Nul

Som min kollega, Mary Jo Foley, der er konstateret i et live interview på Microsoft Antænde, IoT og intelligent kant forarbejdning dominerede Satya Nadella ‘s åbning ord på Microsoft’ s enterprise event, der blev afholdt i denne uge i Orlando. Ud over keynote, AI var forside og center. Som vi bemærkede fra vores forsendelser om at Bygge denne sidste forår, AI kører Microsoft ‘ s enterprise front-og back-office-pakker, for ikke at nævne, hvordan det styrer Azure cloud.
Men som Microsoft er i stigende grad at fokusere sin virksomhed på Azure, der er en lige så vigtig besked, der bliver overdøvet af støj, at det i det lange løb, kunne skelne Microsoft fra flokken. I modsætning til Amazon og Google, Microsoft har en on-premise tilstedeværelse og til sin kredit, det har ikke at lade sin forudsætning om arv trække det ned som en kugle og kæde. Det er, som ønsker at levere en sammenhængende oplevelse på lokaler og i skyen. I alle retfærdighed, det er også den holdning, at hver af de velkendte brands i virksomheden DET er at skyde efter. Microsoft ‘ s fordel er, at Azure har haft et forspring i opbygningen af sit fodaftryk over IBM og Oracle skyer dating til sin Office 365 fodfæste.
De seneste meddelelser, der kommer fra Microsoft på Ignite om SQL Server 2019 og Azure SQL-Database, viser, hvor tæt og hvor langt messing ring af ensartet oplevelse på tværs af on premise og cloud er. Et stærkt fingerpeg om, er en forening af koden baser mellem SQL Server og SQL Azure Database, der kom med sidste års udgivelser. Begge var tvillinger adskilt ved fødslen: Azure SQL-Database, der blev mønstret fra SQL Server, men indtil sidste år, der blev fulgt på sin egen kode gren til at støtte en cloud-indfødte arkitektur.
Konvergens betyder, at SQL Server og SQL Azure Database vil dele nogle identiske funktioner, give en ensartet oplevelse på lignende funktioner, samtidig med at den operationelle forskelle med hensyn til fast karakter af on-premise datacentre vs. elasticitet og næsten-grænseløs omfanget af skyen.
Begge af dem er placeret opbevaring og beregne sammen. Nu er forskellene bliver udvisket med SQL Server 2019 Big Data Cluster støtte og Azure SQL-Database nye Hyperscale-funktion.
Tidligere, SQL Server, der forespørges Hadoop gennem pushdown tilstand af PolyBase. Med 2019 udgivelse, SQL Server har tilføjet en ny tilstand ud over sin traditionelle relationelle bordet: en cloudlike scale-out mode for collocating SQL Server-databaseprogrammet på samme beregne knudepunkter som Spark, som igen er forbundet til et Hadoop er HDFS data, noder. Dette giver mulighed for SQL Server til at køre i T-SQL-forespørgsler på HDFS, og det vil give native Gnist støtte som en bonus.
I big data klynger, SQL Server 2019 adskiller database engine fra de data, der med den motor, der sidder i compute-node, sammen med Spark. Det er en topologi, der meget ligner Impala, Cloudera er open source interaktive SQL-på-Hadoop motor, der stationer dæmoner på hver Hadoop beregne node. Lodtrækningen af denne tilgang er, at SQL Server kan køre i T-SQL queries over terabyte eller petabytes af data langt hurtigere end PolyBase kunne. Det trækker også SQL Server tættere på, hvad der er muligt i Azure.
Mens dette er ikke en kopi af cloud-arkitektur, man kunne forestille sig en følgesvend cloud-native service fra Azure SQL-Database, der kører SQL — eller Gnist — mod data, der er gemt i Azure Blob storage eller ADLS. Man kan altid drømme.
Cloud paralleller til SQL Server 2019 Hadoop støtte udvides til også at containerization. Den første staffage af container (og Kubernetes) støtte kom i SQL Server 2017, men det var begrænset til TestDev sandboxes, der på grund af manglen på høj tilgængelighed/disaster recovery kapacitet. Med denne kløft, der behandles i 2019 udgivelse, SQL Server 2019 kan fungere i Dokkeren beholdere, der er orkestreret af Kubernetes Høj Tilgængelighed, Disaster Recovery (HADR) scenarier. Man kunne forestille sig paralleller med sky, hvor Azure Service Stof anvendes til ADRIATERHAVET.
Der er en anden brik, der gør oplevelsen af at køre SQL Server til at ligne du kører i skyen: Azure Data Studio. Kendt som SQL Operationer Studiet, mens det var i uddrag, Azure Data Studio i denne uge ind på generel frigivelse. Det giver en database, developer ‘ s IDE til kodning T-SQL eller Gnist, der kan bruges sammen med SQL Server, SQL Azure DB og Azure SQL Data Warehouse fra Windows, macOS og Linux. Du udvikle T-SQL eller Gnist, men det er ikke ligegyldigt, om du arbejder i SQL Server og SQL Azure Database.
På cloud-side, Azure SQL-Database introducerer en ny hyperscale-funktion, der understreger, hvordan cloud-databaser, der adskiller sig fra den forudsætning. Som navnet antyder, hyperscale skalaer ud af databasen, med Microsoft i øjeblikket, der ansøger om støtte på op til 100 Tb, i det mindste for nu. Hurtigere cloud-netværk hastigheder i forbindelse med afkobling af beregne, opbevaring, og log skriver gør hyperscale muligt.
Hyperscale fungerer ved hjælp af en service struktur, der hviler på et Paxos konsensus tilgang til SYRE konsistens. Transaktioner, der er behandlet med det primære beregne node skrivning logs til en log-liste, mens separat henter data-sider, enten fra den lokale cache (for varmt data) eller side-servere (for køligere data). Dette betyder, at hyperscale kan understøtte data prioriteringsordning, at udnytte de forskellige storage-muligheder, der findes i skyen. Databasen automatisk partitioner selv for skala ud, mens snapshots tage en af de store show-stoppers for stor transaktion, databaser: hurtigere database nyttiggørelse fra timer eller dage til minutter. Igen, elasticitet giver dig mulighed for at skalere beregne for multi-terabyte databaser op eller ned inden for få minutter.
Den hyperscale evne til Azure SQL-Database giver en tilfældet i punkt, hvor skyen og on-premise databaser både kan differentiere og efterligner hinanden. I den sky, der indvindes arkitektur, der adskiller beregne, logs og opbevaring er nyttige for at give elasticitet. På lokaliteter, hvor beregne og lagerkapacitet er mere begrænsede, og det er de samme funktioner kan bruges til at fremskynde vedligeholdelse, backup og database begår hvis Microsoft var at udvide disse muligheder til SQL Server.
Og mens vi er ved emnet udvidelsesmuligheder til hyperscale, modulær måde, at Microsoft har implementeret denne funktion kan også bane vejen for en udvidelse til Azure andre relationelle database-tjenester som MySQL, MariaDB, og PostgreSQL. Mens Microsoft er ikke at sige, hvad den vil gøre med hyperscale i fremtiden, at vores tag er aldrig sige aldrig.
Relaterede Emner:
Big Data Analytics
Digital Transformation
Datacentre
CXO
Innovation
Opbevaring
0