WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:10.530
[音楽]。

00:00:10.530 --> 00:00:13.170
>> みんなねえ。ようこそ
このデータが公開されたエピソード。

00:00:13.170 --> 00:00:15.240
私はトラヴィス・ライト・グループ
プロダクト マネージャー

00:00:15.240 --> 00:00:18.435
SQL Server および Azure データ
マイクロソフトのエンジニアリング チームです。

00:00:18.435 --> 00:00:22.335
今日は紹介するのが楽しみです
SQL Server 2019 では、

00:00:22.335 --> 00:00:24.945
最新のリリースされた SQL Server。

00:00:24.945 --> 00:00:28.515
SQL Server は、
今年で25周年を迎えます。

00:00:28.515 --> 00:00:31.830
それはかなりの時間です。振り返ってみると
私のキャリアの初期に

00:00:31.830 --> 00:00:34.230
私はSQL Server 2000で始めました。

00:00:34.230 --> 00:00:36.300
その25年の歴史の中で

00:00:36.300 --> 00:00:38.490
SQL サーバーは本当に
長い道のりを来る。

00:00:38.490 --> 00:00:40.050
それは本当に会うために拡大されています

00:00:40.050 --> 00:00:42.030
私たちのニーズ
時間の経過に見合ったお客様

00:00:42.030 --> 00:00:44.390
異なる種類のデータ
お客様が必要とする

00:00:44.390 --> 00:00:47.060
収集と処理
クエリが変更され、

00:00:47.060 --> 00:00:49.310
そして、より多くがあったように
と異なる種類の

00:00:49.310 --> 00:00:51.965
データベース エンジンの要件
一緒に来た。

00:00:51.965 --> 00:00:54.470
旅行に戻ろう
ダウンメモリレーン

00:00:54.470 --> 00:00:57.515
瞬間とちょうどどこを見て
SQL Server の元

00:00:57.515 --> 00:00:59.390
そして、私たちは見てみましょう
SQL Server がどこにあるか

00:00:59.390 --> 00:01:02.515
次に SQL Server 2019 を使用します。

00:01:02.515 --> 00:01:05.350
SQL Server 2008 から始めましょう。

00:01:05.350 --> 00:01:07.295
SQL Server 2008 は実際には

00:01:07.295 --> 00:01:09.995
拡張サポートから
今年だけだ

00:01:09.995 --> 00:01:14.390
見るために少し早送りする場合
SQL Server 2012 および 2014 では、

00:01:14.390 --> 00:01:17.870
私たちは本当にいくつかの大きな改善を行いました
パフォーマンスの面で、

00:01:17.870 --> 00:01:19.880
高可用性
常に導入する

00:01:19.880 --> 00:01:22.565
可用性グループについて
高可用性のために、

00:01:22.565 --> 00:01:24.500
そして本当にメモリ機能で

00:01:24.500 --> 00:01:26.845
パフォーマンスを向上させます
データベースの。

00:01:26.845 --> 00:01:29.630
SQL Server 2016 および 2017 では、

00:01:29.630 --> 00:01:31.295
私たちは本当にゲームを大きく変える

00:01:31.295 --> 00:01:33.320
いくつかを導入することによって
の新機能

00:01:33.320 --> 00:01:37.885
格納およびクエリを実行する SQL Server
JSONとグラフも、

00:01:37.885 --> 00:01:41.210
そして、我々はまた、何かをしました
持って来ることによって非常に驚くべきこと

00:01:41.210 --> 00:01:45.580
SQL サーバーから Linux および
SQL Server 2017 のコンテナー。

00:01:45.580 --> 00:01:47.895
SQL Server 2019 では、

00:01:47.895 --> 00:01:49.540
我々は再びゲームを変える

00:01:49.540 --> 00:01:50.840
そして本当に拡大し、

00:01:50.840 --> 00:01:53.480
定義の再定義
SQL Server とは何か。

00:01:53.480 --> 00:01:55.490
もちろんSQLサーバーはまだ

00:01:55.490 --> 00:01:58.220
リレーショナル データベース
25年前の話だ

00:01:58.220 --> 00:02:00.770
あなたはまだ保存することができます
SQL Server のデータ

00:02:00.770 --> 00:02:03.335
同じでクエリを実行する
あなたがいつも持っている方法。

00:02:03.335 --> 00:02:06.560
しかし、同時に、
SQL Server の再定義と

00:02:06.560 --> 00:02:09.920
単なる範囲を超えてそれを拡張する
リレーショナル データベース空間。

00:02:09.920 --> 00:02:14.135
それでは、何を見てみましょう
SQL Server 2019 で行います。

00:02:14.135 --> 00:02:17.045
SQL Server 2019 では、

00:02:17.045 --> 00:02:18.380
私たちはあなたにアクセス権を与えています

00:02:18.380 --> 00:02:20.420
データを照会および処理するには

00:02:20.420 --> 00:02:23.990
の境界の外側
従来の SQL Server インスタンス。

00:02:23.990 --> 00:02:26.840
PolyBase の機能を利用することで、最初に機能を利用します。

00:02:26.840 --> 00:02:30.445
SQL Server で導入される
2016年から次のレベルへ。

00:02:30.445 --> 00:02:34.280
PolyBase を使用すると、
データ仮想化レイヤー全体

00:02:34.280 --> 00:02:36.170
複数の異なる
などのデータ ソース

00:02:36.170 --> 00:02:38.810
オラクルその他の SQL サーバー インスタンス。

00:02:38.810 --> 00:02:42.460
テラデータ、モンゴDBとはるかに。

00:02:42.460 --> 00:02:46.460
我々はまた、HDFSを取り、そして
スパークし、ボックス内に構築します。

00:02:46.460 --> 00:02:48.230
だから今、SQLサーバーで、

00:02:48.230 --> 00:02:52.370
あなたは処理し、保存することができます
ペタバイトスケールをデータ化し、

00:02:52.370 --> 00:02:57.650
データを処理して保存する
また、非構造化データでもあります。

00:02:57.650 --> 00:03:01.520
SQL Server を使用できます。
実質的に任意のプログラミング言語。

00:03:01.520 --> 00:03:04.310
あなたはかなりでそれを実行することができます
今、多くの任意のプラットフォーム。

00:03:04.310 --> 00:03:06.155
SQL Server 2019 では、

00:03:06.155 --> 00:03:08.000
あなたはもちろん、Windows上でそれを実行することができます。

00:03:08.000 --> 00:03:11.345
また、それを実行することができます
レッドハットのLinux、スーザで、

00:03:11.345 --> 00:03:13.670
またはUbuntuは、実行することができます
コンテナに入れ、

00:03:13.670 --> 00:03:15.320
Kubernetes で実行できます。

00:03:15.320 --> 00:03:18.875
別の方法で実行できます。
プロセッサ アーキテクチャを今すぐ使用できます。

00:03:18.875 --> 00:03:20.630
Azure SQL データベース エッジでは、

00:03:20.630 --> 00:03:24.640
あなたは腕64でそれを実行することができます
ラズベリーパイのようなデバイス,

00:03:24.640 --> 00:03:27.680
で実行できます。
クラウドおよび Azure SQL データベース,

00:03:27.680 --> 00:03:29.030
または、オンプレミスで実行できます。

00:03:29.030 --> 00:03:31.115
またはそれを実行し、
その他のパブリッククラウド。

00:03:31.115 --> 00:03:32.720
そこには多くの汎用性があります。

00:03:32.720 --> 00:03:36.130
SQL Server は、どこでも使用できます。
それはあなたに最も適しています。

00:03:36.130 --> 00:03:39.290
SQL Server 2019 は引き続き

00:03:39.290 --> 00:03:42.190
業界をリードする拡大
パフォーマンス。

00:03:42.190 --> 00:03:45.710
SQL Server は自らを確立しました
何年もの間、数として

00:03:45.710 --> 00:03:49.490
OLTP のパフォーマンスに関して 1
TPC-H ベンチマークを使用して、

00:03:49.490 --> 00:03:50.990
の観点から数 1 として

00:03:50.990 --> 00:03:54.050
データ ウェアハウスのパフォーマンス
TPC-H ベンチマークを使用します。

00:03:54.050 --> 00:03:56.090
また、この業界をリードしてきました。

00:03:56.090 --> 00:03:58.670
の数が最も少ない
いずれかの脆弱性から報告される

00:03:58.670 --> 00:04:01.910
主要なデータベースエンジンの
過去8年間にわたり

00:04:01.910 --> 00:04:06.010
国立研究所によると
標準と技術の。

00:04:06.010 --> 00:04:08.330
それでは、もっと詳しく見ていきましょう
ほんの一部を見る

00:04:08.330 --> 00:04:11.075
SQL Server 2019 のハイライトです。

00:04:11.075 --> 00:04:12.770
いくつかから始めましょう
私たちが行っている改善

00:04:12.770 --> 00:04:15.005
パフォーマンス空間で作る。

00:04:15.005 --> 00:04:17.600
だから、まず第一に、永続的なメモリは、

00:04:17.600 --> 00:04:20.585
新しい技術
ハードウェア市場に参入する。

00:04:20.585 --> 00:04:22.730
我々は利用した
永続的なメモリの

00:04:22.730 --> 00:04:24.785
本当にパフォーマンスを高めるために。

00:04:24.785 --> 00:04:27.230
あなたは何もする必要はありません
アプリケーションに対する変更、

00:04:27.230 --> 00:04:28.430
データを保存し、

00:04:28.430 --> 00:04:31.330
永続メモリ
より高速なパフォーマンス。

00:04:31.330 --> 00:04:34.030
第二に、インテリジェントのために
クエリ処理,

00:04:34.030 --> 00:04:36.440
私たちは本当に拡大しました
ここの機能の家族

00:04:36.440 --> 00:04:38.990
あなたがこれを見ることができるように
ロットを含むグラフ

00:04:38.990 --> 00:04:41.615
新しい方法の
クエリ オプティマイザは、

00:04:41.615 --> 00:04:45.679
に基づいて時間をかけて学ぶ
クエリの実行、

00:04:45.679 --> 00:04:48.935
それらの将来の実行方法
クエリを改善できます。

00:04:48.935 --> 00:04:51.560
パフォーマンスを向上させる
上のあなたのアプリケーションの

00:04:51.560 --> 00:04:55.225
あなたが変更する必要のない時間
アプリケーション内の何でも、

00:04:55.225 --> 00:04:57.980
最後に、TempDB を

00:04:57.980 --> 00:05:01.415
さらに速くメモリ
一時データベースのパフォーマンス。

00:05:01.415 --> 00:05:03.650
次に、見てみましょう
いくつかの改善点

00:05:03.650 --> 00:05:05.690
セキュリティとコンプライアンスを実現します。

00:05:05.690 --> 00:05:08.330
まず第一に、特にGDPRでは、

00:05:08.330 --> 00:05:09.905
顧客は直面している

00:05:09.905 --> 00:05:13.220
さらに多くの規制要件
彼らが会わなければならないことを。

00:05:13.220 --> 00:05:14.720
簡単にするには

00:05:14.720 --> 00:05:18.230
データ分類を提供する
機能は箱から出します。

00:05:18.230 --> 00:05:21.850
データ分類をポイントできます。
データベースのエンジン、

00:05:21.850 --> 00:05:23.555
そして、それは自動的に発見します

00:05:23.555 --> 00:05:25.130
異なるタイプ
に含まれるデータの

00:05:25.130 --> 00:05:29.425
などのデータベース
PCI データまたは GDPR データ、

00:05:29.425 --> 00:05:31.790
そして自動的に
それを分類し、生産する

00:05:31.790 --> 00:05:34.670
あなたが見るようにあなたのためにレポート
このスクリーンショットでは、

00:05:34.670 --> 00:05:37.625
そして、あなた自身を定義することができます
分類ルールも同様です。

00:05:37.625 --> 00:05:39.470
次はセキュリティの面で

00:05:39.470 --> 00:05:43.340
常に暗号化を改善しました
クライアント側の暗号化

00:05:43.340 --> 00:05:44.645
を可能にする技術

00:05:44.645 --> 00:05:47.630
暗号化を分離する
データベースから。

00:05:47.630 --> 00:05:50.270
そのように、
データベース管理者

00:05:50.270 --> 00:05:53.120
でデータを復号化できません。
を可能にするデータベース

00:05:53.120 --> 00:05:55.640
ここで職務を分担する

00:05:55.640 --> 00:05:56.840
データベース管理者と

00:05:56.840 --> 00:05:59.425
アプリケーション開発者とユーザー、

00:05:59.425 --> 00:06:01.910
そして最後に、ここでの例として

00:06:01.910 --> 00:06:03.950
私たちが持っている改善
我々はまた持っているように作る

00:06:03.950 --> 00:06:06.230
暗号化の実行を追加

00:06:06.230 --> 00:06:09.480
飛び地内のすべてのデータの。

00:06:10.160 --> 00:06:15.050
さて、開発者の空間で
そしてDBAツールは、うまくいけば、

00:06:15.050 --> 00:06:16.670
皆は皆、学び、試みた

00:06:16.670 --> 00:06:19.595
Azure データ スタジオ a
新しいクロスプラットフォーム

00:06:19.595 --> 00:06:22.550
すべてのタイプのオープンソースツール

00:06:22.550 --> 00:06:25.190
あなたがいるかどうかのデータの人の
データベース管理者、

00:06:25.190 --> 00:06:28.415
データベースエンジニア、
またはデータサイエンティスト。

00:06:28.415 --> 00:06:33.350
このツールはご利用いただけます。
無料でダウンロードして使用するには、

00:06:33.350 --> 00:06:35.225
そして、それはするように設計されています

00:06:35.225 --> 00:06:39.200
マルチデータベースエンジンを使用できます。
SQL Server だけでなく、それを使用する

00:06:39.200 --> 00:06:41.510
しかし、SQL サーバーを使用する場合も

00:06:41.510 --> 00:06:44.060
のようなクラウド
Azure SQL データベースまたは

00:06:44.060 --> 00:06:46.460
Azure SQL データを使用する
倉庫も

00:06:46.460 --> 00:06:49.370
その他のデータベース エンジン
PostgreSQLやMySQLのように。

00:06:49.370 --> 00:06:52.460
改善点の一つは、
人々は最も興奮している

00:06:52.460 --> 00:06:55.340
Azure データ スタジオは、
ノートブックの経験。

00:06:55.340 --> 00:06:58.550
ノートブックを使用すると、作成することができます
マークを含むファイル

00:06:58.550 --> 00:07:01.670
コードセルと同様にダウンします。

00:07:01.670 --> 00:07:03.380
マークダウンでは、

00:07:03.380 --> 00:07:06.470
あなたがやっているいくつかの分析や
実行する必要がある手順、

00:07:06.470 --> 00:07:08.240
次に、コード セル内で

00:07:08.240 --> 00:07:10.640
と混ざり合う
これらのマークダウンセル,

00:07:10.640 --> 00:07:13.705
あなたは、いくつかのコードを持つことができます
または他の誰かが実行することができます。

00:07:13.705 --> 00:07:17.250
私たちはのためのノートブックを持っています
TSQL, パワーシェル用,

00:07:17.250 --> 00:07:20.240
Python の場合、あなたと

00:07:20.240 --> 00:07:23.075
ローカルで実行できます。
または、Spark で実行できます。

00:07:23.075 --> 00:07:25.910
それは非常に強力です
とのコラボレーション方法

00:07:25.910 --> 00:07:29.915
これをキャプチャすることによって、他の人々
情報とノートブック,

00:07:29.915 --> 00:07:32.180
そしてこれらのノートブック
キャプチャに使用できます。

00:07:32.180 --> 00:07:35.450
サンプルまたは多分いくつかの標準
操作手順または

00:07:35.450 --> 00:07:38.180
トラブルシューティング ガイドと共有
他の人と一緒に通るもの

00:07:38.180 --> 00:07:42.085
私たちが持っているGit統合
Azure データ スタジオに組み込み、

00:07:42.085 --> 00:07:43.685
そして最後に、我々は統合しました

00:07:43.685 --> 00:07:45.650
からいくつかの本当にクールな技術

00:07:45.650 --> 00:07:48.290
マイクロソフトリサーチと呼ばれる
可能なサンドダンス

00:07:48.290 --> 00:07:51.725
アドホック データを実行する
視覚化と探索

00:07:51.725 --> 00:07:54.020
いくつかの本当にクールを使用して
グラフ作成機能

00:07:54.020 --> 00:07:55.975
のすぐ内側
Azure データ スタジオ。

00:07:55.975 --> 00:07:59.585
だから間違いなく、Azureデータをつかむに行く
あなたがまだ持っていない場合は、スタジオ。

00:07:59.585 --> 00:08:01.280
超強力なツールだ

00:08:01.280 --> 00:08:03.950
そして革新が来ている
我々は毎月そこにある

00:08:03.950 --> 00:08:07.640
毎月リリース
Azure データ スタジオ用。

00:08:07.640 --> 00:08:11.270
だから我々はダブルダウンし続ける

00:08:11.270 --> 00:08:14.180
に対する当社の新しいアプローチ

00:08:14.180 --> 00:08:16.820
私たちがどのように異なる見方をするか
SQL Server 用のプラットフォームです。

00:08:16.820 --> 00:08:18.500
SQL Server 2017 では、

00:08:18.500 --> 00:08:20.465
Linux のサポートを導入しました。

00:08:20.465 --> 00:08:22.100
しかし、SQL Server 2019,

00:08:22.100 --> 00:08:24.470
私たちはそれを取っています
作成による次のステップ

00:08:24.470 --> 00:08:27.620
さらに大きな特徴のパロディ
Windows 上の SQL Server 間で、

00:08:27.620 --> 00:08:31.875
Linux 上の SQL Server を持ち込むこと
ポリベースとすべてのサービス、

00:08:31.875 --> 00:08:35.680
分散トランザクション コーディネータ
Linux へのレプリケーション、

00:08:35.680 --> 00:08:37.160
そして、それはかなりオフにチェック

00:08:37.160 --> 00:08:39.515
のためのすべてのボックス
データベース エンジン機能。

00:08:39.515 --> 00:08:42.200
だから、あなたは100近くを持っている
パーセントの互換性

00:08:42.200 --> 00:08:45.695
Windows 上の SQL サーバー間
Linux 上の SQL サーバー。

00:08:45.695 --> 00:08:47.450
レッドハットとの提携により、

00:08:47.450 --> 00:08:49.880
また、rel を作成しました。
ベースのコンテナー イメージ

00:08:49.880 --> 00:08:52.585
で利用可能です。
マイクロソフト コンテナー レジストリ,

00:08:52.585 --> 00:08:54.170
そして、あなたはでそれらを発見することができます

00:08:54.170 --> 00:08:56.675
レッドハットコンテナ
カタログも同様です。

00:08:56.675 --> 00:08:58.730
最後に、今プレビュー中に、

00:08:58.730 --> 00:09:02.080
私たちは常にサポートをしています
Kubernetes の可用性グループ,

00:09:02.080 --> 00:09:04.610
を取得できるように、
常にオンにすることの利点

00:09:04.610 --> 00:09:07.415
可用性グループ
スケールアウト読み取り用

00:09:07.415 --> 00:09:09.350
または高可用性のために

00:09:09.350 --> 00:09:13.760
の上に右に住んでいる
Kubernetes の下のレイヤー。

00:09:13.970 --> 00:09:17.270
最後に、おそらく
最も重要な領域

00:09:17.270 --> 00:09:19.040
改善とちょうど

00:09:19.040 --> 00:09:21.290
テントを広げる
SQL サーバーの場合

00:09:21.290 --> 00:09:24.215
新しい処理を行う意志
シナリオの種類,

00:09:24.215 --> 00:09:26.540
は、次の機能を強化します。
私たちはポリベースで作っています

00:09:26.540 --> 00:09:28.850
I としてのデータ仮想化
冒頭で述べた、

00:09:28.850 --> 00:09:30.140
私たちが作成できる場所

00:09:30.140 --> 00:09:31.760
データ仮想化層

00:09:31.760 --> 00:09:33.890
多くの異なるデータ
オラクルのようなソース,

00:09:33.890 --> 00:09:37.755
その他の SQL サーバー
インスタンスとテラデータ。

00:09:37.755 --> 00:09:40.100
それは私たちが持って来ることを可能にします
全体のデータをまとめる

00:09:40.100 --> 00:09:42.800
クエリ時に複数のデータ ソースが

00:09:42.800 --> 00:09:44.840
そして本当に最小限に抑える
使用する必要性

00:09:44.840 --> 00:09:47.420
統合の方法としての ETL
私たちのデータを一緒に。

00:09:47.420 --> 00:09:50.705
誰も建物が好きで、
ETL パイプラインの維持に使用します。

00:09:50.705 --> 00:09:54.200
だから私たちはあなたに別のものを与えたいと思います
で使用できるオプション

00:09:54.200 --> 00:09:58.385
方法の ETL に追加
データを統合します。

00:09:58.385 --> 00:10:00.545
SQL Server 2019 では、

00:10:00.545 --> 00:10:03.110
私たちは新しいを導入しました
展開方法のパターン

00:10:03.110 --> 00:10:07.970
新しい SQL Server を導入する
ビッグ データ クラスタと呼ばれるパターン、

00:10:07.970 --> 00:10:09.650
ビッグデータクラスタを使用すると、

00:10:09.650 --> 00:10:12.440
SQL サーバーを展開する
すべてを持つインスタンス

00:10:12.440 --> 00:10:16.400
その典型的な機能
HDFS と共に、

00:10:16.400 --> 00:10:20.825
1つの統合ソリューションでスパーク
Kubernetes に展開されているように、

00:10:20.825 --> 00:10:22.610
それはあなたに取る能力を提供します

00:10:22.610 --> 00:10:24.820
SQL サーバーとすべてのことを行う
SQL Server を実行すると、

00:10:24.820 --> 00:10:26.750
しかし、簡単にそれを統合する

00:10:26.750 --> 00:10:29.120
HDFS と共に、
あなたが行うことができるので、火花

00:10:29.120 --> 00:10:32.600
大量のクエリ
スケーリングできるデータ

00:10:32.600 --> 00:10:34.400
あなたより1000倍大きい

00:10:34.400 --> 00:10:37.070
おそらく保存できる
そして今日のSQL Server

00:10:37.070 --> 00:10:39.500
数十、あるいはさえまで
何百ペタバイトもの

00:10:39.500 --> 00:10:42.260
データだけでなく、
保存し、保存することができます

00:10:42.260 --> 00:10:44.540
クエリとプロセス
のような非構造化データ

00:10:44.540 --> 00:10:48.174
HDFS のビデオ ファイルまたはオーディオ ファイル、

00:10:48.174 --> 00:10:50.900
そして、あなたは利益を持っている
スパークエンジンを持つことの

00:10:50.900 --> 00:10:53.260
データ準備のためにそこに
活動または行うための

00:10:53.260 --> 00:10:55.310
機械学習モデルのトレーニングまたは

00:10:55.310 --> 00:10:58.525
それらの運用化
スパーク内のモデル。

00:10:58.525 --> 00:11:00.815
マイクロソフトが提供する

00:11:00.815 --> 00:11:02.660
統合されたソリューションとサポート

00:11:02.660 --> 00:11:05.420
その1つの統合された解決策
ビッグ データ クラスタ、

00:11:05.420 --> 00:11:08.810
共有スケーラブルを得る
上に構築されたデータ湖

00:11:08.810 --> 00:11:12.545
いずれかの SQL サーバーの HDFS
または Spark にアクセスできます。

00:11:12.545 --> 00:11:15.500
これは本当にあなたを提供します
完全なAIプラットフォーム

00:11:15.500 --> 00:11:17.420
すべてを行うための
摂取から

00:11:17.420 --> 00:11:22.070
データを格納して
HDFS または SQL Server では、

00:11:22.070 --> 00:11:23.900
データ準備タスクを実行する

00:11:23.900 --> 00:11:26.250
スパークまたは SQL サーバーのいずれかを使用して、

00:11:26.250 --> 00:11:28.995
そしてマシンを行う
を使用した学習モデルトレーニング

00:11:28.995 --> 00:11:31.185
内蔵マシンのどちらか
でライブラリを学習する

00:11:31.185 --> 00:11:34.380
スパークまたは使用する

00:11:34.380 --> 00:11:35.900
機械学習
に組み込まれたサービス

00:11:35.900 --> 00:11:38.600
SQL Server マスタ インスタンス
その後、運用化することができます

00:11:38.600 --> 00:11:41.030
スパークランタイムのいずれかのそれら

00:11:41.030 --> 00:11:43.520
バッチマシンを行うことによって
学習スコアリング,

00:11:43.520 --> 00:11:45.500
またはあなたは内部でそれを行うことができます
店舗手続きの

00:11:45.500 --> 00:11:47.090
たとえば、SQL Server では、

00:11:47.090 --> 00:11:49.640
または私たちはあなたをする方法を持っている
実際にモデルを取ることができ、

00:11:49.640 --> 00:11:53.180
自動的にラップアップ
レスト API コンテナーで、

00:11:53.180 --> 00:11:54.980
とプロビジョニング
上のコンテナ

00:11:54.980 --> 00:11:56.600
ビッグデータクラスタは、

00:11:56.600 --> 00:11:58.220
それは適用のために容易である
開発者は、

00:11:58.220 --> 00:12:01.160
呼び出して使用する
への方法としてコンテナ

00:12:01.160 --> 00:12:04.745
得点されたデータ習慣を提出する
スコア値を取り戻します。

00:12:04.745 --> 00:12:07.940
だから、それは本当に
完全なAIプラットフォームの終わり

00:12:07.940 --> 00:12:09.500
できる終わり
あなたがする必要があるすべて

00:12:09.500 --> 00:12:11.770
AIと機械学習を中心に行います。

00:12:11.770 --> 00:12:14.615
だからうまくいけば、それは与える
簡単な紹介

00:12:14.615 --> 00:12:18.085
SQL Server 2019 に使用します。

00:12:18.085 --> 00:12:22.085
これは本当に一つです
一連のビデオのビデオ

00:12:22.085 --> 00:12:24.080
SQL 2019 チャネルで

00:12:24.080 --> 00:12:26.465
ここでリンクされていることがわかります。
画面の下部、

00:12:26.465 --> 00:12:27.860
そして、私たちは本当にそれを願っています

00:12:27.860 --> 00:12:29.840
君には行くチャンスがある
これらすべてのビデオを通して。

00:12:29.840 --> 00:12:31.220
私たちは、多分周りに公開したいと考っています

00:12:31.220 --> 00:12:33.290
の多くに入る100のビデオ

00:12:33.290 --> 00:12:37.730
すべてについての詳細
これは SQL Server 2019 の新機能です。

00:12:37.730 --> 00:12:39.095
ご意見があれば、

00:12:39.095 --> 00:12:40.700
に投稿してください
以下のコメント

00:12:40.700 --> 00:12:42.830
チャネルを購読します。

00:12:42.830 --> 00:12:44.990
今日は私たちに参加してくれてありがとう

00:12:44.990 --> 00:12:47.375
SQL Server 2019 の詳細については、

00:12:47.375 --> 00:12:49.220
そして、私たちはあなたを見てみましょう
次のイベントでそこに

00:12:49.220 --> 00:12:50.720
または SQL 土曜日。ありがとう。

00:12:50.720 --> 00:13:05.290
[音楽]