Предварительное знакомство с SQL Server и Cortana Intelligence. Часть II
Содержание:
1. Часть I;
2. Часть II (Вы читаете данный раздел);
3. Часть III;
4. Часть IV.
Из всего разнообразия возможностей Майстри выделил интеллектуальные функции реального времени для решения критически важных задач, постоянное шифрование, базу данных Stretch, встроенную поддержку языка R в SQL Server, Cortana Intelligence и средство виртуализации данных SandDance.
Расходы, связанные с организацией хранилища и вычислений, набором персонала, проектированием и прочими задачами, которые приходится решать при обслуживании хранилища данных с отдельной архитектурой, и задержка при заполнении этого хранилища данными из базовой среды выполнения транзакций могут нанести серьезный ущерб как финансовому состоянию, так и конкурентоспособности любой компании. В прошлом приходилось выбирать между скоростью и интеллектуальной мощностью автоматизированного процесса принятия решений: увеличьте скорость, и вы получите почти одинаковые решения на основе устаревших наборов данных; повышайте «интеллект», и вы сможете собрать больше данных, но это связано с ожиданием, и, возможно, вы опоздаете с принятием решений, отстав от конкурентов. Теперь такой дилеммы не существует.
Потребность в инструментах для принятия решений в реальном времени очевидна, и Microsoft позволяет создавать их с помощью таких средств, как индекс columnstore в памяти (механизм In-Memory Columnstore), обеспечивающих получение аналитических данных непосредственно из транзакционной базы данных, без дорогостоящих запросов к базе данных, из-за которых производительность может упасть до уровня, неприемлемого для экземпляра SQL Server. Вместе SQL Server 2016 и индекс columnstore в памяти обеспечивают 30-кратпое увеличение скорости интерактивной обработки транзакций (OLTP) и 100-кратное ускорение процессов аналитики. Майстри привел пример компании, которая использует SQL Server для сбора данных о движении эскалатора. С помощью этих данных удалось с высокой точностью определить время закрытия магазинов просто путем анализа данных об изменениях движения эскалаторов в транзакционной базе данных в реальном времени, не снижая общей производительности.
«Теперь у вас есть возможность сквозной мобильной бизнес-аналитики,— заявил Майстри.— Это платформа, а не просто база данных. Высокопроизводительное хранилище данных, возможность выполнять гибридные транзакции локально и используя преимущества «облака». Результат — прозрачная работа локально, через «облако», в гибридном режиме и скоростная интерактивная обработка критически важных транзакций».
1. Часть I;
2.
3. Часть III;
4. Часть IV.
Функции платформы данных
Из всего разнообразия возможностей Майстри выделил интеллектуальные функции реального времени для решения критически важных задач, постоянное шифрование, базу данных Stretch, встроенную поддержку языка R в SQL Server, Cortana Intelligence и средство виртуализации данных SandDance.
Расходы, связанные с организацией хранилища и вычислений, набором персонала, проектированием и прочими задачами, которые приходится решать при обслуживании хранилища данных с отдельной архитектурой, и задержка при заполнении этого хранилища данными из базовой среды выполнения транзакций могут нанести серьезный ущерб как финансовому состоянию, так и конкурентоспособности любой компании. В прошлом приходилось выбирать между скоростью и интеллектуальной мощностью автоматизированного процесса принятия решений: увеличьте скорость, и вы получите почти одинаковые решения на основе устаревших наборов данных; повышайте «интеллект», и вы сможете собрать больше данных, но это связано с ожиданием, и, возможно, вы опоздаете с принятием решений, отстав от конкурентов. Теперь такой дилеммы не существует.
Принятие решений в реальном времени и индекс columnstore в памяти
Потребность в инструментах для принятия решений в реальном времени очевидна, и Microsoft позволяет создавать их с помощью таких средств, как индекс columnstore в памяти (механизм In-Memory Columnstore), обеспечивающих получение аналитических данных непосредственно из транзакционной базы данных, без дорогостоящих запросов к базе данных, из-за которых производительность может упасть до уровня, неприемлемого для экземпляра SQL Server. Вместе SQL Server 2016 и индекс columnstore в памяти обеспечивают 30-кратпое увеличение скорости интерактивной обработки транзакций (OLTP) и 100-кратное ускорение процессов аналитики. Майстри привел пример компании, которая использует SQL Server для сбора данных о движении эскалатора. С помощью этих данных удалось с высокой точностью определить время закрытия магазинов просто путем анализа данных об изменениях движения эскалаторов в транзакционной базе данных в реальном времени, не снижая общей производительности.
«Теперь у вас есть возможность сквозной мобильной бизнес-аналитики,— заявил Майстри.— Это платформа, а не просто база данных. Высокопроизводительное хранилище данных, возможность выполнять гибридные транзакции локально и используя преимущества «облака». Результат — прозрачная работа локально, через «облако», в гибридном режиме и скоростная интерактивная обработка критически важных транзакций».
