SE の雑記

今日から BUILD 2015 が開催されており、SQL Database 関連として いくつかのが発表されていました。
Keynote Presentation

SQL Database については、2:20 以降を見るとよいかと。

Service Updates でも新しい情報がいくつか発表されていますので、こちらも確認するとよさそうですね。
Preview: Transparent Data Encryption for Azure SQL Database
Azure SQL Database update becomes API default August 1, 2015
Preview: Service Tier Advisor for Azure SQL Database

Elastic Pool についてはこちらから
SQL Database elastic pools (preview)

SQL Database の機能の追加

---

SQL Database としては以下の機能の追加がアナウンスされました。

• TDE
• フルテキスト検索

これらの機能は SQL Server ではすでにサポートされているものですね。
TDE は v12 のころにアナウンスがされていたものですが、正式に機能のサポートが発表された形でしょうか。
Transparent Data Encryption with Azure SQL Database

現状はプレビューですがポータルから DB 単位で有効にすることができます。

すぐに使用ができるといっていましたが、本当にすぐでした…。

あとはフルテキスト検索がサポートされるようです。BOL にも SQL Database の記述がありますね。
Full-Text Search

「CREATE FULLTEXT CATALOG 」したら、カタログ作れました。

 

Elastic Database Pool

---

二つ目の大きな発表としては Elastic Database Pool でしょうか。

SaaS として有効なソリューションとして発表が行われています。
SaaS における DB として、一つのデータベースに複数の顧客のデータが格納されている共有型と、顧客単位に DB を分割する分割型がありますが、Elastic Database Pool は後者の体系となるようですね。

こちらが Elastic Database Pool の管理画面となります。(クラシックポータルからは操作できないようですね)

画面で興味深かったのが、Location が「Japan East」となっていたことでしょうか。
Database Pool というようにプール内に複数のデータベースを格納することができるようです。

Elastic Database Pool でも DTU の形態はとられているようです。
Pool 全体の DTU と、DB 単位の DTU の 2 種類が設定できるようですね。
これにより、最初で確保したプールから柔軟に各 DB の性能を変更していける感じでしょうか。

価格については、プールとしてのコストと DB のコストの 2 種類に分かれていそうですね。

データベースの追加は以下のように実施するようです。
作成ではなく、データベースを追加する感じなのですね。

Elastic Database Pool 全体の DTU については作成時後も変更ができるようです。

プールに含まれる DTU の最小と最大についても指定できるようですね。

作成後の画面が管理がこちらになるようです。
リソースの管理としては、「DTU」と「ストレージサイズ」となるようですね。

 

「Create job」や「Manage jobs」については、全 DB に対してのメンテナンスで使用できるようですね。
# デモでは RLS の設定が実行されていました。


ジョブの実行状態についてはこのように管理がされるようです。

これにより全 DB に対してのインデックスの再構築や統計情報の更新が柔軟に実行できそうです。
ちなみにポータルの参照によると日本語は「SQL 可変プール」となっていました。
# 作成はまだできませんでした。

プレビューが提供されるまでのんびり待ちたいと思います。

 

ほかにもいろいろ

---

ほかにも SQL Data Warehous という、Hadoop / SQL Database / オンプレミスの環境のデータを連携し、ペタバイトクラスのデータを蓄積でき、SQL ベースでアクセスが可能なものの発表もありました。
# これは Azure だけでなくオンプレミスでも利用できる用です。

集約したデータを ML にかけたり、視覚化したりといろいろな用途で使用できそうですね。
PDW に近い思想なのでしょうか。

 

基本コンセプトは、RedShit 対抗なのでしょうか
データを使用しない場合に一時的に停止し、コストを抑えるということもできるようですが、Redshift
がわかっていないので、比較してどのような優位性があるのかはいまいち理解できていません…。

あとは Data Lake というサービスの発表も。
1 ペタという大量のデータを元の形式を保ち、保持することができるようです。
IoT / 大量のログ / 非構造化データを高スループット / 低レイテンシで分析のジョブを処理できるようです。

Data Lake の HDFS API を通して、 SQL Data Warehouse にデータを流すということもできるようです。

ということで、機能いろいろ。