Nul
Microsoft Ignite begint in Orlando, FL vandaag en vele product-teams — een aantal van hen in de gegevens en analyses stabiele — zijn met de gebeurtenis als een voertuig voor de lancering van nieuwe releases, functies en mogelijkheden. Mijn collega Mary Jo Foley zal worden met betrekking tot tal van mededelingen uit de toon, maar dit bericht is gericht naar het samenvatten van alle gegevens en AI nieuws.
SQL Server 2019: een Big Data odyssey
De eerste slate nieuws komt er uit het land van (de lokale versie van SQL Server. En het nieuws is Groot…zoals in de Gegevens. Ten eerste, Microsoft is het vrijgeven van een publieke preview van SQL Server 2019, de volgende grote release van het product. En binnen de 2019 versie, er is heel veel dat is nieuw.
Het grootste nieuws is dat, door middel van een grondige herziening van het vlaggenschip database storage engine en de PolyBase technologie, SQL Server probeert te worden van een echte Big Data-platform, via integratie met HDFS (de Hadoop Distributed Filing System) en Apache Vonk. SQL Server is het nu mogelijk om gebruik HDFS voor opslag, eventueel leverage Vonk voor data-engineering en machine learning taken en kunnen zelf werken op basis van een gedistribueerde architectuur.
Lees ook: Microsoft PolyBase puree-up van SQL Server en Hadoop
Knooppunten kunnen uitvoeren als SQL compute nodes, SQL-storage nodes of HDFS gegevens knooppunten. In de HDFS geval, SQL Server en Apache Vonk uitvoeren van co-locatie, in dezelfde container. Al deze interoperabiliteit is ingeschakeld door Kubernetes, en SQL Server 2019 is Kubernetes-compatibiliteit maakt het mogelijk om te draaien op het terrein of in de verschillende publieke clouds (zelfs indien niet als een Platform-as-a-Service-aanbod).
Niet alleen voor clusters
SQL Server zal ook blijven werken in de conventionele SMP architectuur en de verbeteringen PolyBase zijn daar beschikbaar. Deze verbeteringen zijn de mogelijkheid om verbinding te maken met Oracle, Teradata, MongoDB, algemene ODBC-gegevensbronnen en zelfs andere exemplaren van SQL Server, in aanvulling op blijvende steun voor het Azure-opslag, en zowel Cloudera en Hortonworks Hadoop-clusters.
En dat is niet alles. Bijvoorbeeld SQL Server 2019 brengt verbeterde functies voor de (zeer v1.0) grafiek processing mogelijkheden geïntroduceerd in SQL Server 2017. Het voegt ook ondersteuning voor in-plaats uitvoering van Java-code, met behulp van dezelfde infrastructuur die ingeschakeld R en Python code uit te voeren in de database en faciliteren van het product, Machine Learning Services component, die zelf wordt uitgevoerd op de SQL Server-Linux gevallen en die draait op Windows.
Lees ook: Review: SQL Server 2017 voegt Python, grafiek verwerking en het draait op Linux
Beheerd gevallen en op hyperscale-opslag
De SQL Server-technologie familie de innovaties van buiten de box “product” (d.w.z. met lokale SQL-Server). Bijvoorbeeld, Microsoft brengt Azure SQL Database Beheerd Exemplaar general availability (GA) vandaag. Geslaagd Exemplaar brengt bijna-volledige compatibiliteit met prem SQL Server en nog de server instanties worden beheerd door Microsoft.
Een nieuwe service, Azure SQL Database Hyperscale, dat vergemakkelijkt het werken met grote hoeveelheden data — tot 100TB in feite — is gelanceerd in de preview. Terwijl de technologie is beperkt tot de Azure SQL Database PaaS product, Rohan Kumar, Microsoft ‘s Corporate Vice President voor Data, vertelde me dat het zal uiteindelijk haar weg naar een Geslaagd Exemplaren en zelfs Azure SQL voor MySQL en MariaDB. Er zijn zelfs plannen om op Hyperscale-opslag Azure SQL voor Postgres (maar dat zal moeilijker worden, aangezien Postgres is niet ontworpen voor meerdere opslag motoren de manier MySQL en MariaDB zijn.)
Scherpste gereedschap in de schuur?
In andere SQL Server-nieuws, Microsoft is ook de invoering van een nieuwe naam van het product: Azure Data Studio. Het product zelf is niet nieuw, hoewel, zoals Azure Data Studio is een nieuw merk van SQL-Bewerkingen Studio, de cross-platform front-end tool voor SQL Server. Met de re-merk, zal Microsoft het maken van het product meer modulair, zodat het kan werken met gegevens van andere bronnen dan de SQL Server. En met die nieuwe modulaire ontwerp, Microsoft is ook het vrijgeven van een add-in die het mogelijk maakt het product om te werken met SQL Server 2019.
Buiten de SQL Server-familie, heeft Microsoft het nieuws rond de Kosmos DB, Azure ‘Machine Learning’ en een nieuwe service.
Lees ook: DataStax Enterprise 6: Sneller, pasvorm en afwerking
Op de Kosmos DB kant, Microsoft brengt de multi-master functie is ingesteld op GA en is de invoering van Cassandra API-compatibiliteit. Multi-master mogelijkheden laten de Kosmos DB wereldwijd gedistribueerde database om updates te accepteren om de gegevens op elke locatie, waardoor deze updates worden zichtbaar op alle locaties (eerder gegevens gelezen kunnen worden op meerdere locaties, maar kan alleen worden geschreven in één). Cassandra API compatibiliteit betekent dat programma ‘ s geschreven voor de Cassandra/DataStax NoSQL database kan nu worden overgezet naar de Kosmos DB; eerder, alleen MongoDB en HBase NoSQL ontwikkelaars genoten van die mogelijkheid.
Lees ook: Microsoft lanceert Azure Kosmos DB, een uitbreiding van haar service DocumentDB
Lees ook: Binnen Microsoft Kosmos DB
Kan het ontwikkelaars makkelijker leren machine learning?
Op de Machine Learning voorkant, Microsoft heeft erkend dat gegevens wetenschappers als de dev tools die ze al hebben. Zo cool als het was om de Azure Machine Learning Werkbank, Microsoft is nu de invoering van een Python-SDK kunnen ontwikkelaars werken met Azure Machine Learning van Jupyter, Apache Zeppelin en, ogenschijnlijk, Databricks notebook omgevingen. Dat zal Azure op gelijke voet met de Spark MLlib, TensorFlow en andere ML kaders die worden doorgaans gebruikt van die omgevingen.
Buiten de hardcore data science set, hoewel, Azure ML zal ook toegankelijk worden voor een breder scala van ontwikkelaars, zoals het introduceert AutoML mogelijkheden. Als Microsoft trekt dit goed af, het zal betekenen dat het eerder maat gemaakte proces van (en de bijbehorende ijle vaardigheden betrokken bij het selecteren van machine learning algoritmen en instelwaarden voor hun “hyper-parameters” worden geautomatiseerd. Dat zou, in theorie, kunnen ontwikkelaars brengen hun datasets Azure ML, het identificeren van de functies (input kolommen) en label (voorspelde kolom) en onmiddellijk overgaan tot het bouwen van een ML-model voor later predictive analytics te gebruiken.
Meer van Ignite: Microsoft probeert opnieuw te winnen van ontwikkelaars met nieuwe Cortana Enterprise Vaardigheden Kit | Wat is de volgende stap voor Teams | Microsoft wankelt uitrol van het Oppervlak Hub 2 | Microsoft te verenigen met het zoeken in Windows 10, Office 365 en Bing met Microsoft Search | Microsoft bereidt previews van Azure Digitale Tweeling, Blauwe Bol secure-de dienst van de rand
Op de Cognitieve Diensten zijde, Microsoft introduceert een aantal van de FPGA-aangedreven machine learning modellen die klanten kunnen trainen met hun eigen gegevens.
Een ander product voegt de gegevens party
In de één meer ding afdeling, Microsoft introduceert een nieuwe dienst, Azure Data Explorer, voor het uitvoeren van analyses op het evenement/de tijd-serie, ongestructureerde en natuurlijke taal van gegevens. Voorheen bekend onder de codenaam “Kusto,” deze technologie werd gebruikt intern bij Microsoft voor het jaar en lijkt te hebben een rol gespeeld in de macht Azure-Applicatie Inzichten. Nu is het bedrijf brengt Kusto aan het publiek onder de Azure Data Explorer merk, als een commerciële dienst, de toetreding tot een reeks van streaming/berichten/event-gebaseerde diensten in de Azure cloud.
Er is veel nieuws hier, en de verdere details zal noodzakelijk worden, zeker rond SQL Server 2019 en de Kosmos DB. Verdere berichten, met meer informatie over deze diensten, binnenkort.
Aanbevolen verhalen
Aan Amazon ‘ s nieuwe hardware: Prijzen, kenmerken, release data
Amazon ‘ s reeks nieuwe Echo, Alexa apparaten verduistert nieuwe developer tools, functies
iPhone XS Max eerste indrukken: Het is groot, maar niet te groot
Apple-Horloge-Serie 4 eerste blik review: Dunner lichaam, groter scherm, een hogere prijs
Verwante Onderwerpen:
Kunstmatige Intelligentie
Digitale Transformatie
Robotica
Het Internet van Dingen
Innovatie
Enterprise Software
0