Mit der Build in San Francisco gibt es wieder jede Menge Neuigkeiten rund um Azure zu berichten. Einen sehr interessanten Beitrag gab es von Mark Russinovich. Als Technical Fellow im Azure Team hat er dieses Mal eine ganz neue Session gehalten, die abseits von seinen Sysinternals, Malwarehunting und Case of… Vorträgen sehr authentisch gezeigt hat, welche Erfahrungen Microsoft im Dauerbetrieb einer Business Cloud Lösung gesammelt hat und worauf man als Rechenzentrumsbetreiber achten sollte. Bereits letztes Jahr hatte ich einmal die Gelegenheit einer Q&A Session von Mark zu hören, wo er über Clouderfahrungen und zukünftige Entwicklungen berichtet hat.

Eine der wichtigsten Botschaften lautet:

Automatisiere soviel als möglich und setze Dich nicht über diese Automatisierungen hinweg.

Das klingt natürlich ein bisschen nach SkyNet, auch die Tatsache, dass alle diese Fehler, die Mark erzählt hat, vermeidbar gewesen wären. Manche davon sind evident, eines haben alle Fehler gemeinsam, die in einem Public Cloud Umfeld geschehen: sie sind schmerzhaft, fallen auf und sind zum Teil natürlich vermeidbar.

Wichtige Themen rund um einen Rechenzentrumsbetrieb:

  • Automatisiere
  • Skaliere
  • Teste in Produktion (!!!)
  • Frühe Deployments, häufige Deployments

image_thumb

In Azure werden Incidents nach Schweregrad gemessen:

  • Severity 3: nicht dringend, keine Kundenbeeinflussung, kann später einen Einfluss haben.
  • Severity 2: beeinträchtigt manche Kunden und manche Services. Dringend, aber noch keine Katastrophe.
  • Severity 1: globaler Ausfall, der mehrere Services betrifft und mehrere Kunden.
  • Severity 0: sehr großes Problem, Kunden laufen Gefahr, ihre Daten zu verlieren.

In Azure gab es einmal einen Severity 0 Fall.

Beispiele von aufgetretenen Fehlern:

1. Case-Sensitive Check beim Ressourcenprovider. D.h. “mobileservice” <> “MobileService”, RDFE erwartet Case-sensitive.

2. Sauberes Logging

Jeder Developer sollte eine saubere Fehlerprotokollierung implementieren. Fehlermeldungen wie: “Das Abonnement ist nicht für dieses Feature vorgesehen” oder “Der Servicename ist unbekannt” ist schwierig zu finden. Build with /warnaserror. Don’t supress compiler warnings.

image_thumb1

3. Exceptional Coding

Catch-all oder fail fast? Bekommt jemand einen Fehler ist es ganz normal, dass derjenige es noch einmal probiert. Mit catch-all fängt man alle Fehler ab, es kann jedoch trotzdem instabil sein. Ein fail-fast führt aufgrund der wiederholten Versuche eventuell zu einer Denial of Service Attacke. Ein Tipp ist: crash wenn es sich nicht um einen Userfehler handelt, andernfalls logge einen Fehler. Log einmal pro Stunde, damit eine Fehlerlog nicht von ein und derselben Fehlermeldung angefüllt wird.

4. VM werden nicht provisioniert

In diesem Fall wurden neu erzeugte VM’s in Azure nicht provisioniert. Das passierte nur bei 2 aktualisierten, brandneuen Images. Der Vorgang der Provisionierung in Azure ist dabei folgender: monatlich werden OS VHD Images neu erzeugt, die Images werden in ein repository geladen und die Funktionalität wird manuell getestet. Danach werden diese VHD’s vom staging Bereich in den Produktivbereich geladen. Während dieses Vorganges wurden die Images kaputt. Das Learning daraus ist: nicht nur im Staging Bereich testen, sondern auch in der Produktivumgebung, da Daten kaputt gehen können.

image_thumb2

5. VIP swap

Ein VIP Swap ist die Umstellung einer Staging Umgebung in den Produktivbetrieb. Man deployt 2 Versionen seiner Cloud Services – Produktion und Stage. RDFE verwendet dazu Storage Tables um sich die beiden Versionen zu merken. Durch einen Bug in RDFE kam es dazu, dass diese Zeilen falsch überschrieben wurden – beide Zeilen zeigten an, die Stage Version zu sein. Updates erfolgen daher immer nur scheibchenweise.

image_thumb3

6. Löschen von Subscriptions

Interne Azure subscriptions werden von Zeit zu Zeit aufgeräumt. Bei diesen Subscriptions gab es auch welche, die für Kunden in einem Preview Stage erzeugt wurden. Dazu gibt es einen Prozess, mit dem diese aufgeräumt werden. Die damals dafür verantwortliche Personen erzeugten einen Batch und haben mit diesem den dafür vorgesehenen Prozess übersteuert. Folge war, dass viele Subscriptions, auch von Kunden, gelöscht wurden. Alle Daten konnten glücklicherweise wieder hergestellt werden, da Azure Data Retention verwendet und Daten für 90 Tage weiterhin verfügbar sind. Zudem verwendet Azure, wo immer möglich Soft Delete.

image_thumb4

image_thumb5

7. Zertifikat Ablauf

Dies ist einer der Fälle, die weitläufig bekannt wurden. Am 22. Februar 2013 kam es zu einem Zertifikatausfall, der nahezu 11,5 Stunden dauerte, bis die volle Verfügbarkeit wieder hergestellt war. SSL Verbindungen waren plötzlich nicht mehr möglich. In diesem Fall lag es nicht daran, dass Microsoft vergessen hatte, die Zertifikate zu erneuern, bereits 180 Tage vorher werden Warnungen ausgegeben, dass diese zu erneuern sind. Diese werden aktualisiert, in diesem Fall waren es drei Zertifikate, die bereits im Jänner 2013 erneuert wurden. Der Fehler hierbei war, dass vergessen wurde, diese Zertifikate mit einem Update Datum zu versehen. Dadurch passierte, dass andere Updates vorgezogen, bzw. dieses eine Update nach hinten, nach den 22. Februar verschoben wurde.

image_thumb7

Microsoft scannt nun wöchentlich alle Service Endpoints. Microsoft arbeitet hier auch an einer Vollautomatisierung.

8. Schaltjahr in Azure

Zeit ist ein single point of failure.

Das große Learning hieraus ist, dass Menschen Fehler machen, durch Automatisierung können diese vermieden werden. Ein Übersteuern der definierten Prozesse kann einfach schlimme Folgen haben.

Tolle Session von Mark, es war eine Premiere auf der Build, hoffe, viele ergreifen die Gelegenheit und sehen sich diese Session an. Eine offene Kommunikation über gemachte Fehler und was daraus gelernt wurde, hilft uns, diese selbst in Zukunft zu vermeiden und auch mehr Vertrauen in Cloudservices zu bekommen.