SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
SQL Server 2017 では、コンテナーをサポートするようになっており、コンテナーのイメージについては Docker Hub で公開されています。
Microsoft が公開しているリポジトリとしては次のものになる感じですかね。
Linux ベースの Docker コンテナーと Windows ベースのコンテナーの両方のイメージが公開されています。
各ブログでアナウンスされていますが、SQL Server 2017 が GA しました。
Azure VM のイメージも公開されています。
リリースノート等のドキュメントも更新されています。
Windows 版
Linux 版
Docker Hub のリポジトリも更新されていますね。
Docker 版については次の記載があります。
License
SQL Server Developer edition lets developers build any kind of application on top of SQL Server. It includes all the functionality of Enterprise edition, but is licensed for use as a development and test system, not as a production server. SQL Server Developer Edition cannot be used in a production environment.
I have read and agree to the SQL Server 2017 Developer Edition license terms located here
Docker のイメージを単純に Pull して実行した場合は、Developer Edition としてインストールされるのが注意ですね。
SQL Server 2017 on Linux: SQL Server 2017 now supports deployment on RedHat Enterprise Linux (RHEL), Ubuntu, and SUSE Linux Enterprise Server (SLES). The SQL Server 2017 SKUs are platform agnostic, so customers can run the software on either Windows or Linux.
Windows / Linux の購入方法は変わらないようですね。
コンテナのライセンスは、仮想マシンと同じ考え方っぽいですね。
ダウンロードはこちらから
New season, New software, New servicing model / Announcing the Modern Servicing Model for SQL Server でアナウンスされていますが、SQL Server 2017 から、従来とは異なる更新プログラムの適用サイクルとなるアナウンスが行われています。
ブログで発表のある少し前に SQL Server on Linux Engineering Town Hall: New Servicing Model で発表されていたことがまとめられたようですね。
Ignite 2017 の動画ですが、Inite のサイトだと https://myignite.microsoft.com/videos からアクセスできます。
この中から最新の情報をメモとして抜き出したものを。
(セッション動画を見ながら随時更新しています)
Ignite 2017 のキーノートを見ながらぺたぺたと。
Ignite 2017 の動画についてはこちらから。
Microsoft Video Indexer expands functionality unlocking more video insights に記載されていますが、9 月の更新で、Video Indexer の Insights の情報をポータルからダウンロードできるようになりました。
JSON に含まれている内容については、API 経由で取得できる情報と同じかと思いますので、Examine the Video Indexer output から、取得できる内容を確認できるかと。
Insights の情報が含まれている JSON のファイルをダウンロードすることができるようになっているのですが、
これを SQL Server 上でクエリをかけてみたいと思います。
ML Services 向けのストアドプロシージャは、sp_execute_external_script (Transact-SQL) で実行するのですが、@script には、R / Python のスクリプトを直に書く必要があります。
SSMS でスクリプトを書いてもインテリセンスが効かず、デバッグ実行もできないので、データサイエンスの匠でないと、これだけで開発は難しいかと…。
ということで、SQL Server 2017 RC2 Express Edition + VS Code で開発した方がいいのかなと。
SQL Server 2017 Express Edition with Advanced Services の無償環境でも ML Services は使用できるのですが、In-Database 限定となっています。
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/sql-server/editions-and-components-of-sql-server-2017
この環境ですと「python.exe」に対してパスが通っていない状態となりますので、VS Code 側でパスを指定することで、RevoscalePy を使用した開発が VS Code でできるようになります。
VS Code に Python の拡張機能をインストールした後に、基本設定の設定を開いて、
ユーザー設定に、次のように、ML Services で使用される Python のパスを指定することで、ML Services 向けの Python 開発が実行できるようになります。
{
"python.pythonPath": "C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL14.SQLEXPRESS\\PYTHON_SERVICES"
}
SQL Server 2017 の GPU サポートについて、まとめておきたいと思います。
https://gist.github.com/MasayukiOzawa/7965ffce226a8f94ba457671dd844b92 に今回勉強をする中で使用したサンプルを置いてあります。
情報については Linux/Docker 版も登場! Microsoft SQL Server 2017 の情報まとめ【5/1 更新】 を確認していただくとよいかと考えていますが、SQL Server 2017 の GPU の対応については次のような記載となっています。
NVIDIA GPU アクセラレーションの実現: R/Python を利用して GPU による高速計算での機械学習も実現、1 秒あたり100 万件の予測処理が可能です。
SQL Server 2017 が GPU を使用可能になっている範囲ですが「Machine Learning Services で GPU 対応のパッケージ (処理) を使用」した場合に、GPU を使用できるという理解でいます。
そのため、SQL Server の通常のクエリプロセッシングで GPU が使われるのではなく、ML Services で R または Python のスクリプトを実行する際に、GPU 対応したパッケージを介して、GPU を使用する処理を実施している場合のみ、SQL Server で GPU が使用できる形になるのではないでしょうか。
以前、2016/7 時点の SQL Server の修正プログラムの入手方法について という投稿で、SQL Server の累積修正プログラムについて書いたのですが、その次の内容を書いていなかったことに気づいたので書いておきたいと思います。 Read the rest of this entry »
先週の話になりますが、db tech showcase Tokyo 2017 で Linux 対応だけじゃない！！ SQL Server 2017 こんな機能が追加されています。 という内容で登壇をさせていただきました。
イベント内で、SQL Server on Linux / Machine Learning Services についてのセッションがるようでしたので、私の方では、他の方が触れていなさそうな機能をピックアップしてお話をさせていただきました。
参考になるようでしたら、公開資料をご利用いただければと。
SQL Server の技術支援、現状調査、チューニング等をメインにしていますが、本ブログで情報発信している内容に関することでしたら対応できます。お仕事のご相談がありましたら
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自宅の検証環境を使って勉強したことを投稿しています。
(個人で揃えられる機器を使って検証しています)
Linux がほとんど触れないので、投稿の大部分は Microsoft 製品を使用した検証となっています。
2011年7月にMicrosoft MVP for SQL Server を受賞させていただきました。
Microsoft MVP for Data Platform (July 2011 – June 2018)
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