Office.com sobre SharePoint. Ariel Kirsman

Transcripción

1 Office.com sobre SharePoint Ariel Kirsman

2 Agenda Qué es Office.com SharePoint como plataforma Lecciones aprendidas Conclusiones Q&A

3 Qué es Office.com Soporte para usuarios finales de los productos Office (Word, Excel, PowerPoint, etc). Web Site + Web Services

4 Qué es Office.com En números 500 autores de contenido... Que administran 6 millones de páginas... Que visitan 120 millones de usuarios distintos... Que generan >3000 RPS (requests por segundo)... Servidos por 48 farms de 4:1 al 60% de CPU Distribuidas en 2 data centers (por geo-redundancy) 37 developers, 24 testers, 11 PM s

5 Qué es Office.com Vista Conceptual Content Management System («Authoring») - donde los autores crean, administran y localizan el contenido, Office.com («Rendering») al cual los usuarios y las aplicaciones de Office se conectan, Bulk Operations Framework que permite procesar múltiples objetos de manera unificada, Unified Warehouse - repositorio de sólo-lectura de todo tipo de metadata (de contenido, social, estadísticas de uso, etc) sobre el cual se ejecutan consultas, workflows y análisis.

6 Qué es Office.com Vista de Componentes...

7 Qué es Office.com Vista de Datos Authoring Migración Legacy Migración Rendering Propagación de Contenido

8 Qué es Office.com Publishing

9 SharePoint como plataforma Razones de la elección Llevar a SharePoint a una escala de Internet. «Dogfooding»: si no es bueno para Microsoft, no es bueno para los clientes. Implementar a un nivel mayor de abstracción Deployment Workflows Queries Search Pero, hacerlo con la versión 14 en desarrollo? Desventaja: «moving target» Ventajas Colaboración del equipo de SharePoint. Círculo virtuoso.

10 Almacenamiento: Separación Authoring vs. Rendering En teoría, esta es la proposición de valor de SharePoint: integrar authoring y rendering de manera natural. Pero no funciona para altos volúmenes de Contenido Creadores de contenido Visitantes al sitio Porqué? Writes vs. Reads Secure vs. Anonymous Transacciones largas (check-in/out) vs. cortas Solución: webapps y site collections separadas, y en Rendering Denormalización No versioning Caching

11 Almacenamiento: Site collection por lenguaje (Authoring) Todos los lenguajes ocupan aprox. 2TB. Administrar la DB se vuelve más costoso a mayor tamaño Backups Mantenimiento (rebuild indexes, update statistics) Problema: queries sobre múltiples site collections Importante para el Localization team: «obtener todos los artículos que fueron asignados al vendor X y no fueron traducidos en una semana». Solución: exportar metadata a SQL («Unified Data Warehouse»). Dentro de cada site collection, un root web sin subsites Sub-sites no ofrecen ventajas de administración de datos. Look & Feel es consistente por lenguaje.

12 Queries de SharePoint Potencia de los Queries performance. expresividad. A futuro, SQL Server s SPARSE columns? Máximo de 2 columnas para compound indexes. Diagnosibilidad de los Queries e.g., bug cuando los CAML OR s anidados superaban los 64 niveles CAML erróneos (e.g., en SPSiteDataQuery) resultan en «default queries» en lugar de lanzarse una excepción.

13 Modelo de Datos Relaciones (aprox. 3M) Todas las aplicaciones las tienen, y tienen atributos. SharePoint no soporta nativamente este concepto. Sin embargo, pudimos haber resuelto los mismos problemas con tagging y folders... SharePoint no soporta Logueo de cambios a nivel de configuración/sistema. Logueo de items borrados en listas y bibliotecas. Causa: Coupling - «change tracking» está implementado en términos de «version tracking». Gran volumen de binarios en la base de datos afecta Performance Administración Deberíamos haber implementado EBS.

14 Concurrencia y Locking Cuando el volumen de updates de metadata es grande, pudimos observar problemas de contención Excesivos SQL locks Excesivas escalaciones de SQL locks Lecturas lentas SharePoint está optimizado para «long-running transactions», (e.g., check-in, check-out), stream de un item. No está optimizado para cambios frecuentes en la metadata de los items.

15 Bulk Operations Muchas operaciones no se pueden hacer «de a muchos (items)», o los límites son artificialmente bajos (e.g., máximo de 100 items a la vez para upload). uploads/downloads múltiples. cambios de metadata. SharePoint no posee «transactional inserts/updates/deletes» (i.e., realizarlos completamente o no realizarlos del todo). Gran problema para migración de datos.

16 Programming API DB roundtrips Cuándo se va a realizar un DB roundtrip, y cuánto cuestan (e.g., SPList.Items.Count vs. SPList.ItemCount) fetchdocforhttpget() trae metadata del ContentType. RT adicional para fields fuera de él, no 3 RT s/artículo No SP* objects caching Publishing APIs caching es costoso para 1er request. Costo de list schema. Event Receivers La secuencia de eventos debería ser consistente. No asumir nunca que otro event handler hizo su tarea. Asincrónicos: no thread-safe, no cancelables. Reglas complejas de disposing. SharePoint loguea determinado «usage data» per request. Metadata no es customizable (e.g., Asset ID)

17 Propagación de Contenido Problema: cómo propagar datos de un master DB a múltiples bases para lograr scale-out. SQL Replication Requiere primary keys en todas las tables de la base SharePoint no las tiene Export & Import, Content Migration API (PRIME) API: config DB data, check-out status, encuestas no completadas, etc. Backup & DB Attach: latencia (i.e., tiempo de propagación desde authoring a rendering SQL s). Solución elegida: log-shipping. Requiere poner DB offline. Mayor latencia que SQL Replication. Múltiples chequeos adicionales sobre la solución OOB. Alto costo operacional «baby-sitting»

18 Propagación de Contenido con Log Shipping Log Shipping Manager (scheduled tasks) Switch B->A, así B se pone al día Master SQL Alias -> A Instance A SQL Instance B.TRN s

19 Propagación de Contenido con Log Shipping Log Shipping Manager (scheduled tasks) Switch A->B, así A se pone al día Master SQL Alias -> B Instance A SQL Instance B.TRN s

20 Deployment Se usaron solutions packages y features. Errores cometidos Listas y content types se aprovisionaron («crearon») en base a un formato propio (no CAML) Topología y features a instalar/activar se manejó con código + configuración custom Complejidad => Errores. Problemas en la migración de contenido entre versiones. Alternativas Usar CAML, site templates y restringir código sólo a feature activation/deactivation, minimizando external scripts. Ausencia de varias VS tools para SP al inicio del proyecto

21 Security Authoring: built-in authentication/authorization Mantener autorización simple es fundamental Limitar granularidad, minimizar «break inheritance» Usar domain groups en lugar de domain users. Problema: acceso de usuarios fuera del dominio. Solución: Live ID on Claims. Finalmente, no en producción (Claims no nos llegó a tiempo) Rendering: acceso anónimo, Live ID para identificar usuarios Necesita ser «Partner site» para acceder al perfil de usuario.

22 Proceso Curva de aprendizaje de SharePoint 1. Aprender 2. Aprender a hacerlo bien Perf Testing fue clave para el avance del proyecto Regresiones (# de DB RT s) Plan de capacidad Topología de farm.

23 Conclusiones SharePoint soporta Internet scenarios con grandes volúmenes de datos El modelo de datos es fundamental para la performance (e.g., # de fields por content type). Para grandes volúmenes de datos y transacciones, el modelo de lectura/escritura en una base de datos única no funciona. Desarrollar un framework para operar sobre múltiples datos a la vez fue una decisión muy acertada. Planeamiento de capacidad y perf testing desde el inicio fue muy acertado. Migrar contenido es siempre complicado... no se debe dejar nunca para el final. Invertir en logging (más allá del OOTB) es beneficioso. Este proyecto significó un gran aprendizaje para SharePoint mismo... veamos estas experiencias como oportunidades.

24 Preguntas, comentarios? Muchas gracias.