WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:10.530
[MUSIC].

00:00:10.530 --> 00:00:13.170
>> Hola a todos. Bienvenidos a
este episodio de datos expuestos.

00:00:13.170 --> 00:00:15.240
Soy El Grupo Travis Wright
Gerente de producto para

00:00:15.240 --> 00:00:18.435
los datos de SQL Server y Azure
equipo de ingeniería de Microsoft.

00:00:18.435 --> 00:00:22.335
Hoy estoy emocionado de presentar
a usted un SQL Server 2019,

00:00:22.335 --> 00:00:24.945
el SQL Server publicado más recientemente.

00:00:24.945 --> 00:00:28.515
SQL Server está celebrando su
25 aniversario este año.

00:00:28.515 --> 00:00:31.830
Eso es bastante tiempo. Mirando hacia atrás
en los primeros días de mi carrera,

00:00:31.830 --> 00:00:34.230
Empecé en SQL Server 2000.

00:00:34.230 --> 00:00:36.300
En esos 25 años de historia,

00:00:36.300 --> 00:00:38.490
SQL Server
vienen un largo camino.

00:00:38.490 --> 00:00:40.050
Está realmente expandido para cumplir

00:00:40.050 --> 00:00:42.030
las necesidades de nuestros
clientes a lo largo del tiempo como

00:00:42.030 --> 00:00:44.390
los diferentes tipos de datos
que los clientes necesitan

00:00:44.390 --> 00:00:47.060
recoger y procesar
y la consulta ha cambiado,

00:00:47.060 --> 00:00:49.310
y como ha habido más
y diferentes tipos de

00:00:49.310 --> 00:00:51.965
requisitos del motor de base de datos
que han llegado.

00:00:51.965 --> 00:00:54.470
Así que vamos a hacer un viaje de regreso
por el carril de la memoria para

00:00:54.470 --> 00:00:57.515
un momento y sólo mirar dónde
SQL Server ha venido de,

00:00:57.515 --> 00:00:59.390
y luego echaremos un vistazo
donde se encuentra SQL Server

00:00:59.390 --> 00:01:02.515
a continuación con SQL Server 2019.

00:01:02.515 --> 00:01:05.350
Comencemos con SQL Server 2008.

00:01:05.350 --> 00:01:07.295
SQL Server 2008 es en realidad

00:01:07.295 --> 00:01:09.995
de apoyo extendido
sólo este año.

00:01:09.995 --> 00:01:14.390
Si avanzas un poco para mirar
en SQL Server 2012 y 2014,

00:01:14.390 --> 00:01:17.870
realmente hicimos algunas grandes mejoras
en términos de rendimiento y

00:01:17.870 --> 00:01:19.880
alta disponibilidad por
introduciendo siempre

00:01:19.880 --> 00:01:22.565
sobre grupos de disponibilidad
para alta disponibilidad,

00:01:22.565 --> 00:01:24.500
y en las capacidades de memoria para realmente

00:01:24.500 --> 00:01:26.845
aumentar el rendimiento
de sus bases de datos.

00:01:26.845 --> 00:01:29.630
En SQL Server 2016 y 2017,

00:01:29.630 --> 00:01:31.295
realmente cambiamos mucho el juego

00:01:31.295 --> 00:01:33.320
mediante la introducción de algunos
nuevas capacidades en

00:01:33.320 --> 00:01:37.885
SQL Server para almacenar y consultar
JSON y gráfico también,

00:01:37.885 --> 00:01:41.210
y también hicimos algo
muy sorprendente al traer

00:01:41.210 --> 00:01:45.580
SQL Server a Linux y
contenedores en SQL Server 2017.

00:01:45.580 --> 00:01:47.895
En SQL Server 2019,

00:01:47.895 --> 00:01:49.540
estamos cambiando el juego una vez más,

00:01:49.540 --> 00:01:50.840
y realmente en expansión y

00:01:50.840 --> 00:01:53.480
redefiniendo la definición
de lo que es SQL Server.

00:01:53.480 --> 00:01:55.490
Sql Server, por supuesto, sigue

00:01:55.490 --> 00:01:58.220
la base de datos relacional
que fue hace 25 años.

00:01:58.220 --> 00:02:00.770
Todavía se puede almacenar
sus datos en SQL Server

00:02:00.770 --> 00:02:03.335
y consultarlo en el mismo
manera que siempre tienes.

00:02:03.335 --> 00:02:06.560
Pero al mismo tiempo, estamos
redefiniendo SQL Server y

00:02:06.560 --> 00:02:09.920
extendiéndolo mucho más allá de sólo
el espacio de la base de datos relacional.

00:02:09.920 --> 00:02:14.135
Así que echemos un vistazo a lo que
lo estamos haciendo en SQL Server 2019.

00:02:14.135 --> 00:02:17.045
En SQL Server 2019,

00:02:17.045 --> 00:02:18.380
le estamos dando acceso

00:02:18.380 --> 00:02:20.420
para consultar y procesar datos

00:02:20.420 --> 00:02:23.990
fuera del límite de un
instancia tradicional de SQL Server.

00:02:23.990 --> 00:02:26.840
Al tomar PolyBase una característica que primero

00:02:26.840 --> 00:02:30.445
introducido en SQL Server
2016 al siguiente nivel.

00:02:30.445 --> 00:02:34.280
PolyBase le permite crear un
capa de virtualización de datos en toda la capa

00:02:34.280 --> 00:02:36.170
múltiples diferentes
fuentes de datos como

00:02:36.170 --> 00:02:38.810
Oracle otras instancias de SQL Server.

00:02:38.810 --> 00:02:42.460
Tera data, MongoDB y mucho más.

00:02:42.460 --> 00:02:46.460
También hemos tomado HDFS y
chispa y construirlo en la caja.

00:02:46.460 --> 00:02:48.230
Así que ahora con SQL Server,

00:02:48.230 --> 00:02:52.370
puede procesar y almacenar
datos de la escala de petabytes y

00:02:52.370 --> 00:02:57.650
procesar y almacenar datos que
también son datos no estructurados.

00:02:57.650 --> 00:03:01.520
Puede usar SQL Server con
prácticamente cualquier lenguaje de programación.

00:03:01.520 --> 00:03:04.310
Puedes ejecutarlo en pretty
mucho cualquier plataforma ahora.

00:03:04.310 --> 00:03:06.155
Con SQL Server 2019,

00:03:06.155 --> 00:03:08.000
se puede ejecutar en Windows, por supuesto.

00:03:08.000 --> 00:03:11.345
También puede ejecutarlo en
Linux en Red Hat, en Susa,

00:03:11.345 --> 00:03:13.670
o Ubuntu, puede ejecutar
en un contenedor,

00:03:13.670 --> 00:03:15.320
se puede ejecutar en Kubernetes.

00:03:15.320 --> 00:03:18.875
Puede ejecutarlo en un
arquitecturas de procesadorahoraes.

00:03:18.875 --> 00:03:20.630
Con el borde de Azure SQL Database,

00:03:20.630 --> 00:03:24.640
se puede ejecutar en un brazo 64
dispositivo como una Raspberry Pi,

00:03:24.640 --> 00:03:27.680
y se puede ejecutar en el
Base de datos SQL en la nube y Azure,

00:03:27.680 --> 00:03:29.030
o puede ejecutarlo localmente,

00:03:29.030 --> 00:03:31.115
o se puede ejecutar y
otras nubes públicas.

00:03:31.115 --> 00:03:32.720
Hay mucha versatilidad allí.

00:03:32.720 --> 00:03:36.130
Puede usar SQL Server dondequiera que
te queda bien.

00:03:36.130 --> 00:03:39.290
SQL Server 2019 continúa

00:03:39.290 --> 00:03:42.190
ampliar nuestra industria líder
Rendimiento.

00:03:42.190 --> 00:03:45.710
SQL Serverse se ha establecido
durante muchos años ahora como el número

00:03:45.710 --> 00:03:49.490
1 en términos de rendimiento de OLTP
con TPC-H Benchmarks,

00:03:49.490 --> 00:03:50.990
y como el número 1 en términos de

00:03:50.990 --> 00:03:54.050
rendimiento del almacenamiento de datos
con TPC-H Benchmarks.

00:03:54.050 --> 00:03:56.090
También hemos liderado la industria al tener

00:03:56.090 --> 00:03:58.670
el menor número de
vulnerabilidades reportadas de cualquier

00:03:58.670 --> 00:04:01.910
de los principales motores de bases de datos
a lo largo de los últimos ocho años

00:04:01.910 --> 00:04:06.010
según el Instituto Nacional
de Estándares y Tecnología.

00:04:06.010 --> 00:04:08.330
Así que vamos a tomar un más cerca
mirar sólo algunos de

00:04:08.330 --> 00:04:11.075
lo más destacado de SQL Server 2019.

00:04:11.075 --> 00:04:12.770
Empecemos con un poco de
mejoras que estamos

00:04:12.770 --> 00:04:15.005
haciendo en el espacio de rendimiento.

00:04:15.005 --> 00:04:17.600
Así que en primer lugar, la memoria persistente como

00:04:17.600 --> 00:04:20.585
una nueva tecnología que es
entrando en el mercado del hardware.

00:04:20.585 --> 00:04:22.730
Hemos aprovechado
de memoria persistente

00:04:22.730 --> 00:04:24.785
para realmente aumentar el rendimiento.

00:04:24.785 --> 00:04:27.230
Usted no tiene que hacer ninguna
cambios en su aplicación,

00:04:27.230 --> 00:04:28.430
y puede almacenar sus datos y

00:04:28.430 --> 00:04:31.330
memoria persistente para
rendimiento más rápido.

00:04:31.330 --> 00:04:34.030
En segundo lugar, para
procesamiento de consultas,

00:04:34.030 --> 00:04:36.440
realmente hemos ampliado el
familia de características aquí

00:04:36.440 --> 00:04:38.990
como se puede ver en este
gráfico para incluir lotes

00:04:38.990 --> 00:04:41.615
de nuevas formas en las que el
optimizador de consultas puede

00:04:41.615 --> 00:04:45.679
aprender con el tiempo en función de la
ejecución de cómo van las consultas,

00:04:45.679 --> 00:04:48.935
cómo las ejecuciones futuras de los
consultas se pueden mejorar,

00:04:48.935 --> 00:04:51.560
aumentar el rendimiento
de sus aplicaciones a través de

00:04:51.560 --> 00:04:55.225
tiempo sin que tengas que cambiar
nada en sus aplicaciones,

00:04:55.225 --> 00:04:57.980
y por último, hemos puesto el TempDB en

00:04:57.980 --> 00:05:01.415
memoria para aún más rápido
rendimiento de la base de datos temporal.

00:05:01.415 --> 00:05:03.650
A continuación, echemos un vistazo a
algunas mejoras que estamos

00:05:03.650 --> 00:05:05.690
seguridad y cumplimiento.

00:05:05.690 --> 00:05:08.330
En primer lugar, especialmente con el RGPD,

00:05:08.330 --> 00:05:09.905
clientes se enfrentan a

00:05:09.905 --> 00:05:13.220
aún más requisitos regulatorios
que tienen que conocer.

00:05:13.220 --> 00:05:14.720
Para hacerlo más fácil,

00:05:14.720 --> 00:05:18.230
proporcionamos clasificación de datos
capacidades fuera de la caja.

00:05:18.230 --> 00:05:21.850
Puede apuntar la clasificación de datos
motor en su base de datos,

00:05:21.850 --> 00:05:23.555
y descubrirá automáticamente

00:05:23.555 --> 00:05:25.130
los diferentes tipos
de los datos que tiene en

00:05:25.130 --> 00:05:29.425
su base de datos, como
Datos PCI o datos GDPR,

00:05:29.425 --> 00:05:31.790
y automáticamente
clasificar eso y producir

00:05:31.790 --> 00:05:34.670
informes para usted como usted ve
en esta captura de pantalla aquí,

00:05:34.670 --> 00:05:37.625
y usted puede definir su propia
reglas de clasificación también.

00:05:37.625 --> 00:05:39.470
El siguiente en términos de seguridad,

00:05:39.470 --> 00:05:43.340
hemos mejorado Siempre cifrado
nuestro cifrado del lado del cliente

00:05:43.340 --> 00:05:44.645
tecnología que le permite

00:05:44.645 --> 00:05:47.630
separar el cifrado
de la base de datos.

00:05:47.630 --> 00:05:50.270
Así que de esa manera, el
administradores de bases de datos

00:05:50.270 --> 00:05:53.120
no puede descifrar los datos en
la base de datos que permite

00:05:53.120 --> 00:05:55.640
usted para separar los deberes aquí entre

00:05:55.640 --> 00:05:56.840
los administradores de bases de datos y

00:05:56.840 --> 00:05:59.425
los desarrolladores y usuarios de aplicaciones,

00:05:59.425 --> 00:06:01.910
y por último como un ejemplo aquí de

00:06:01.910 --> 00:06:03.950
mejoras que estamos
haciendo como también hemos

00:06:03.950 --> 00:06:06.230
añadido realizando el cifrado

00:06:06.230 --> 00:06:09.480
de todos los datos dentro de los enclaves.

00:06:10.160 --> 00:06:15.050
Ahora, en el espacio del desarrollador
y herramientas DBA, con suerte,

00:06:15.050 --> 00:06:16.670
todos ustedes han aprendido y probado

00:06:16.670 --> 00:06:19.595
Azure Data Studio a
nueva multiplataforma

00:06:19.595 --> 00:06:22.550
herramienta de código abierto para todos los tipos

00:06:22.550 --> 00:06:25.190
de la persona de datos como si usted es
administrador de una base de datos,

00:06:25.190 --> 00:06:28.415
un ingeniero de bases de datos,
o un científico de datos.

00:06:28.415 --> 00:06:33.350
Esta herramienta está disponible para usted
para descargar de forma gratuita y uso,

00:06:33.350 --> 00:06:35.225
y está diseñado para ser

00:06:35.225 --> 00:06:39.200
Motor de base de datos múltiple para que pueda
utilizarlo no sólo con SQL Server,

00:06:39.200 --> 00:06:41.510
pero también con SQL Server en

00:06:41.510 --> 00:06:44.060
la nube como
Azure SQL Database o

00:06:44.060 --> 00:06:46.460
con datos SQL de Azure
almacén también con

00:06:46.460 --> 00:06:49.370
otros motores de base de datos
como PostgreSQL y MySQL.

00:06:49.370 --> 00:06:52.460
Una de las mejoras que
la gente está más entusiasmada con

00:06:52.460 --> 00:06:55.340
y Azure Data Studio es
la experiencia del cuaderno.

00:06:55.340 --> 00:06:58.550
Los blocs de notas le permiten crear
un archivo que contiene la marca

00:06:58.550 --> 00:07:01.670
así como las celdas de código.

00:07:01.670 --> 00:07:03.380
En la reducción, puede describir

00:07:03.380 --> 00:07:06.470
algún análisis que usted está haciendo o
pasos que se deben realizar,

00:07:06.470 --> 00:07:08.240
y luego en las celdas de código que son

00:07:08.240 --> 00:07:10.640
entremezclado con
esas células de rebajas,

00:07:10.640 --> 00:07:13.705
usted puede tener algún código que
o alguien más puede ejecutar.

00:07:13.705 --> 00:07:17.250
Tenemos cuadernos para
TSQL, para PowerShell,

00:07:17.250 --> 00:07:20.240
para Python, y

00:07:20.240 --> 00:07:23.075
puede ejecutarlo ya sea localmente
o puede ejecutarlo en Spark.

00:07:23.075 --> 00:07:25.910
Es un muy poderoso
manera de colaborar con

00:07:25.910 --> 00:07:29.915
otras personas mediante la captura de este
información y cuadernos,

00:07:29.915 --> 00:07:32.180
y estos cuadernos
se puede utilizar para capturar

00:07:32.180 --> 00:07:35.450
muestras o tal vez algún estándar
procedimientos operativos o

00:07:35.450 --> 00:07:38.180
Guías de solución de problemas y compartir
aquellos con otras personas a través de

00:07:38.180 --> 00:07:42.085
la integración de Git que tenemos
integrado en Azure Data Studio,

00:07:42.085 --> 00:07:43.685
y por último, hemos integrado

00:07:43.685 --> 00:07:45.650
alguna tecnología realmente genial de

00:07:45.650 --> 00:07:48.290
Microsoft Research llamado
SandDance que permite

00:07:48.290 --> 00:07:51.725
usted para hacer datos ad hoc
visualización y exploración

00:07:51.725 --> 00:07:54.020
usando un poco realmente genial
capacidades de gráficos

00:07:54.020 --> 00:07:55.975
justo allí dentro de
Azure Data Studio.

00:07:55.975 --> 00:07:59.585
Así que definitivamente, ve a agarrar Azure Data
Estudio si aún no lo has hecho.

00:07:59.585 --> 00:08:01.280
Es una herramienta súper poderosa,

00:08:01.280 --> 00:08:03.950
y la innovación está llegando
allí sobre una base mensual, ya que

00:08:03.950 --> 00:08:07.640
liberar cada mes
para Azure Data Studio.

00:08:07.640 --> 00:08:11.270
Así que seguimos duplicando

00:08:11.270 --> 00:08:14.180
nuestro nuevo enfoque de

00:08:14.180 --> 00:08:16.820
cómo nos fijamos en diferentes
plataformas para SQL Server.

00:08:16.820 --> 00:08:18.500
En SQL Server 2017,

00:08:18.500 --> 00:08:20.465
introdujimos soporte para Linux.

00:08:20.465 --> 00:08:22.100
Pero SQL Server 2019,

00:08:22.100 --> 00:08:24.470
estamos llevando eso a la
siguiente paso mediante la creación de

00:08:24.470 --> 00:08:27.620
incluso mayor característica parodia
entre SQL Server en Windows,

00:08:27.620 --> 00:08:31.875
y SQL Server en Linux al traer
PolyBase y todos los servicios,

00:08:31.875 --> 00:08:35.680
coordinador de transacciones distribuidas
y replicación a Linux,

00:08:35.680 --> 00:08:37.160
y que más o menos comprueba

00:08:37.160 --> 00:08:39.515
todas las cajas para el
características del motor de base de datos.

00:08:39.515 --> 00:08:42.200
Así que tienes cerca de 100
por ciento de compatibilidad

00:08:42.200 --> 00:08:45.695
entre SQL Server en Windows
y SQL Server en Linux.

00:08:45.695 --> 00:08:47.450
En asociación con Red Hat,

00:08:47.450 --> 00:08:49.880
también hemos creado rel
imágenes de contenedores basadas

00:08:49.880 --> 00:08:52.585
que están disponibles en el
Registro de contenedores de Microsoft,

00:08:52.585 --> 00:08:54.170
y se pueden descubrir en

00:08:54.170 --> 00:08:56.675
el contenedor Red Hat
catálogo también.

00:08:56.675 --> 00:08:58.730
Por último, en vista previa ahora mismo,

00:08:58.730 --> 00:09:02.080
tenemos apoyo para siempre en
grupos de disponibilidad en Kubernetes,

00:09:02.080 --> 00:09:04.610
para que pueda obtener la
beneficios de tener siempre en

00:09:04.610 --> 00:09:07.415
grupos de disponibilidad
para lecturas de escalado horizontal

00:09:07.415 --> 00:09:09.350
o para alta disponibilidad

00:09:09.350 --> 00:09:13.760
viviendo justo allí en la parte superior de la
Capa Kubernetes debajo.

00:09:13.970 --> 00:09:17.270
Por último, probablemente el
área más significativa

00:09:17.270 --> 00:09:19.040
de mejoras y sólo

00:09:19.040 --> 00:09:21.290
extendiendo la tienda de campaña
de SQL Server si

00:09:21.290 --> 00:09:24.215
voluntad de manejar nuevos
tipos de escenarios,

00:09:24.215 --> 00:09:26.540
son las mejoras que
estamos haciendo en PolyBase

00:09:26.540 --> 00:09:28.850
y la virtualización de datos como yo
mencionado al principio,

00:09:28.850 --> 00:09:30.140
donde podemos crear

00:09:30.140 --> 00:09:31.760
una capa de virtualización de datos a través de

00:09:31.760 --> 00:09:33.890
muchos datos diferentes
fuentes como Oracle,

00:09:33.890 --> 00:09:37.755
otros SQL Server
instancias, y Teradata.

00:09:37.755 --> 00:09:40.100
Eso nos permite traer
juntos datos a través de

00:09:40.100 --> 00:09:42.800
múltiples orígenes de datos en el momento de la consulta,

00:09:42.800 --> 00:09:44.840
y realmente minimizar
la necesidad de usar

00:09:44.840 --> 00:09:47.420
ETL como forma de integrar
nuestros datos juntos.

00:09:47.420 --> 00:09:50.705
A nadie le gusta construir y
mantenimiento de las canalizaciones ETL.

00:09:50.705 --> 00:09:54.200
Así que queremos darles otro
opción que puede utilizar en

00:09:54.200 --> 00:09:58.385
además de ETL para la forma en que
integrar sus datos juntos.

00:09:58.385 --> 00:10:00.545
En SQL Server 2019,

00:10:00.545 --> 00:10:03.110
hemos introducido un nuevo
patrón de cómo implementamos

00:10:03.110 --> 00:10:07.970
SQL Server mediante la introducción de un nuevo
patrón llamado clústeres de big data,

00:10:07.970 --> 00:10:09.650
y los clústeres de big data le permiten

00:10:09.650 --> 00:10:12.440
implementar un SQL Server
instancia con todos los

00:10:12.440 --> 00:10:16.400
sus capacidades típicas
junto con HDFS y

00:10:16.400 --> 00:10:20.825
Chispa en una solución integrada
desplegado en Kubernetes,

00:10:20.825 --> 00:10:22.610
que le proporciona la capacidad de tomar

00:10:22.610 --> 00:10:24.820
SQL Server y hacer todas las cosas
que se hace un SQL Server,

00:10:24.820 --> 00:10:26.750
pero luego integrar fácilmente que

00:10:26.750 --> 00:10:29.120
junto con HDFS y
chispas para que pueda hacer

00:10:29.120 --> 00:10:32.600
consultas de más de alto volumen
datos que pueden escalar

00:10:32.600 --> 00:10:34.400
hacia fuera 1000 veces mayor que usted

00:10:34.400 --> 00:10:37.070
posiblemente podría almacenar
y SQL Server hoy,

00:10:37.070 --> 00:10:39.500
hasta las decenas o incluso
cientos de petabytes de

00:10:39.500 --> 00:10:42.260
datos, así como ser
capaz de almacenar y

00:10:42.260 --> 00:10:44.540
consulta y proceso
datos no estructurados como

00:10:44.540 --> 00:10:48.174
archivos de vídeo o archivos de audio en HDFS,

00:10:48.174 --> 00:10:50.900
y usted tiene el beneficio
de tener el motor Spark

00:10:50.900 --> 00:10:53.260
allí para la preparación de datos
actividades o para hacer

00:10:53.260 --> 00:10:55.310
Capacitación del modelo de Machine Learning o

00:10:55.310 --> 00:10:58.525
la puesta en funcionamiento de los
modelos dentro de Spark.

00:10:58.525 --> 00:11:00.815
Así que por Microsoft proporcionando

00:11:00.815 --> 00:11:02.660
una solución integrada y el apoyo

00:11:02.660 --> 00:11:05.420
que una solución integrada
y clústeres de big data,

00:11:05.420 --> 00:11:08.810
se obtiene un sistema escalable compartido
lago de datos construido en

00:11:08.810 --> 00:11:12.545
HDFS que SQL Server
o Spark puede acceder.

00:11:12.545 --> 00:11:15.500
Esto realmente le proporciona
una plataforma completa de IA

00:11:15.500 --> 00:11:17.420
por hacer todo
de la ingestión

00:11:17.420 --> 00:11:22.070
de los datos almacenándolos
en HDFS o en SQL Server,

00:11:22.070 --> 00:11:23.900
y luego hacer tareas de preparación de datos

00:11:23.900 --> 00:11:26.250
mediante Spark o SQL Server,

00:11:26.250 --> 00:11:28.995
y luego hacer Máquina
Aprendizaje de la formación del modelo utilizando

00:11:28.995 --> 00:11:31.185
ya sea la máquina incorporada
Bibliotecas de aprendizaje en

00:11:31.185 --> 00:11:34.380
Spark o mediante el uso de

00:11:34.380 --> 00:11:35.900
el Machine Learning
servicios integrados en

00:11:35.900 --> 00:11:38.600
la instancia maestra de SQL Server
y luego se puede poner en práctica

00:11:38.600 --> 00:11:41.030
los que están en el tiempo de ejecución de Spark

00:11:41.030 --> 00:11:43.520
haciendo lote Máquina
Puntuación de aprendizaje,

00:11:43.520 --> 00:11:45.500
o podrías hacerlo dentro
de un procedimiento de tienda

00:11:45.500 --> 00:11:47.090
en SQL Server, por ejemplo,

00:11:47.090 --> 00:11:49.640
o tenemos una manera en la que
en realidad puede tomar un modelo y

00:11:49.640 --> 00:11:53.180
automáticamente envolverlo
en un contenedor API de reposo,

00:11:53.180 --> 00:11:54.980
y la provisión de que
contenedor en la parte superior de

00:11:54.980 --> 00:11:56.600
el clúster de big data para que

00:11:56.600 --> 00:11:58.220
es fácil de aplicaciones
desarrolladores a

00:11:58.220 --> 00:12:01.160
llamar y utilizar que
contenedor como una forma de

00:12:01.160 --> 00:12:04.745
enviar algunos hábitos de datos puntuados
y obtener un valor de puntuación de nuevo.

00:12:04.745 --> 00:12:07.940
Así que hace que sea realmente un
plataforma de IA completa de fin a

00:12:07.940 --> 00:12:09.500
final para poder hacer
todo lo que necesitas

00:12:09.500 --> 00:12:11.770
hacer alrededor de la IA y el aprendizaje automático.

00:12:11.770 --> 00:12:14.615
Así que esperemos, eso da
que una introducción rápida

00:12:14.615 --> 00:12:18.085
en SQL Server 2019.

00:12:18.085 --> 00:12:22.085
Esto es realmente sólo una
vídeo en una serie de vídeos

00:12:22.085 --> 00:12:24.080
en el canal SQL 2019

00:12:24.080 --> 00:12:26.465
que se ve vinculado aquí en
la parte inferior de la pantalla,

00:12:26.465 --> 00:12:27.860
y realmente esperamos que

00:12:27.860 --> 00:12:29.840
usted tiene la oportunidad de ir
a través de todos estos videos.

00:12:29.840 --> 00:12:31.220
Esperamos publicar tal vez alrededor

00:12:31.220 --> 00:12:33.290
cien videos que van en un montón de

00:12:33.290 --> 00:12:37.730
detalles sobre todo
que es nuevo en SQL Server 2019.

00:12:37.730 --> 00:12:39.095
Si tiene algún comentario,

00:12:39.095 --> 00:12:40.700
por favor publique que en
los comentarios a continuación

00:12:40.700 --> 00:12:42.830
y suscribirse al canal.

00:12:42.830 --> 00:12:44.990
Así que gracias por unirse a nosotros hoy para

00:12:44.990 --> 00:12:47.375
más información sobre SQL Server 2019,

00:12:47.375 --> 00:12:49.220
y te veremos
allí en el próximo evento

00:12:49.220 --> 00:12:50.720
o SQL Sábado. Gracias.

00:12:50.720 --> 00:13:05.290
[MUSICA]