SE の雑記

Azure Stack TP3 の環境を、SQL Server resource provider adapter がインストールされている状態で、お借りすることができたので、TP3 時点の Azure Stack では、どのような構成で、SQL Server を使用することができるのかをまとめてみたいと思います。

SQL Server 向けのリソースプロバイダー (以降、SQL RP) については、次の情報から確認することができます。
Use SQL databases on Azure Stack

本投稿は、Azure Stack も SQLRP もどちらも Preview の内容ですので、今後変更があるかもしれないということはご了承ください。
また、管理用のポータルで構成を把握するための検証をしているため、エンドユーザーに利用する場合の方法については本投稿では基本的に触れていません。

大事なことを書いておくと、この  SQL RP で提供される SQL Server のデータベースは、

The resource provider does not support all the database management capabilities of Azure SQL Database. For example, elastic database pools and the ability to scale database performance aren’t supported.

となっていることです。

Azure では「SQL Database」として、PaaS 型の DB が提供されており、Azure Stack では、この SQL RP により提供される DB が Azure Stack 版の SQL Server の PaaS 型 DB に相当すると思うのですが、この二つの機能は大きく異なっています。

SQL Database は、SQL Server のデータベースエンジンと同等のものを使用していますが、Azure に適応された形でカスタマイズがされている「SQL Server のデータベースエンジンを使用している Azure に適応したものとして開発が行われたデータベース」です。

たいして、Azure Stack の SRP 提供されるデータベースは「製品版 (Box 版) の SQL Server を使用して SQL Server 内のデータベースを切り出した形て提供をする」ものとなっています。

そのため、SQL RP で使用する SQL Server の管理や、構成などについてもすべて、Azure Stack の提供側で考慮する必要があり、ドキュメントにも書かれているように、Elastic Pool や、データベース単位のパフォーマンスの制御機能といったものは標準の仕組みとして、現時点のプレビューの段階では提供されていません。

SQL Server のリソースガバナーと組み合わせた形で今後提供されるかもしれませんが、現時点の実装では、次のようなことは、リソース提供側で考慮する必要があります。

• サーバーの管理 (バックアップを含めた運用)
• 冗長構成 (AlwaysOn 可用性グループ等を利用した、SQL Hosting Service のサーバーの構築)
• データベース毎のリソース制御 (CPU / メモリ / ディスク I/O)
  (データベースのサイズの制御は、Azure Stack 側で実施できます)
• tempdb の利用状況 (複数のデータベースは同一の tempdb を使用します)

SQL RP による提供される SQL Database の構成の全体がいようとしては、次の図のような感じでしょうか。

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SQL Server 2017 の ML サービスから、外部の REST と連携ができるのかが気になったので、Cognitive Service のCognitive Service の Face API を例にして試してみました。

参考にした情報としては、次のものになります。

Getting Started with Face API in Python Tutorial
Cognitive-Face-Python
Face API – V1.0

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久しぶりに、Always Encrypted を設定をしていて、「そういえば、SSMS が Always Encrypted 対応していたな」ということを思い出して、ちょっと書いておこうかと。

SSMS としては、17.0 以降が、Always Encrypted のパラメーター化クエリに対応しているバージョンとなります。

それ以前のバージョンでは、「column encryption setting=enabled」の接続オプションの利用は可能なのですが、パラメーター化クエリが暗号化されたものに対応していないため、暗号化していない項目を検索条件に使用してのアクセスや暗号化の解除はできたのですが、暗号化されている列を使用した検索や、データの追加 / 更新ができないという制限があります。

詳細な情報については、次の情報を確認していただければと。

Always Encrypted (Database Engine) (Always Encrypted (データベース エンジン))
Parameterization for Always Encrypted – Using SSMS to Insert into, Update and Filter by Encrypted Columns

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昨年に引き続き、Microsoft MVP アワードを Data Platform の領域で再受賞させていただきました。
今回の受賞で 7 年目でしょうか。

今年は、SQL Server 2017 を中心に情報を発信させていただければと思っておりますので、引き続きよろしくお願いいたします。

今回の前提としては、データベースの照合順序に「Japanese_XJIS_140_CI_AS」を使用している環境となります。

このデータベースに対して、以下のようなデータを登録します。

DROP TABLE IF EXISTS T1
CREATE TABLE T1 (C1 varchar(2), C2 nvarchar(1))
INSERT INTO T1 VALUES('あ', N'あ')
SELECT * FROM T1

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メールで Azure の製品に関する発表および更新情報 が届き、Power BI Premiun の EM ノードの記載があり、Power BI Premium – what is it? に記載されていた

EM nodes can be used for embedded deployments only

の内容が理解できました。

このメールには ライセンス モデル のリンクがあり、そこから入手できるドキュメントの記載がポイントのようでした。

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Windows Server 2016 scheduled task schedule must be in future と同様の現象が発生して気づいたのですが。

Windows Server 2012 R2 では、「毎日」の実行するタスクに対して、「繰り返し間隔」を指定して、一定の間隔で実行するタスクを作成することができました。

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仮想マシンで、SQL Server 2017 の ML サービスの In-Database Python Analytics for SQL Developers のチュートリアルの、モデルの作成と保存 (Step 5: Train and Save a Model using T-SQL) を実行しようとしたところ、エラーが発生してしまい、モデルを作成することができない状態が発生していました。 Read the rest of this entry »

Power BI Report Server: Self-Service BI and Enterprise Reporting On-Premises  で紹介されていましたので軽くまとめて置こうかと。

先日、Power BI レポートサーバーが GA しました。

Power BI レポートサーバーの機能アップデートや、サポートライフサイクルについては以下のようになっています。

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昨日、In-Database Python Analytics for SQL Developers の意訳 を書きましたが、書きながら思った、データベース内の Python スクリプト実行の覚書を。

Python をきちんと理解できていないので、間違っている箇所があるかもしれませんが…。

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