Azure Event Hub & Stream Analytics–Part 2: analyse des évènements

Dans cette seconde partie, nous allons nous intéresser à l’analyse des évènements dans le nouveau service Stream Analytics de Microsoft Azure.

Nous nous attaquons donc à cette partie de notre architecture.

image

Le but de cette analyse va être d’agréger l’ensemble des appels d’API :

  • par scope
  • sur une période glissante de 1 min

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Azure Event Hub & Stream Analytics–Part 1 : publier des évènements

Nous allons nous placer dans la première partie de notre architecture globale. Nous allons donc créer un site web avec une api et un composant middleware pour intercepter l’ensemble des appels et créer des évènements qui seront utilisés pour les statistiques

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MOSKITOS – Nominé Startup l’Innovation & Channel au PartnerVIP 2014

 

Cette semaine, le 25 et 26 novembre 2014 se sont déroulés les PartnerVIP à la Défense. Notre entreprise Moskitos a été nominée pour le Golden Cloud qui est un trophée dédié à l’Innovation & Channel pour les Startups et les ISVs.

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Déclarer les WebApi dans un projet Web avec OWIN

Récemment, dans un projet, un collègue a eu un problème sur une middleware OWIN. Il arrivait à capturer le message lors de la requête mais impossible d’avoir quelques choses au niveau de la réponse.

Cela venait du fait que les Web Api n’étaient pas déclarer avec le system OWIN. A cause de cela, le middelware était bien appelé dans le pipeline de requête mais il semblerait qu’il n’était pas bien situé par rapport au middleware WebApi. (l’article ici explique comment sont intégrés les middleware OWIN dans le pipeline intégré de IIS)
Nous avions :
20141121_1
au lieu de :
20141121_2

Pour se placer complètement dans le mode OWIN il faut faire de la manière suivante :

Tout d’abord, rajouter une fichier (Startup.WebApi) de classe dans le répertoire App_Start :

image_thumb[4]

avec le corps suivant :

 
public partial class Startup
{ 
    private void ConfigureApi(IAppBuilder app) 
    { 
        var config = new HttpConfiguration(); 
        WebApiConfig.Register(config); 
        app.UseWebApi(config); 
    } 
} 

 

Ensuite dans le fichier Global.asax, commenter ou supprimer la ligne :

 
    GlobalConfiguration.Configure(WebApiConfig.Register); 

 

Enfin dans le fichier Startup.cs à la racine de votre projet, changer la méthode Configure pour qu’elle initialise les Api:

 
public void Configuration(IAppBuilder app) 
{ 
    ConfigureAuth(app); ConfigureApi(app); 
} 

voila à partir de maintenant vous pouvez utiliser app.use() au bon niveau dans votre pipeline Owin pour insérer de nouveaux middlewares.

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Découverte des services Azure Event Hub & Stream Analytics

Microsoft a sorti depuis peu un nouveau service nommé Stream Analytics. Ce service permet de se connecter à un stream d’évènement pour en faire de l’analyse en temps réel.

Un flux de donnée est analysé et il est alors possible de faire des agrégations d’informations sur ce flux de données. Pour ceux qui connaissait, c’est en gros la version SaaS hébergé dans Azure de l’outil StreamInsight de Microsoft.

Désormais, les applications web, les APIs ainsi que les outils connectés remontent ont besoins de remonter de nombreuses informations statistiques sur leurs états de santé (pour les objets) ou leurs utilisations (pour les API par exemple). Tout ses évènements ont besoin d’être rassemblés et ensuite analysés.

C’est le but des outils Azure Event Hub pour la collecte des évènements de vos applications et Stream Analytics pour l’analyse de vos données.

Dans les prochains billets , nous allons voir comment mettre en place une architecture pour :

  • visualiser les statistiques d’utilisation d’une API ,
  • créer des statistiques regroupés par tranche horaire
  • émettre des alertes lorsqu’un seuil de consultation est atteint.

Voici le schéma d’architecture globale de la solution :

image

Nous aurons besoin pour cela de :

  • Un site Web Azure pour hébergé les Api
    • Un middleware (owin) qui va intercepter les appels et généré les évènements
  • Un espace de nom Service Bus avec le hub d’évènements qui va récupéré nos métriques
  • Un Blob avec les données de références (correspondances entre ID et nom)
  • Un compte Azure Stream Analytics avec les jobs suivants :
    • Job PassThrough : pour récupérer tout les évènements et les stockées en bases
    • Job Per Min : pour aggréger les statistiques d’appels par Api
    • Job Throttle : pour générer une alerte si un seuil d’appel est dépassé

D’ici la, voici quelques liens pour la lecture :

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Azure WebJobs Part 3 : Activer un Job avec un Blob

Dans cette troisième partie, nous allons voir comment lancer le traitement d’un job à partir d’un nouveau blob dans notre espace de stockage.

Le scénario est le suivant, j’ai un Web Role qui héberge une gateway. J’ai de nombreux logs IIS qui sont stockés dans des blobs et je voudrais pouvoir faire des requêtes sur les données. Pour cela, je dois d’abord lire les blobs et envoyer les lignes qu’il contient dans une table Azure sur laquelle je pourrais faire mes requêtes.

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Azure WebSites–WebJobs en disponibilité générale

 

Ca y est, il y a un mois, le SDK des WebJobs passait en version 1.0.0RC. Depuis hier, le SDK est passé en mode Disponibilité Générale.

 

Pour rappel, les WebJobs (ou Tâches Web en français), vous permettent de créer des programmes ou méthodes qui ont la possibilité :

  • de tourner en tache de fond sur votre site web
  • d’être déclencher par une insertion dans une table azure, un blob
  • d’écouter sur une souscription de Service Bus
  • d’être déclencher par les taches planifiés (Scheduler Azure)

Un Dashboard complet permet d’avoir accès aux logs et exécution des méthodes. Enfin le mode AlwaysOn des Sites Web ou ils sont hébergés permet de s’assurer que les process de traitement soit toujours disponibles.

Toutes les ressources intéressantes se trouvent ici !

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