Recentemente tirei a certificação DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals e vou dar meus pitacos aqui de como a consegui.
Primeiro, o learning path é “OBRIGATÓRIO” mesmo para quem já tenha uma noção, pois ele te da uma base muito boa do que cai na prova (o mesmo pode ser acessado aqui).
Segundo, depois de concluir o learning path, faça o teste gratuito que a Microsoft disponibiliza (que pode ser encontrado nesse link). Esse teste pode ser feito inúmeras vezes, e á partir do momento que você tirar 80% ou mais por duas ou mais vezes seguidas, pode ir para a prova que a chance de passar é bastante grande.
Dica: Tenha em mente como funciona um banco de dados transacional, quando usa-lo bem como a diferença entre DML e DDL. Isso vai te ajudar muito na prova.
Espero que tenham gostado, para quem for fazer a prova, boa sorte e até a próxima.
No último sábado 13/07 participei do .NET Core Saturday – Campinas, evento no qual ajudei tanto na organização quanto palestrando. No total tivemos um público de 50 pessoas.
Os slides utilizados na minha palestra, sobre Utilizando o Azure Cache for Redis com ASP.NET Core 2.2 você confere logo abaixo:
E para quem quiser os códigos utilizados na palestra, é só baixar através desses links:
No último sábado dia 11/05 participei do Open Source Roadshow 2019 – Piracicaba-SP, evento no qual ajudei tanto na organização quanto palestrando. As inscrições do evento foram efetuadas pelo Sympla e tivemos um publico de 50 pessoas.
Os slides utilizados na minha palestra, sobre Utilizando o Azure Cache for Redis com ASP.NET Core 2 você confere logo abaixo:
E para quem quiser os códigos utilizados na palestra, é só baixar através desses links:
No último sábado dia 27/04 participei do Global Azure Bootcamp 2019 – Campinas, evento no qual ajudei na organização, palestrando e também ministrando um workshop (este último em parceria com o Robson Rocha). As incrições do evento foram efetuadas pelo Sympla e tivemos um publico de 70 pessoas.
Os slides utilizados na minha palestra, sobre como Desenvolver “offline” no Azure você confere logo abaixo:
E para quem quiser o código utilizado, é só baixar através desse link
Já sobre o Workshop dos 5 Serviços do Azure que todo o Desenvolvedor precisa conhecer, os slides você confere logo abaixo e o código utilizado através desse link
Na última sexta-feira dia 12/04 participei do MVP Conf Latam 2019 palestrando sobre os Cinco Serviços do Azure que todo desenvolvedor precisa conhecer.
Este evento contou com mais de 2.000 pessoas inscritas e todo o valor arrecadado na venda dos ingressos foi destinado a intituições de caridade, uma em cada região do Brasil.
Os slides utilizados na palestra você confere logo abaixo:
Deixo aqui também o código fonte utilizado através desse link.
Seguindo a nossa série sobre como utilizar o Redis no Azure, neste
artigo salvaremos um objeto complexo ao invés de uma simples string
utilizando a Interface IDistributedCache.
Como exemplo, vamos utilizar a API da NASA que nos fornece uma foto nova do espaço todo dia. Caso tenha perdido o artigo anterior, ele pode ser acessado através deste link.
Vale lembrar que, caso você ainda não tenha uma subscription no Azure, será necessário criar uma (caso queira um passo a passo, clique aqui).
NASA API
Conforme mencionado na introdução, neste artigo vamos utilizar a API
da NASA como exemplo. Entretanto, a API possui uma série de limitações
quanto ao numero de acessos, e obviamente não queremos que alguém acesse
nosso site e encontre uma mensagem de erro – é aí que o Redis passa a
ser fundamental para a aplicação.
Através dele vamos criar um cache do objeto retornado pela API, que
terá como validade apenas o dia atual, expirando na sequência para que o
conteúdo seja atualizado.
Sendo assim, primeiramente, caso você ainda não tenha acesso a API da
NASA, clique aqui e faça seu cadastro (Free) para receber uma chave de
acesso.
Feito isso, vamos consumir a API para coletar os dados que ele vai
nos fornecer e salvar o conteúdo no nosso cache para garantir que ele
esteja sempre disponível.
Todo o código da aplicação está disponível no meu GitHub e está devidamente comentado para melhor entendimento.
e está devidamente comentado para melhor entendimento.
Redis on Azure
Caso ainda não tenha uma instância do Redis no Azure, será necessário criar uma. No link do meu artigo anterior, temos um passo a passo bastante detalhado caso seja necessário.
Publicando no Azure
Agora, como último passo, vamos publicar nossa aplicação e vê-la em
pleno funcionamento. Isso, graças a facilidade que o Azure, juntamente
com Visual Studio nos oferece. E acredite, será a parte mais simples de
se fazer.
Primeiramente clicaremos com o botão direito em nossa solution, e em seguida em Publish> Publish toAzure, conforme nos mostra a imagem abaixo:
Feito isso, vamos criar nosso App Service no Azure, então primeiramente
forneça um nome para sua aplicação (lembrando que esse nome é único).
Depois, selecione sua subscription do Azure, selecione ou crie um novo
Resource Group e selecione também o Service Plan, lembrando que essa
última opção refere-se a “configuração” da máquina que você deseja
hospedar a sua aplicação (note na figura 2, abaixo, que eu selecionei a
versão Free que o Azure oferece) e depois clique em Create.
Após a criação dos serviços (em torno de três minutos), selecione o App
Service que você acabou de criar e clique em Publish, conforme a figura
abaixo:
Após o termino da publicação da sua aplicação, acesse a mesma através do browser e após o acesso da sua aplicação pela primeira vez, acesse também o Redis através do Portal do Azure ou de qualquer outra ferramenta de sua preferência.
Note que o nosso cache estará salvo lá, conforme nos mostra a figura 4:
Agora, até o final do dia todos os seus Requests virão do conteúdo
armazenado no cache do Redis, e assim finalizo a série Redis on Azure.
Espero que tenham gostado e até a próxima.
Seguindo a nossa série sobre a utilização do Redis no Azure, nesse artigo vamos criar nossa base Redis e vamos desenvolver um exemplo. Caso tenha perdido o artigo anterior, ele pode ser acessado através deste link.
Vale lembrar que, caso ainda não tenha uma subscription no Azure, será necessário criar uma (caso queira um passo a passo, clique aqui).
Criando nosso Redis no Azure
Primeiro vamos acessar o Portal do Azure através do link: https://portal.azure.com e efetuar o nosso login. Já no portal do Azure, vamos clicar em “Create a Resource” > “Databases” > “RedisCache“, conforme na figura abaixo:
Feito isso, vamos preencher os dados e depois clicar em “Create” para a criação do nosso serviço de cache, conforme nos mostra a figura 2 abaixo:
O processo para finalizar a criação do serviço leva em média 15 minutos, e assim que ele terminar, acesse o Redis e clique em “Keys“. Em seguida, copie o endereço da Primary connection string, conforme nos mostra a figura abaixo:
Agora vamos esquecer por um breve momento o Azure e vamos criar uma
aplicação do tipo Web API utilizando o ASP.NET Core 2. Se estiver usando
o Visual Studio Code, é só abrir o terminal, navegar até a pasta
desejada e digitar o comando:
dotnet new webapi
Após o termino da criação do projeto, abra o arquivo appsettings.json e
crie uma conexão com a string de conexão do Redis que copiamos
anteriormente, conforme o código abaixo:
"ConnectionStrings": {
"RedisConn": "conexão do seu redis"
}
Agora no nosso arquivo Startup.cs, vamos adicionar o seguinte código:
E por último, vamos criar um Controller chamado RedisCacheController e
dentro dele no método Get, vamos criar nosso cache através da Interface
IDistributedCache, utilizando o código abaixo (comentários no próprio
código para melhor entendimento):
public class RedisCacheController : Controller
{
private readonly IDistributedCache _distributedCache;
public RedisCacheController(IDistributedCache distributedCache)
{
_distributedCache = distributedCache;
}
// GET api/RedisCache
[HttpGet]
public string Get()
{
//Variável que vai receber uma data
var date = string.Empty;
//Key utilizada para armazenarmos o nosso cache (que será a data)
var key = "distributedCacheKey";
//Verifico se o cahce já existe
date = _distributedCache.GetString(key);
//Se existir exibo o texto Data cache com a data cacheada.
if (!string.IsNullOrEmpty(date))
{
return string.Concat("Data cache: ", date);
}
//Senão criamos nosso cache com a data atual
else
{
date = DateTime.Now.ToString();
/* Nesta linha diz que o cache permanecera ativo para sempre desde que num periodo de 10 segundos alguém acesse ele.
Caso você deseje que o cache desapareça em um determinado periodo de tempo independentemente de acesso,
troque o comando SetSlidingExpiration para SetAbsoluteExpiration. */
var cacheExpiration = new DistributedCacheEntryOptions().SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromSeconds(10));
//Cache sendo criado
_distributedCache.SetString(key, date, cacheExpiration);
//Retorno a Data atual pois ainda não havia nenhum cache com a key distributedCacheKey
return string.Concat("Data atual: ", date);
}
}
}
Agora execute o projeto e veja que inicialmente ele trouxe a Data
atual. Se você atualizar seu browser, verá que ele mudará o texto para
Data cache sem alterar a data em si.
Para você visualizar o cache em si salvo no Redis, volte novamente para o Portal do Azure e clique em >_ Console, para abrir o console do Redis e nele digite monitor. Feito isso, execute novamente a aplicação e observe a sua Key e a data cacheada conforme mostram as figuras abaixo:
Como você pode observar, o mesmo data cacheado na tela é o mesmo que está salvo no Redis.
No próximo artigo da série utilizaremos outras maneiras de criar
nosso cache e de administra-lo. E assim termino mais um artigo, espero
que tenham gostado e até o próximo.
Neste artigo pretendo iniciar uma série de artigos que vão focar em
como utilizar o Redis no Azure através de exemplos práticos para os mais
diversos cenários. E para iniciar essa série, vamos primeiramente
entender o que é o Redis e para que ele serve de fato.
Redis
O Redis (REmote DIctionary Server)
é uma estrutura de armazenamento em memória, NoSQL de chave-valor e
open source. Apesar de possuir diversas utilidades (discutiremos elas
mais adiante) o Redis é costumeiramente utilizado para armazenamento de
cache visando sempre melhorar o desempenho de sistemas que dependem de
uma grande quantidade de dados vindos do back-end.
Pelo fato do seu armazenamento ser feito em memória, ele é
extremamente rápido, chegando a performance de 110.000 SETs e 81.000
GETs por segundo.
Outros dois pontos importantíssimos, são:
Suas operações são atômicas, ou seja, uma operação sempre retornará sucesso ou falha obrigatoriamente.
O Redis é single-threaded, e nesse caso, um fator que vale a pena
mencionar é que um processador rápido com bastante cache se sobressai,
se comparado com um processador de muitos núcleos com pouco cache.
Apesar de ser uma estrutura chave-valor, o Redis possui um conjunto bem rico de tipos de dados, sendo os principais:
Strings: tipo mais básico do Redis. Eles são
binários, e com isso, o tipo String pode conter qualquer tipo de dado
como, por exemplo, uma imagem. Vale pontuar que o tamanho máximo da
String é 512 mb.
Lists: esse tipo nada mais é do que uma lista de
Strings, classificadas por ordem de inserção. O Redis suporta uma lista
de strings contendo até aproximadamente 4 bilhões de elementos.
Sets: é uma colação não ordenada de Strings. Por
padrão, os Sets não permitem elementos repetidos, sendo que adicionando o
mesmo elemento várias vezes resultará em um outro conjunto com uma
cópia unica desse elemento. Assim como as Lists, os Sets também podem
armazenar aproximadamente 4 bilhões de elementos.
Sorted Sets: semelhante aos Sets, porém com o
recurso de serem ordenados, cada elemento é associado a um Score, sendo
que a ordenação é feita sobre ele.
Hash: utilizado majoritariamente para representar
um objeto, sendo que ele mapeia um atributo e seu respectivo valor
(assim como em um objeto).
A respeito de sua aplicabilidade, conforme mencionado no inicio do
artigo, o Redis é bastante versátil, se saindo bem nos mais variados
cenários, sendo os principais:
Armazenamento em cache (cache de conteúdo): nesse
cenário o Redis serve para armazenar conteúdos que raramente são
alterados, trazendo maior velocidade e consequentemente melhorando o
desempenho das aplicações. Com isso, podemos poupar por requisições
desnecessárias no servidor.
Gerenciamento de Sessão (cache de sessão): aqui, o
Redis pode armazenar sessões com um tempo de vida já definido, sendo
perfeito para armazenar informações de um usuário logado na sua
aplicação, bem como um carrinho de compras e etc.
Classificações em Real-Time (cache-aside): usando o
sorted set, você pode criar um rank e atualizá-lo conforme demanda
(cache-aside) garantindo que sua aplicação mostre uma classificação em
tempo real.
Filas: Sendo single-threaded e suas operações atômicas, o Redis é uma ótima opção para ser usado como um agente de mensagens.
Agora que temos uma boa base sobre como Redis funciona e seus
principais cenários de aplicação, no nosso próximo artigo vamos por a
mão na massa e criar nosso servidor no Azure e então, começar a
implementar alguns exemplos abordados nesse primeiro artigo.
Se você já
teve e/ou tem bastante vivência com a linguagem T-SQL e hoje se depara com o um
software que tenha um ORM para fazer as transações com o banco de dados, pode
ser que aparecem algumas dúvidas sobre como “converter” uma querie T-SQL na
“linguagem” que o ORM entende.
Se você se
deparar com essa situação e tiver alguma dúvida quanto a alguma consulta que
precisa converter, esse post é destinado a você.
Nesse post
vamos utilizar o Entity Framework como ORM e a linguagem LINQ to Entities que
permite aos desenvolvedores escreverem consultas nesse modelo usando VB ou C#.
Abaixo
segue o modelo que utilizei para facilitar o entendimento das consultas.
SELECT COM UM TOP
T-SQL: SELECT TOP 2 Nome FROM Artista;
LINQ: var result = (from a in context.Artista select a.Nome).Take(2);
LAMBDA: var result = context.Artista.Select(a => a.Nome).Take(2);
SELECT COM UM WHERE
T-SQL: SELECT Nome FROM Artista WHERE Nome = ‘Led Zeppelin’;
LINQ: var result = (from a in context.Artista
where a.Nome.Equals(“Led Zeppelin”)
select a.Nome).ToList();
LAMBDA: var result = context.Artista
.Where(a => a.Nome.Equals(“Led Zeppelin”))
.Select(a => a.Nome).ToList();
SELECT COM UM INNER JOIN
T-SQL: SELECT a.Nome, al.Titulo FROM Artista a
INNER JOIN Album al ON al.ArtistaId = a.ArtistaId;
LINQ: var result = (from a in context.Artista
join al in context.Album on a.ArtistaId equals al.ArtistaId
select new
{
a.Nome,
al.Titulo
}).ToList();
LAMBDA: var result = context.Artista
.Join(context.Album, artista => artista.ArtistaId, album => album.ArtistaId,
(artista, album) => new { Artista = artista, Album = album })
.Select(a => new {
Nome = a.Artista.Nome,
Titulo = a.Album.Titulo
}).ToList();
SELECT COM DUAS CONDIÇÕES NO MESMO INNER JOIN
T-SQL: SELECT DISTINCT a.Nome, al.Titulo FROM Artista a
INNER JOIN Album al ON al.ArtistaId = a.ArtistaId AND al.Titulo = a.Nome;
LINQ: var result = (from a in context.Artista
join al in context.Album on
new { C1 = a.ArtistaId, C2 = a.Nome } equals
new { C1 = al.ArtistaId, C2 = al.Titulo }
select new
{
a.Nome,
al.Titulo
}).ToList();
LAMBDA: var result = context.Artista
.Join(context.Album, artista => new { C1 = artista.ArtistaId, C2 = artista.Nome },
album => new { C1 = album.ArtistaId, C2 = album.Titulo },
(artista, album) => new { Artista = artista, Album = album })
.Select(a => new {
Nome = a.Artista.Nome,
Titulo = a.Album.Titulo
}).ToList();
SELECT COM DOIS INNER JOINS
T-SQL: SELECT a.Nome, al.Titulo, f.Nome FROM Artista a
INNER JOIN Album al ON al.ArtistaId = a.ArtistaId
INNER JOIN Faixa f ON f.AlbumId = al.AlbumId;
LINQ: var result = (from a in context.Artista
join al in context.Album on a.ArtistaId equals al.ArtistaId
join f in context.Faixa on al.AlbumId equals f.AlbumId
select new
{
Artista = a.Nome,
Album = al.Titulo,
Faixa = f.Nome
}).ToList();
LAMBDA: var result = context.Artista
.Join(context.Album, artista => artista.ArtistaId, album => album.ArtistaId,
(artista, album) => new { Artista = artista, Album = album })
.Join(context.Faixa, album => album.Album.AlbumId, faixa => faixa.AlbumId,
(album, faixa) => new { Album = album, Faixa = faixa })
.Select(a => new {
Nome = a.Album.Artista.Nome,
Titulo = a.Album.Album.Titulo,
Faixa = a.Faixa.Nome
}).ToList();
SELECT COM UM LEFT JOIN
T-SQL: SELECT a.Nome, al.Titulo FROM Artista a
LEFT JOIN Album al ON al.ArtistaId = a.ArtistaId;
LINQ: var result = (from a in context.Artista
join al in context.Album on a.ArtistaId equals al.ArtistaId
into All from al in All.DefaultIfEmpty()
select new
{
a.Nome,
al.Titulo
}).ToList();
LAMBDA: var result = context.Artista
.GroupJoin(context.Album, artista => artista.ArtistaId, album => album.ArtistaId,
(artista, album) => new { Artista = artista, Album = album.DefaultIfEmpty() })
.SelectMany(a => a.Album, (a, album) => new {
a.Artista.Nome,
album.Titulo
}).ToList();
SELECT COM DOIS LEFT JOINS, GROUP BY e COUNT
T-SQL: SELECT DISTINCT a.Nome, (SELECT COUNT(*) AS Album FROM Album WHERE ArtistaId = a.ArtistaId) AS Album,
COUNT(f.FaixaId) AS Faixa
FROM Artista a
LEFT JOIN Album al ON al.ArtistaId = a.ArtistaId
LEFT JOIN Faixa f ON f.AlbumId = al.AlbumId
GROUP BY a.Nome, a.ArtistaId;
LINQ: var result = (from a in context.Artista
join al in context.Album on a.ArtistaId equals al.ArtistaId
into All1 from al in All1.DefaultIfEmpty()
join f in context.Faixa on al.AlbumId equals f.AlbumId
into All2
from f in All2.DefaultIfEmpty()
group a by a into grouped
let totalAlbuns = grouped.Key.Album.Count()
let totalFaixas = grouped.Count(x => x.Album.Count > 0)
select new
{
Artista = grouped.Key.Nome,
Albuns = totalAlbuns,
Faixas = totalFaixas
}).ToList();
LAMBDA: var result = context.Artista
.GroupJoin(context.Album, artista => artista.ArtistaId, album => album.ArtistaId,
(artista, album) => album.Select(x => new {
Artista = artista,
Album = x
})
.DefaultIfEmpty(new {
Artista = artista,
Album = (Albuns)null
}))
.SelectMany(x => x)
.GroupJoin(context.Faixa,
album => album.Album.AlbumId,
faixa => faixa.Album.AlbumId,
(album, faixa) => faixa.Select(y => new {
Artista = album.Artista,
Album = album.Album,
Faixa = y
})
.DefaultIfEmpty(new {
Artista = album.Artista,
Album = album.Album,
Faixa = (Faixas)null
}))
.SelectMany(y => y)
.GroupBy(grouped => new { grouped.Artista })
.Select(g => new
{
Artista = g.Key.Artista.Nome,
Albuns = g.Key.Artista.Album.Count(),
Faixas = g.Count(x => x.Album.Faixa.Count > 0)
}).ToList();
Como
vocês puderam ver a ideia desse artigo foi de ser o mais direto ao ponto
possível. Obviamente, é impossivel cobrir todos os cenários possíveis de se
fazer consultas T-SQL, então tentei colocar
desde um exemplo simples até um exemplo um pouco mais complexo.
No último sábado dia 19/01 participei do Microsoft Connect(); 2019 tanto na organização do evento quanto na palestra que fiz juntamente com o Robson Rocha, falando sobre os 5 serviços do Microsoft Azure que todo desenvolvedor .NET precisa conhecer.
Os slides utilizados na palestra você confere logo abaixo:
Também deixo aqui meu muito obrigado para o prof. João Cunha pelo apoio no local do evento.