Zero
Anche se io sono giù a Orlando, in Florida, per il SQL Server Live! e Visual Studio Live! conferenze, Microsoft sta mettendo la sua annuale Connect(); sviluppatore evento, fino a Manhattan, a cui io di solito trascorrono la maggior parte del mio tempo. E anche se mi manca il live dell’evento stesso, la Microsoft è stata così gentile da breve la mia su una serie di dati relativi annunci, l’azienda sta realizzando presso Connect() di oggi. Mi sono descritte in dettaglio qui.
Mattone per mattone
Il piombo voce è un vero problema: Microsoft è sempre l’Apache Scintilla religione, l’introduzione di un nuovo servizio cloud in anteprima, chiamato Azure Databricks. Questo è degno di nota per una serie di motivi. Primo, il servizio è stato sviluppato congiuntamente da Microsoft e Databricks (la società, i cui fondatori sono la Scintilla molto creatori), per fornire questa Scintilla a base di Big Data analytics, un servizio di prima festa di Azure offre, e non un semplice partner di servizio di Azure Marketplace. Secondo, il servizio funziona in modo indipendente di Databricks’ proprio servizio cloud per la Scintilla e di Azure HDInsight, Microsoft propri Dati Grandi come una piattaforma di Servizio, su cui Scintilla gestisce anche.
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Azure Databricks, tuttavia, è stato progettato da terra per sfruttare, e di essere completamente ottimizzato per i vari servizi Azure, tra cui archiviazione blob di Dati Lago Store virtuale di rete, Azure Active Directory e Azzurro, Servizio Container. Mentre Azure Databricks, come HDInsight, è ancora basato sulla creazione di un cluster dedicato, con il numero e il tipo di nodo (server) è stata determinata per il cliente, comunque ha built-in auto-scaling e auto-estinzione, a crescere il cluster come necessario e spegnerlo una volta che non è più necessario.
Come la maggior parte Scintilla ambienti, Azure Databricks dispone di un browser basato su notebook struttura come la sua interfaccia utente principale. Ma l’Azzurro Databricks realizzazione permette di notebook per essere modificato da più utenti contemporaneamente, per ospitare collaborativo scienza di dati e di dati ingegneria. Microsoft dice Azure Databricks notebook, inoltre, fornisce un sistema integrato di debug e comprende un numero di campione notebook per aiutare gli utenti a collegare comuni fonti di dati e l’esecuzione di macchina compiti di apprendimento in Python o in R. Azure Databricks è integrato anche con Alimentazione BI, Database SQL Azure Azzurro e i Dati di Magazzino, nonché Cosmo DB – la Scintilla connettore per il quale è stata rilasciata la disponibilità generale (GA).
Cosmic pensiero
E a proposito di Cosmo DB (Azure è distribuito a livello globale database NoSQL servizio che ha iniziato la vita commerciale come DocumentDB), ci sono novità anche lì, anche prendendo spunto da un Apache Software Foundation, un progetto open source. Microsoft annuncia Apache Cassandra come Servizio, alimentato da Azure Cosmo DB. Ora, in aggiunta al Cosmo”, con il supporto di SQL, Gremlin, e MongoDB Api di Apache Cassandra gli sviluppatori saranno in grado di prendere le loro applicazioni, sia scritto che per Apache Cassandra o DataStax Enterprise, ed eseguire il codice su Cosmo DB. Microsoft, in adempimento della sua promessa di rendere Cosmo DB un vero multi-modalità di database, supporto di Cassandra ampia colonna store NoSQL approccio, oltre a MongoDB in un documento dell’archivio di paradigma, Gremlin grafico di database costrutti e l’Azure Table Storage key-value store approccio.
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Cassandra API per Cosmo DB è in anteprima pubblica. Nel frattempo, la Tabella Azzurro API è stato rilasciato di GA, e Microsoft annuncia che il Gremlin API GA il mese prossimo. E mentre il MongoDB API è stato GA per un bel po ‘ di tempo, il nuovo indice univoco e di aggregazione quadro pipeline di supporto vengono aggiunti ad esso, in anteprima forma.
Gli utenti di una qualsiasi delle Api per ottenere l’accesso a tutte e cinque Cosmo DB coerenza del database di modelli, tra cui forte e la consistenza finale, così come i tre livelli di coerenza tra questi due estremi. E Microsoft annuncia la disponibilità di una forte consistenza a livello di multi-regione database, che si estendono al di là della singola regione, ambito per il quale la coerenza del modello lavorato in precedenza. Dall’altro lato, Microsoft sta aumentando il suo contratto di servizio (SLA) per “cinque nove” (99.999%) disponibilità per il multi-regione legge. La SLA era stato “quattro nove” (99,99%) fino ad oggi; Sla per il trasferimento dati, la coerenza e la latenza rimane invariato.
Che è un sacco di roba, giusto? Beh, c’è ancora di più, molto di esso mirava a Microsoft più tradizionali .NET e di SQL Server sviluppatori.
Enterprise Devs arrivare AI
Prima di tutto, nuovo cross-piattaforma di utensili, nella forma di Operazioni SQL Studio, è stato rilasciato in anteprima. Per ulteriori cross-piattaforma di database ethos, Microsoft ha aderito all’Maria DB Fondazione, e annunciare che un nuovo Azure Database per MariaDB servizio sarà imminente, aggiunta all’esistente Azure Database MySQL e Azure Database PostgreSQL anteprima di servizi. MariaDB, a proposito, è un fork di MySQL, nato sulla scia di Oracle 2010 acquisizione di Sun Microsystems, che ha dato la proprietà di MySQL AB e di gestione del database MySQL.
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Microsoft è anche l’aggiunta di un’implementazione di SQL Server locali dispongono ora di chiamate di Machine Learning (ML) Servizi per il cloud-based versione del prodotto, il Database SQL Azure. In SQL Server 2016, la funzione è stata chiamata R Servizi, e questa prima release per Azure SQL DB anche in fatto di sostenere l’integrazione del linguaggio R in script T-SQL e stored procedure. Il linguaggio Python integrazione, che si è aggiunto a SQL Server 2017, verrà in un momento successivo.
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Indipendentemente dal linguaggio utilizzato, ciascuna di queste implementazioni facilita la creazione e la formazione di apprendimento automatico di modelli, oltre a segnare dati contro di loro per fare previsioni – nel database, senza richiedere dati per essere interrogato in streaming e fuori in un altro ambiente. ML Services in SQL Server 2017 anche aggiunto una funzionalità denominata “nativo di punteggio”, che consente ai dati di essere segnato contro di modelli direttamente da T-SQL (utilizzando il nuovo PREVEDERE comando) che non richiede il codice scritto in R o Python. Che è una bella caratteristica, ed è incluso nel Database di SQL Azure Machine Learning Services, troppo.
Questa nozione di portare la macchina di apprendimento di servizi per gli sviluppatori di applicazioni è ulteriormente ampliata con l’introduzione di Strumenti di Visual Studio per l’IA (intelligenza artificiale), con tie-in per l’esecuzione di modelli in Microsoft IoT (Internet delle cose) il Bordo. Si prega di vedere un post a parte, da ZDNet Mary Jo Foley, per la trattazione dettagliata di entrambi questi elementi.
Analytics firehose
Considerando che Microsoft ha reso AI e i dati sottostanti tecnologie di analisi di uno dei suoi più grandi di tutta la società e scommesse, nessuno di questi annunci è sorprendente. Indipendentemente da ciò, la combinazione di relazionali e non relazionali, BI, i Big Data e l’Apprendimento automatico/AI funzionalità e utensili forniti da oggi Microsoft data e sviluppatore di piattaforme è senza precedenti nella portata e velocità di consegna. C’è un sacco per gli sviluppatori, i dati tecnici e scienziati dati per tenere traccia di qui, ma la ricompensa a Microsoft per la rilevanza della sua piattaforma probabile che garantisce tutti i problemi.
Questo post è stato aggiornato sulla 15 novembre 2017 a 1:06pm ET per correggere la dichiarazione originaria che Cassandra API per il Cosmo, il DB è stato rilasciato anteprima privata. Esso, infatti, è stato rilasciato al pubblico in anteprima.
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