare il management online, funzionante fino alla precedente versione. Proverò il servizio Azure RemoteApp sperando di rimanere nei limiti del credito, ammesso che funzioni. E’ un vero peccato perché con queste giornate di caldo, su una panchina durante la pausa pranzo, avrei lavorato veramente bene!

Comunque sia, aver decentralizzato i dati copiandoli nel cloud mi sta dando una maggiore libertà di gestione in termini di luogo e tempo di lavoro oltre a fornirmi una copia sicura di backup (oltre a quella su dispositivo rimovibile). Come spesso accade, soprattutto a me, una apparente (e in questo caso piacevole) limitazione è motivo per apprendere cose nuove, sperimentare, tentare con tenacia di superare i limiti del mezzo tecnologico. Una sfida nella sfida che rende tutto molto più avvincente.

Edit (09/11/2016):
Azure RemoteApp non è più supportato, l’unica alternativa valida è stata creare una macchina virtuale su Azure con istallato SQL Server Management Studio ed accedere a quella in Desktop Remoto.

Calcolo dell’età

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Può capitare, lavorando con le genealogie ma anche studiando fenomeni come le dinamiche di reclutamento, di dover calcolare l’età di un soggetto, di cui si conosca la data di nascita, sia rispetto alla data odierna, sia rispetto ad un’altra data di riferimento.

Qualche tempo fa, in un mio lavoro sull’età di inizio professione da parte di alcuni soggetti operanti nel mondo giudiziario, disponendo di un database MySQL, avevo applicato con successo la seguente interrogazione:

SELECT YEAR(DATE_FORMAT([dataInizio], '%Y­%m%d')) ­- YEAR(DATE_FORMAT([dataNascita], '%Y­%m%d')) ­- (DATE_FORMAT([dataInizio], '%m%d') <  DATE_FORMAT([dataNascita], '%m%d')) AS eta  FROM [tabella]

In pratica, per calcolare l’età di inizio professione, si è proceduto facendo la sottrazione tra l’anno di inizio professione e l’anno di nascita e si è sottratto 1 qualora giorno e mese di nascita fossero successive, rispetto all’anno solare, a giorno e mese di inizio professione. Questa formula può essere scritta

anno(data inizio) – anno(data nascita) – (giorno e mese inizio < giorno e mese nascita)

in considerazione del fatto che, in MySQL, il confronto produrrà un esito booleano che sarà interpretato come 0 (falso) o 1 (vero) andando a togliere tale valore dal risultato della sottrazione iniziale.

Sicuramente non è l’unico metodo e forse neanche il più immediato tuttavia non manca di eleganza.

Ho tentato di convertire le istruzioni nella sintassi di SQLServer, database che sto usando attualmente per il progetto Hochadelsdorf.

Al posto dell’istruzione DATE_FORMAT, ma solo a partire dalla versione 2012 di SQLServer, quella usata dal progetto, è possibile fare uso dell’istruzione FORMAT che accetta in ingresso un valore, un pattern di formattazione e una indicazione di cultura.

E’ possibile quindi riscrivere l’interrogazione con la seguente sintassi:

SELECT DATEPART(YEAR, [data_inizio]) - DATEPART(YEAR, [data_nascita]) - CASE WHEN FORMAT([data_inizio],'MMdd','it-IT') < FORMAT([data_nascita],'MMdd','it-IT') THEN 1 ELSE 0 END AS eta FROM [tabella]

ottenendo lo stesso risultato.

Al momento non so se questa interrogazione sarà necessaria nella mia ricerca ma ritengo utile condividerla, anche solo come promemoria per uso futuro.