Microsoft SQL Server 2017 Enterprise

Innovaciones en SQL Server 2017

SQL Server 2017 es un paso importante para hacer de SQL Server una plataforma en la que tenga varias opciones: elegir entre diferentes idiomas de desarrollo y tipos de datos, entre ejecución local o ejecución en Cloud, así como entre diferentes sistemas operativos, mejorando el rendimiento de SQL Server para Linux, contenedores Docker basados en Linux y Windows. A continuación, se resumen las innovaciones para ciertas funciones y se proporcionan enlaces con detalles adicionales.

SQL Server 2017: Motor de base de datos

SQL Server 2017 incluye muchas características nuevas de base de datos y mejoras de rendimiento. El motor de base de datos es el servicio básico para almacenar, procesar y realizar copias de seguridad de datos. El motor de base de datos permite el acceso controlado y el procesamiento rápido de transacciones para cumplir los requisitos de las aplicaciones de procesamiento de datos más exigentes de su empresa. Utilice el motor de base de datos para crear bases de datos relacionales para el Procesamiento de Transacciones En Línea (OLTP) o los datos de procesamiento analítico en línea (OLAP). Esto incluye crear tablas para el almacenamiento de datos y objetos de bases de datos, como índices, procedimientos de lectura y almacenamiento, para ver, gestionar y realizar copias de seguridad de los datos. Utilice SQL Server Management Studio para gestionar los objetos de base de datos y SQL Server Profiler para registrar eventos del servidor.

Aprendizaje automático en SQL Server 2017

Los SQL Server R Services se han renombrado como SQL Server Machine Learning Services, que corresponden al soporte para Python, además del idioma de programación R. Puede utilizar los servicios de aprendizaje automático para ejecutar scripts R o Python en SQL Server, o puede instalar el Microsoft Machine Learning Server (independiente) para implementar y utilizar modelos R y Python que no requieran un SQL Server.

Los desarrolladores de SQL Server ahora tienen acceso a las extensas bibliotecas Python ML e Python AI disponibles en el entorno de código abierto junto con las últimas innovaciones de Microsoft:

• revoscalepy: Este equivalente de Python a RevoScaleR contiene algoritmos paralelos para regresiones lineales y logísticas, estructuras de decisión, estructuras reforzadas y bosques aleatorios, así como un amplio conjunto de API para la transferencia y movimiento de datos, contextos informáticos remotos y fuentes de datos.
• microsoftML: Este moderno paquete de algoritmos ML y transformaciones con enlaces de Python contiene redes neuronales profundas, estructuras de toma de decisiones rápidas y estructuras globales de toma de decisiones, así como algoritmos optimizados para regresiones lineales y logísticas. Además, recibirá modelos predefinidos basados en modelos ResNet que puede utilizar para la extracción de imágenes o el análisis de puntos de vista.
• Python en contornos informáticos de SQL Server: Los analistas y desarrolladores de datos pueden ejecutar código Python de forma remota desde su entorno de desarrollo para probar modelos de datos y desarrollo sin mover datos.
• Calificación nativa: La función PREDICT en Transact-SQL se puede utilizar en cualquier instancia de SQL Server 2017 para realizar evaluaciones, incluso si R no está instalado. Solo tiene que entrenar el modelo con uno de los algoritmos RevoScaleR y revoscalepy compatibles y guardarlo en un formato binario nuevo y compacto.
• Gestión de paquetes: T-SQL ahora admite la instrucción CREATE EXTERNAL LIBRARY para proporcionar a los administradores de bases de datos mejores funciones de gestión de paquetes R. Utilice roles para controlar el acceso a los paquetes privados o compartidos, guarde los paquetes R en la base de datos y compártalos con los usuarios.

Análisis avanzado en la base de datos

Desarrolle aplicaciones inteligentes con SQL Server Machine Learning Services con R y Python. Cambie de Analytics reactivos a predictivos y prescriptivos ejecutando los análisis avanzados directamente en la base de datos. Con Multihilo y Massively Parallel Processing puede obtener información más rápida que con el código abierto R y python solo.

Disponibilidad y recuperación de emergencia

Always On en SQL Server 2017 garantiza una alta disponibilidad y recuperación de emergencia en Linux y Windows. Esto significa que se beneficia de menos tiempo de inactividad, conmutación por error rápida, configuración sencilla y equilibrio de carga en réplicas secundarias legibles. Además, integre una réplica asíncrona en máquinas virtuales Azure para una alta disponibilidad híbrida.