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Build 2019 であとで確認するセッションリスト

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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
    • 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

 

Written by masayuki.ozawa

5月 7th, 2019 at 10:56 pm

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