統合データプラットフォーム：SQL Server 2019

2006年、英国の数学者Clive Robert Humbyは、「データは新しい石油です」という言葉をマークしました。それ以来、ITリーダーはこれを繰り返し聞き、アイデアに共感し、あらゆる段階で拡張編集を行ってきました。

クライブはさらに次のように付け加えました。「データは価値がありますが、洗練されていないと実際には使用できません。収益性の高い活動を推進する価値のあるエンティティを作成するには、wayOilをガス、プラスチック、化学薬品などに変更する必要があります。そのため、データに価値を持たせるには、データを分析して分析する必要があります。」

ITリーダーはこれ以上同意できず、データから意味のある情報を抽出するための複数の用途の広い手法を見つけるよう努めてきました。

SQLServerデータプラットフォーム

そのために、SQLServer®は大幅に拡張され、単なるデータベースエンジンではなくなりました。 しかし、データプラットフォーム 。

以下は、SQL2019の優れた点の一部です。

• あらゆるデータに対するインテリジェンス ：SQL Server 2019は、リレーショナルデータの操作を超えて、データ仮想化が強化された最新のビッグデータクラスター（Polybase）の機能を使用して、構造化データと非構造化データを処理できるようになりました。
• 言語とプラットフォームの選択 ：SQL Serverはプラットフォームに依存しなくなり、Windows、Linux、およびコンテナーで実行できるようになりました。また、SQLにはPython、Rなどとの統合が組み込まれています。
• 業界をリードするパフォーマンス ：SQL Serverは、ミッションクリティカルなスマートアプリケーション、データウェアハウス、およびデータレイクに高度なスケーラビリティ、パフォーマンス、および可用性を提供します。
• 高度なセキュリティ機能 ：SQL Serverは、米国国立標準技術研究所（NIST）の脆弱性データベースで過去9年間で最も攻撃可能性が低いと報告されています。
• 数分で洞察と豊富なレポート ：SQL Server ReportingServicesをPowerBIレポートと組み合わせて使用​​すると、貴重なインタラクティブレポートが作成されます。

境界を広げるデータ、ほぼリアルタイムのデータで実行されるアプリケーション、および重要なクエリパフォーマンス要件により、DBエンジンだけでなくスマートデータプラットフォームも必要になります。今日、組織は、ビジネスをシームレスに実行するために、幅広いデータセットを操作する必要があります。 SQLやORACLEなどのリレーショナルデータベース、大規模なデータウェアハウス、データマートからビッグデータまで、さまざまなソースからのデータを使用します。各データソースは異なるアーキテクチャ、ストレージメカニズムを備えているため、用途の広いデータソースを使用することは困難な場合があり、その結果、さまざまなスキルセットと専門知識が必要になります。

統合データプラットフォーム

SQL Server 2019は、これらすべてを統合データプラットフォームの形で1つのカバーにまとめます。 .SQL Server 2019は、より充実したSQL DBエンジンを生み出し、ビッグデータ（Apache®Spark、Data Lake）の組み込みサポートによるスケーラビリティを提供し、データ仮想化テクノロジーを付与し、組み込みの機械学習、Python、およびR機能を提供します。

SQL Server 2019は、以下を使用して統合データプラットフォームを提供します：

• OLTP用SQLDBエンジン
• Polybaseによるデータの仮想化
• 列指向ストアを介したデータマート
• HDFSによるデータレイク
• ビッグデータ、ML、ApacheSparkを介したストリーミング

もう1つの重要な部分は、これらの相互に関連する部分の管理と監視です。これは、コマンドラインツール、API、ポータル、および動的管理ビュー（DMV）を使用して実現できます。 Microsoft®は、統合されたビューを提供するAzure®DataStudio（ADS）も提供します。 Azure Data Studioは、IntelliSense、コードスニペット、ソース管理の統合、統合されたターミナル、クエリ結果セットの組み込みのグラフ、およびカスタマイズ可能なダッシュボードを備えた最新のエディターエクスペリエンスを提供します。

SQL Server 2019が手元にあれば、組織はSQLリレーショナルDBエンジンだけでなく、一元化されたスケーラブルなプラットフォームで膨大な量のビッグデータを使用できます。さらに、PolyBaseを使用してデータストアを仮想化し、データレイクを形成し、スケーラブルなデータマートを構築します。 SQL Server 2019、およびビッグデータクラスターを使用してインテリジェントアプリケーションを作成することで、どの組織もより成功することができます。

結論

これは幅広いトピックであり、1つの投稿では不十分であることを私は知っているので、今後の投稿で個々のSQL2019の側面について深く掘り下げていきます。

2部構成のシリーズでPolyBaseを使用したデータ仮想化について説明します。

データサービスの詳細をご覧ください。

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