Comments 8
мы поигрались — на наш взгляд Terraform более гибок и мощен. Например — он менеджить зависимости автоматически. Blueprints хорош для работы на уровне management groups, в случае более «complex» инфры — Terraform.
Замечу что blueprint assignment может довольно интенсивно расходовать лимит на API calls, который не очень велик. Поэтому при небольших изменениях конфигурации лучше применять что-то более fine-grained. Мы blueprints используем когда развёртываем новую ресурсную группу с нуля, это действительно очень удобно. Год назад, когда мы это начинали, то это была экспериментальная фича Azure, сейчас всё более-менее стабилизировалось и хорошо работает.
Интересно. А вы можете рассказать про ваше наблюдение подробнее? MS нигде не указывает, что blueprints активно используют лимиты и беглый гуглинг тоже не помог. Есдинственное что я нашел — это общие лимиты Resource Manager, но они не выглядят сильно уж маленькими. Будет полезно знать, где перестраховаться.
Тут к сожалению подробнее информации нет — микрософт ничего толком не пишет, blueprints по-прежнему у них как экспериментальная фича, поэтому они не особо её документируют.
Мы про расход api calls в нашем контексте выяснили методом исключений.
Правда могут быть и другие причины для этого (причём более вероятные), на которые следует обратить внимание (большое число policies например).
Ссылка что вы указали — правильное место чтобы посмотреть какие где лимиты.
Самое странное что никак нельзя узнать сколько api вызовов из квоты уже израсходовано (микрософт это нам подтвердил), единственное что можно сделать — это использовать python api for azure (ну или «голый» REST API) и ловить HTTP response 429 (это и значит что квота кончилась) — там в заголовке ответа будет немного полезной информации, например сколько нужно подождать времени до следующей попытки.
Вот такой велосипед получается…
Мы про расход api calls в нашем контексте выяснили методом исключений.
Правда могут быть и другие причины для этого (причём более вероятные), на которые следует обратить внимание (большое число policies например).
Ссылка что вы указали — правильное место чтобы посмотреть какие где лимиты.
Самое странное что никак нельзя узнать сколько api вызовов из квоты уже израсходовано (микрософт это нам подтвердил), единственное что можно сделать — это использовать python api for azure (ну или «голый» REST API) и ловить HTTP response 429 (это и значит что квота кончилась) — там в заголовке ответа будет немного полезной информации, например сколько нужно подождать времени до следующей попытки.
Вот такой велосипед получается…
о, насчет API calls — это очень важный пункт, спасибо!
Sign up to leave a comment.
Основы сервиса Microsoft Azure Blueprints