Arquitetura do Cosmos DB

Desenvolver para o Azure Storage

Shahzad Mian

Content developer, DataCamp

Azure Cosmos DB

O problema

O que é o Cosmos DB?

 

• Banco NoSQL multimodelo e distribuído globalmente.
• NoSQL = armazenamento flexível, tipo pastas.
• Suporta várias APIs e tipos de dados.
• Como um cardápio flexível: escolha sua API:
  • SQL (Core) para documentos JSON.
  • MongoDB para devs Mongo.
  • Cassandra para dados wide-column.
  • Gremlin para grafos.
  • Table API para chave-valor.

Cosmos DB para desenvolvedores

• Feito pensando em devs.
• Indexação automática — sem gerenciar esquema.
• Consultas rápidas.
• Cinco níveis de consistência: de Strong a Eventual.
• Trade-off entre performance e consistência.
  • Strong: todo mundo vê a mesma coisa na hora.
  • Eventual: todos convergem depois.

 

Escala e Throughput (RU/s)

• Unidades de Requisição por segundo (RU/s) = moeda de performance do Cosmos DB.
• Cada leitura, escrita ou consulta consome RU/s.
• Escolha provisionamento fixo ou autoscale.

Escala e Throughput (RU/s)

• Unidades de Requisição por segundo (RU/s) = moeda de performance do Cosmos DB.
• Cada leitura, escrita ou consulta consome RU/s.
• Escolha provisionamento fixo ou autoscale.
• Autoscale ajusta automaticamente conforme a demanda.

Escala elástica e particionamento

• O Cosmos DB escala por particionamento.
• Cada contêiner usa uma chave de partição.
• A chave agrupa dados relacionados.
• Exemplo: a Cipher Coffee usa /customerId para pedidos.
• Todos os pedidos de um cliente ficam na mesma partição com /customerId como chave.
• Consultas seguem rápidas mesmo com crescimento de dados.
• Partição quente: carga desigual que reduz a performance.

Distribuição global

• Replica dados para qualquer região do Azure facilmente.
• Só marcar caixas; sem configuração complexa.
• Se uma região falhar, o tráfego é redirecionado automaticamente.
• Sem downtime e sem perda de dados.
• Como um café reserva pronto para atender na hora.

Monitoramento e otimização de custos

• Acompanhe a performance no Azure Portal.
• Veja métricas como RU/s, latência e custo de requisição.
• Como um painel do carro: velocidade e consumo.
• Engenheiros da Cipher Coffee analisaram essas métricas.
• Reduziram custos ajustando o throughput dinamicamente.

Vamos praticar!

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