SQL Server / SQL Database
- Build 2019 で GA / Preview が発表された Azure Data Platform の機能についてのセッション
- スライドしか見ていないのですが、それぞれデモもあるようです。
- Azure SQL Database Hyperscale の GA
- Azure SQL Database Serverless の Preview 開始
- Azure SQL Database Edge の Preview 開始
- Azure Database for PostgreSQL Hyperscale (Citus) の Preview 開始
- Azure Cosmos DB の Spark / Jupyter Notebook / Cosmos DB API for etcd
- Azure Data Factory の Mapping Data Flows / Wrangling Data Flows のアナウンス
- Build 2019 で発表された「Azure SQL Database Edge」についてセッション
- 軽量なフットプリント / ターンキー / ML に対応したデータベースエンジンをエッジに接続または、オフラインで実行することができる
- SQL Server / Azure SQL Database はデータセンター / クラウドで動作するミッションクリティカルなワークロードに対応した、完全な AI / ML 機能を持つ業界をリードするデータベースエンジンとしての役割
- Azure SQL Database Edge は SQL Server のエンジンを持つため、SQL Server を様々な場所 (として、エッジ / データセンター/ クラウド) でネイティブに動作する一貫性のあるデータ / 分析エンジンとして利用できる
- エッジでの新しい分析 / データ移動 / 管理機能を持つ
- 複数のデバイス間にローカルのデータストレージを提供することで、既存の Azure IoT Edge サービスの補完を行う
- Azure SQL Databas Edge の特徴
- ARM64 / x64 で動作する 500MB 未満の軽量なフットプリント
- 時系列処理をビルトインし、SQL と時系列データのストリーミングによる分析が可能
- R / Python / Java / Spark による AI をビルトイン
- ML Services + Big Data Cluster の Spark (MSSQL Spark Connector??) のイメージかも
- AI アイコンが Spark SQL になっているのも少し気になる
- ターンキー管理による、単一の管理プレーンによる展開と管理
- SQL Server をベースとしているため、高いパフォーマンスとセキュリティ
- オンプレ / クラウドの SQL Server 等との連携もできるらしい (エンジンが、SQL Server だからリンクサーバー等が貼れる？？)
- 大量のセンサーデータをエッジで前処理して、クラウドに同期 / 集計することでネットワークの帯域を最適化
- Azure ML / Azure Analysis Services を用いたデータ活用
- ThinkSystem S350 Edge Server のような、エッジデバイスがある
- Big Data Cluster についてのセッション
- Big Data Cluser を使用して ML Service を使用したデモ
- ML for Java 経由で Luis と通信するデモ
- DataOps
- 堅牢性と信頼性
- アプリケーションを簡単にスケールアウトできる
- セルフヒーリング機能により、高可用性を実現
- データと同じインフラストラクチャに導入することで、アプリケーションのパフォーマンスを最適化
- 柔軟性
- データアプリケーションと機械学習のワークロードを効率的に導入、実行、および管理
- 組み込みの監視機能により、アプリケーションの管理が容易
- 統合が容易
- RESTFul Web サービスを使用して、アプリケーションを素早く統合できる
- アプリケーションをオンデマンドまたは、スケジュールで実行することにより、信頼性が向上
- Azure SQL Databas Hyperscale についてのセッション
- Hyperscale の Primary / Readable secondary / Page server / Log service / Write IO / Read IO Restore についての基本アーキテクチャについての説明
- 既存の SQL Database Single DB を Hyperscale に変更することもできるが、 Hyperscale → Single Database への移行はできないので注意
Managed Instance
- SQL Server 2008 / 2008 R2 のサポート終了の紹介から入る Managed Instance のセッション
- Managed Instance の今後のロードマップについての説明あり
- Q1
- Australia Central 1, 2 / West India リージョンでの利用
- Arm Template による Geo Restore
- Q2
- Instance Level Collation / Custom Time zone の GA
- インターネットと Azure DNS の依存関係の削除
- データトラフィックのパブリックエンドポイント
- 構成可能な接続ポリシー (Proxy / Redirect)
- ジオリストア
- 削除した DB の PITR
- Azure ポータルからの DB 作成
- 4 vCore モデル / MSDN サブスクリプションでの利用可能
- Brazil South / South Africa リージョンでの利用
- Q1
- SQL Server 環境のクラウドへの移行パターン
- Migration の情報
SQL Data Warehouse
- Azure Data Factory をメインにしたセッション
- 新しく発表された、MAPPING DATAFLOW / WRANGLING DATAFLOW についても触れられている
- ADF の今後のロードマップ
- アクティビティの追加 (Azure Function / Email / バリデーション / Webhook / アーカイブ)
- トリガーの追加 (スケジュールロールアップトリガー / 依存関係トリガー/連鎖トリガー)
- チェックポイントサポートによるコピーの再実行
- 単一の大きなテーブルに対して並列ロード
- SSIS の利用可能リージョンと VM の選択肢の増加
- 2019 : ストリーミングパイプライン / データカタログ統合
- 2020 : マスターデータ管理
- SSIS ランタイムの今後のロードマップについても触れられている
Migration
- Azure のマイグレーションについてのセッション
- Database だけでなくアプリケーションの移行についても触れられている
- Database については、DMS と Migration Guide の紹介
- Azure Database Migration Service についてのシアターセッション
- DMS を使用して SQL Server から、MI にオンライン移行をするデモ
- SQL Server から、Managed Instance に移行する場合「SSIS パッケージ移行」というプレビュー機能が追加された。
Data Analyze
Azure Data Studio