WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:10.530
[음악].

00:00:10.530 --> 00:00:13.170
>> 여러분. 에 오신 것을 환영합니다
노출된 데이터의 이 에피소드.

00:00:13.170 --> 00:00:15.240
저는 트래비스 라이트 그룹입니다.
제품 관리자

00:00:15.240 --> 00:00:18.435
SQL 서버 및 Azure 데이터
마이크로소프트의 엔지니어링 팀.

00:00:18.435 --> 00:00:22.335
오늘 소개하게 되어 기쁩니다.
SQL Server 2019는

00:00:22.335 --> 00:00:24.945
가장 최근에 릴리스된 SQL Server입니다.

00:00:24.945 --> 00:00:28.515
SQL Server는
올해로 25주년을 맞이했습니다.

00:00:28.515 --> 00:00:31.830
그건 꽤 잠시. 뒤를 돌아보면
제 커리어 초반에,

00:00:31.830 --> 00:00:34.230
SQL Server 2000에서 시작했습니다.

00:00:34.230 --> 00:00:36.300
그 25년의 역사에서,

00:00:36.300 --> 00:00:38.490
SQL Server는
먼 길을 온다.

00:00:38.490 --> 00:00:40.050
그것은 정말 충족하기 위해 확장

00:00:40.050 --> 00:00:42.030
우리의 필요
시간이 지남에 따라 고객

00:00:42.030 --> 00:00:44.390
다양한 데이터 유형
고객이

00:00:44.390 --> 00:00:47.060
수집 및 처리
쿼리가 변경되었습니다.

00:00:47.060 --> 00:00:49.310
그리고 더 많은 것들이 있었기 때문에
그리고 다른 종류의

00:00:49.310 --> 00:00:51.965
데이터베이스 엔진 요구 사항
그 따라 왔다.

00:00:51.965 --> 00:00:54.470
그래서 다시 여행을 보자
메모리 레인 을 아래로

00:00:54.470 --> 00:00:57.515
잠시 후 어디 를 보세요.
SQL 서버에서 왔다,

00:00:57.515 --> 00:00:59.390
그리고 우리는 살펴 보겠습니다
SQL 서버가 있는 위치

00:00:59.390 --> 00:01:02.515
SQL Server 2019를 통해 다음 단계로 나아갈 수 있습니다.

00:01:02.515 --> 00:01:05.350
SQL Server 2008부터 살펴보겠습니다.

00:01:05.350 --> 00:01:07.295
SQL Server 2008은 실제로

00:01:07.295 --> 00:01:09.995
확장 지원 에서
올해만입니다.

00:01:09.995 --> 00:01:14.390
당신이 보고 조금 빨리 감기 경우
SQL Server 2012 및 2014에서

00:01:14.390 --> 00:01:17.870
우리는 정말 몇 가지 큰 개선을했다
성능 및

00:01:17.870 --> 00:01:19.880
고가용성
항상 소개

00:01:19.880 --> 00:01:22.565
가용성 그룹에
고가용성을 위해,

00:01:22.565 --> 00:01:24.500
그리고 메모리 기능에서 정말

00:01:24.500 --> 00:01:26.845
성능 향상
데이터베이스의

00:01:26.845 --> 00:01:29.630
SQL Server 2016 및 2017에서

00:01:29.630 --> 00:01:31.295
우리는 정말 게임을 많이 변경

00:01:31.295 --> 00:01:33.320
몇 가지 소개를 통해
새로운 기능을

00:01:33.320 --> 00:01:37.885
저장 및 쿼리할 SQL Server
JSON 과 그래프도,

00:01:37.885 --> 00:01:41.210
우리는 또한 뭔가를했다
매우 놀라운 가져 와서

00:01:41.210 --> 00:01:45.580
SQL 서버에서 리눅스로
SQL Server 2017의 컨테이너를 참조하십시오.

00:01:45.580 --> 00:01:47.895
SQL Server 2019에서

00:01:47.895 --> 00:01:49.540
우리는 다시 게임을 변경하고 있습니다,

00:01:49.540 --> 00:01:50.840
그리고 정말 확장 및

00:01:50.840 --> 00:01:53.480
정의 재정의
SQL Server가 무엇인지에 대한 것입니다.

00:01:53.480 --> 00:01:55.490
물론 SQL 서버는 여전히

00:01:55.490 --> 00:01:58.220
관계형 데이터베이스
그건 25 년 전이었다.

00:01:58.220 --> 00:02:00.770
계속 저장할 수 있습니다.
SQL 서버의 데이터

00:02:00.770 --> 00:02:03.335
동일한 쿼리
당신이 항상 가지고있는 방법.

00:02:03.335 --> 00:02:06.560
그러나 동시에, 우리는
SQL 서버 재정의 및

00:02:06.560 --> 00:02:09.920
그냥 넘어 잘 확장
관계형 데이터베이스 공간입니다.

00:02:09.920 --> 00:02:14.135
그래서 무엇을 살펴 보자
SQL Server 2019에서 진행하고 있습니다.

00:02:14.135 --> 00:02:17.045
SQL Server 2019에서

00:02:17.045 --> 00:02:18.380
우리는 당신에게 액세스 권한을 부여하고 있습니다

00:02:18.380 --> 00:02:20.420
쿼리 및 프로세스 데이터

00:02:20.420 --> 00:02:23.990
경계 의 바깥쪽에 있는
기존 SQL Server 인스턴스를 참조하십시오.

00:02:23.990 --> 00:02:26.840
PolyBase 기능을 취함으로써 우리는 먼저

00:02:26.840 --> 00:02:30.445
SQL 서버에 도입
2016년은 다음 단계로 올라갔습니다.

00:02:30.445 --> 00:02:34.280
폴리베이스를 사용하면
데이터 가상화 계층

00:02:34.280 --> 00:02:36.170
여러 가지 다른
와 같은 데이터 소스

00:02:36.170 --> 00:02:38.810
오라클 다른 SQL 서버 인스턴스.

00:02:38.810 --> 00:02:42.460
테라 데이터, 몽고DB 및 훨씬 더.

00:02:42.460 --> 00:02:46.460
우리는 또한 HDFS를 촬영하고
스파크박스에 보관할 수 있습니다.

00:02:46.460 --> 00:02:48.230
이제 SQL Server를 통해

00:02:48.230 --> 00:02:52.370
당신은 처리하고 저장할 수 있습니다
페타바이트 규모의 데이터 및

00:02:52.370 --> 00:02:57.650
데이터 처리 및 저장
또한 구조화되지 않은 데이터입니다.

00:02:57.650 --> 00:03:01.520
SQL Server를 사용하여
거의 모든 프로그래밍 언어.

00:03:01.520 --> 00:03:04.310
당신은 예쁜에서 실행할 수 있습니다
지금 많은 플랫폼.

00:03:04.310 --> 00:03:06.155
SQL Server 2019를 사용하면

00:03:06.155 --> 00:03:08.000
당신은 물론 윈도우에서 실행할 수 있습니다.

00:03:08.000 --> 00:03:11.345
당신은 또한에 실행할 수 있습니다
레드 햇에 리눅스, 수사에,

00:03:11.345 --> 00:03:13.670
또는 우분투, 당신은 실행할 수 있습니다
용기에 넣고,

00:03:13.670 --> 00:03:15.320
당신은 Kubernetes에서 실행할 수 있습니다.

00:03:15.320 --> 00:03:18.875
다른 에서 실행할 수 있습니다.
프로세서 아키텍처를 지금.

00:03:18.875 --> 00:03:20.630
Azure SQL 데이터베이스 가장자리를 사용하면

00:03:20.630 --> 00:03:24.640
당신은 팔에 실행할 수 있습니다 64
라즈베리 파이 같은 장치,

00:03:24.640 --> 00:03:27.680
당신은에서 실행할 수 있습니다
클라우드 및 Azure SQL 데이터베이스,

00:03:27.680 --> 00:03:29.030
또는 온-프레미스에서 실행할 수 있습니다.

00:03:29.030 --> 00:03:31.115
또는 당신은 그것을 실행하고 할 수 있습니다
다른 퍼블릭 클라우드.

00:03:31.115 --> 00:03:32.720
다재다능함이 많이 있습니다.

00:03:32.720 --> 00:03:36.130
어디서나 SQL Server를 사용할 수 있습니다.
그것은 당신에게 최고에 적합합니다.

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

00:03:39.290 --> 00:03:42.190
업계 를 선도하는 확장
성능.

00:03:42.190 --> 00:03:45.710
SQL Server가 자체적으로 설립되었습니다.
몇 년 동안 지금 숫자로

00:03:45.710 --> 00:03:49.490
OLTP 성능 측면에서 1
TPC-H 벤치마크와 함께,

00:03:49.490 --> 00:03:50.990
그리고 1번으로

00:03:50.990 --> 00:03:54.050
데이터 웨어하우스 성능
TPC-H 벤치 마크와 함께.

00:03:54.050 --> 00:03:56.090
우리는 또한

00:03:56.090 --> 00:03:58.670
가장 적은 수의
보고된 취약점

00:03:58.670 --> 00:04:01.910
주요 데이터베이스 엔진의
지난 8년 동안

00:04:01.910 --> 00:04:06.010
국립 연구소에 따르면
표준 및 기술의.

00:04:06.010 --> 00:04:08.330
그래서 더 가까이 보자
일부 만 봐

00:04:08.330 --> 00:04:11.075
SQL Server 2019의 하이라이트입니다.

00:04:11.075 --> 00:04:12.770
몇 가지로 시작해 봅시다.
개선 사항

00:04:12.770 --> 00:04:15.005
퍼포먼스 공간에서 제작할 수 있습니다.

00:04:15.005 --> 00:04:17.600
그래서 우선, 지속적인 메모리

00:04:17.600 --> 00:04:20.585
새로운 기술
하드웨어 시장에 진입하고 있습니다.

00:04:20.585 --> 00:04:22.730
우리는 이점을 얻었습니다.
지속적인 메모리의

00:04:22.730 --> 00:04:24.785
성능을 향상시키기 위해.

00:04:24.785 --> 00:04:27.230
당신은 어떤을 만들 필요가 없습니다
응용 프로그램 변경 사항,

00:04:27.230 --> 00:04:28.430
데이터를 저장하고

00:04:28.430 --> 00:04:31.330
영구 메모리
더 빠른 성능으로 연출할 수 있습니다.

00:04:31.330 --> 00:04:34.030
둘째, 지능형
쿼리 처리,

00:04:34.030 --> 00:04:36.440
우리는 정말 로 확장했습니다
여기에 기능의 가족

00:04:36.440 --> 00:04:38.990
이에서 볼 수 있듯이
로트를 포함하는 차트

00:04:38.990 --> 00:04:41.615
새로운 방법의
쿼리 최적화 프로그램은

00:04:41.615 --> 00:04:45.679
에 따라 시간이 지남에 따라 학습
쿼리가 이동하는 방식의 실행,

00:04:45.679 --> 00:04:48.935
이러한 실행의 향후 실행 방법
쿼리를 개선할 수 있습니다.

00:04:48.935 --> 00:04:51.560
성능 향상
응용 프로그램의 이상

00:04:51.560 --> 00:04:55.225
변경할 필요 없이 시간
응용 프로그램의 모든 것,

00:04:55.225 --> 00:04:57.980
마지막으로, 우리는 TempDB를

00:04:57.980 --> 00:05:01.415
더 빠른 메모리
임시 데이터베이스의 성능을 저하시다.

00:05:01.415 --> 00:05:03.650
다음으로, 살펴 보자
몇 가지 개선 사항

00:05:03.650 --> 00:05:05.690
보안 및 규정 준수를 위해

00:05:05.690 --> 00:05:08.330
우선, 특히 GDPR의 경우

00:05:08.330 --> 00:05:09.905
고객의 어려움을 겪고 있습니다.

00:05:09.905 --> 00:05:13.220
더 많은 규제 요건
만날 수 있습니다.

00:05:13.220 --> 00:05:14.720
이를 더 쉽게 하기 위해

00:05:14.720 --> 00:05:18.230
우리는 데이터 분류를 제공합니다.
기능을 즉시 꺼낼 수 있습니다.

00:05:18.230 --> 00:05:21.850
데이터 분류를 가리킬 수 있습니다.
데이터베이스의 엔진,

00:05:21.850 --> 00:05:23.555
자동으로 발견됩니다.

00:05:23.555 --> 00:05:25.130
다른 유형
있는 데이터의

00:05:25.130 --> 00:05:29.425
데이터베이스와 같은
PCI 데이터 또는 GDPR 데이터,

00:05:29.425 --> 00:05:31.790
자동으로
그것을 분류하고 생산

00:05:31.790 --> 00:05:34.670
당신이 보는 것처럼 당신을 위해 보고서를
이 스크린샷은

00:05:34.670 --> 00:05:37.625
당신은 당신의 자신의 정의 할 수 있습니다
분류 규칙도 있습니다.

00:05:37.625 --> 00:05:39.470
다음으로 보안 측면에서,

00:05:39.470 --> 00:05:43.340
우리는 항상 암호화 개선했습니다
우리의 클라이언트 측 암호화

00:05:43.340 --> 00:05:44.645
기술에서

00:05:44.645 --> 00:05:47.630
암호화를 분리합니다.
데이터베이스에서 볼 수 있습니다.

00:05:47.630 --> 00:05:50.270
그래서,
데이터베이스 관리자

00:05:50.270 --> 00:05:53.120
에서 데이터를 해독할 수 없습니다.


00:05:53.120 --> 00:05:55.640
당신은 여기에 의무를 분리할 수 있습니다.

00:05:55.640 --> 00:05:56.840
데이터베이스 관리자와

00:05:56.840 --> 00:05:59.425
응용 프로그램 개발자 및 사용자,

00:05:59.425 --> 00:06:01.910
그리고 마지막으로 여기에 있는 예로서

00:06:01.910 --> 00:06:03.950
개선 사항
우리도

00:06:03.950 --> 00:06:06.230
암호화 수행 추가

00:06:06.230 --> 00:06:09.480
모든 데이터 중 에서

00:06:10.160 --> 00:06:15.050
지금, 개발자의 공간에서
및 DBA 도구, 희망,

00:06:15.050 --> 00:06:16.670
당신은 모두에 대해 배우고 시도했습니다

00:06:16.670 --> 00:06:19.595
Azure 데이터 스튜디오 a
새로운 크로스 플랫폼

00:06:19.595 --> 00:06:22.550
모든 유형에 대한 오픈 소스 도구

00:06:22.550 --> 00:06:25.190
데이터 담당자의
데이터베이스 관리자,

00:06:25.190 --> 00:06:28.415
데이터베이스 엔지니어,
또는 데이터 과학자.

00:06:28.415 --> 00:06:33.350
이 도구는
무료로 다운로드하고 사용하려면,

00:06:33.350 --> 00:06:35.225
그리고 그것은 할 수 있도록 설계되었습니다

00:06:35.225 --> 00:06:39.200
멀티 데이터베이스 엔진을 통해
SQL Server에서뿐만 아니라

00:06:39.200 --> 00:06:41.510
뿐만 아니라 에서 SQL 서버와

00:06:41.510 --> 00:06:44.060
같은 클라우드
Azure SQL 데이터베이스 또는

00:06:44.060 --> 00:06:46.460
Azure SQL 데이터
창고도

00:06:46.460 --> 00:06:49.370
다른 데이터베이스 엔진
포스트 그레SQL과 MySQL처럼.

00:06:49.370 --> 00:06:52.460
개선 사항 중 하나는
사람들은 가장 흥분

00:06:52.460 --> 00:06:55.340
Azure 데이터 스튜디오는
노트북 을 경험할 수 있습니다.

00:06:55.340 --> 00:06:58.550
노트북을 사용하면
마크가 포함된 파일

00:06:58.550 --> 00:07:01.670
코드 셀뿐만 아니라 아래로.

00:07:01.670 --> 00:07:03.380
마크다운에서

00:07:03.380 --> 00:07:06.470
일부 분석 또는
수행해야 하는 단계,

00:07:06.470 --> 00:07:08.240
그런 다음 코드 셀에서

00:07:08.240 --> 00:07:10.640
와 혼합
그 마크 다운 셀,

00:07:10.640 --> 00:07:13.705
당신은 당신이 어떤 코드를 가질 수 있습니다
또는 다른 사람이 실행할 수 있습니다.

00:07:13.705 --> 00:07:17.250
우리는 노트북을 가지고
TSQL, 파워쉘용,

00:07:17.250 --> 00:07:20.240
파이썬을 위해, 그리고 당신은

00:07:20.240 --> 00:07:23.075
로컬로 실행할 수 있습니다.
또는 스파크에서 실행할 수 있습니다.

00:07:23.075 --> 00:07:25.910
그것은 매우 강력한
공동 작업할 수 있는 방법

00:07:25.910 --> 00:07:29.915
다른 사람들은 이 것을 캡처하여
정보 및 노트북,

00:07:29.915 --> 00:07:32.180
이러한 노트북
캡처하는 데 사용할 수 있습니다.

00:07:32.180 --> 00:07:35.450
샘플 또는 어쩌면 일부 표준
운영 절차 또는

00:07:35.450 --> 00:07:38.180
문제 해결 가이드 및 공유
다른 사람들과 함께 있는 사람들

00:07:38.180 --> 00:07:42.085
우리가 가지고있는 Git 통합
Azure 데이터 스튜디오에 기본 제공,

00:07:42.085 --> 00:07:43.685
그리고 마지막으로, 우리는 통합했습니다

00:07:43.685 --> 00:07:45.650
에서 몇 가지 정말 멋진 기술

00:07:45.650 --> 00:07:48.290
마이크로 소프트 리서치라는
허용하는 샌드댄스

00:07:48.290 --> 00:07:51.725
임시 데이터를 수행할 수 있습니다.
시각화 및 탐색

00:07:51.725 --> 00:07:54.020
정말 멋진 몇 가지 를 사용하여
차트 화 기능

00:07:54.020 --> 00:07:55.975
바로 내부의 내부
Azure 데이터 스튜디오.

00:07:55.975 --> 00:07:59.585
그래서 확실히, Azure 데이터를 잡아 이동
스튜디오 당신은 이미하지 않은 경우.

00:07:59.585 --> 00:08:01.280
그것은 매우 강력한 도구입니다,

00:08:01.280 --> 00:08:03.950
그리고 혁신이 다가오고 있습니다.
월 단위로

00:08:03.950 --> 00:08:07.640
매월 릴리스
Azure 데이터 스튜디오용입니다.

00:08:07.640 --> 00:08:11.270
그래서 우리는 계속 두 번 아래로

00:08:11.270 --> 00:08:14.180
우리의 새로운 접근 방식은

00:08:14.180 --> 00:08:16.820
우리가 다른 것을 보는 방법
SQL Server용 플랫폼입니다.

00:08:16.820 --> 00:08:18.500
SQL Server 2017에서

00:08:18.500 --> 00:08:20.465
우리는 리눅스에 대한 지원을 도입했다.

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

00:08:22.100 --> 00:08:24.470
우리는 그것을
다음 단계를 만들어

00:08:24.470 --> 00:08:27.620
더 큰 기능 패러디
윈도우에서 SQL 서버 사이,

00:08:27.620 --> 00:08:31.875
리눅스에서 SQL 서버를 가져와
폴리베이스 및 모든 서비스,

00:08:31.875 --> 00:08:35.680
분산 거래 코디네이터
리눅스에 복제,

00:08:35.680 --> 00:08:37.160
그리고 그 꽤 많이 체크 오프

00:08:37.160 --> 00:08:39.515
에 대한 모든 상자
데이터베이스 엔진 기능.

00:08:39.515 --> 00:08:42.200
그래서 당신은 100 에 가깝습니다.
백분율 호환성

00:08:42.200 --> 00:08:45.695
윈도우에서 SQL 서버 사이
리눅스에서 SQL 서버.

00:08:45.695 --> 00:08:47.450
레드햇과 파트너십을 맺고

00:08:47.450 --> 00:08:49.880
우리는 또한 rel을 만들었습니다.
기반 컨테이너 이미지

00:08:49.880 --> 00:08:52.585
에서 사용할 수 있습니다.
마이크로소프트 컨테이너 레지스트리,

00:08:52.585 --> 00:08:54.170
그리고 당신은에서 그들을 발견 할 수 있습니다

00:08:54.170 --> 00:08:56.675
빨간 모자 용기
카탈로그도 마찬가지입니다.

00:08:56.675 --> 00:08:58.730
마지막으로 지금 미리 보기에서,

00:08:58.730 --> 00:09:02.080
우리는 항상 에 대한 지원이
쿠베르네테스의 가용성 그룹,

00:09:02.080 --> 00:09:04.610
이를 위해
항상 있는 것의 이점

00:09:04.610 --> 00:09:07.415
가용성 그룹
스케일 아웃 읽기

00:09:07.415 --> 00:09:09.350
또는 고가용성

00:09:09.350 --> 00:09:13.760
바로 그 위에 살고
아래 쿠버네츠 레이어.

00:09:13.970 --> 00:09:17.270
마지막으로, 아마
가장 중요한 지역

00:09:17.270 --> 00:09:19.040
개선과 단지

00:09:19.040 --> 00:09:21.290
텐트 를 확산
SQL 서버의

00:09:21.290 --> 00:09:24.215
새로운 것을 처리할 것입니다.
시나리오 유형,

00:09:24.215 --> 00:09:26.540
는
우리는 폴리베이스에서 만들고 있습니다

00:09:26.540 --> 00:09:28.850
및 데이터 가상화
처음에 언급,

00:09:28.850 --> 00:09:30.140
우리가 만들 수 있는 곳

00:09:30.140 --> 00:09:31.760
데이터 가상화 계층

00:09:31.760 --> 00:09:33.890
많은 다른 데이터
오라클과 같은 출처,

00:09:33.890 --> 00:09:37.755
다른 SQL 서버
인스턴스 및 테라데이타.

00:09:37.755 --> 00:09:40.100
이를 통해 우리는
데이터를 함께

00:09:40.100 --> 00:09:42.800
쿼리 시 여러 데이터 원본,

00:09:42.800 --> 00:09:44.840
정말 최소화
사용의 필요성

00:09:44.840 --> 00:09:47.420
통합하는 방법으로 ETL
데이터를 함께 수집할 수 있습니다.

00:09:47.420 --> 00:09:50.705
아무도 건물을 좋아하지 않으며
ETL 파이프라인을 유지 관리합니다.

00:09:50.705 --> 00:09:54.200
그래서 우리는 당신에게 또 다른 것을 주고 싶습니다.
에서 사용할 수 있는 옵션

00:09:54.200 --> 00:09:58.385
ETL에 추가된 경우
데이터를 함께 통합할 수 있습니다.

00:09:58.385 --> 00:10:00.545
SQL Server 2019에서

00:10:00.545 --> 00:10:03.110
우리는 새로운 소개했습니다
배포 방식에 대한 패턴

00:10:03.110 --> 00:10:07.970
SQL Server는 새
빅 데이터 클러스터라는 패턴,

00:10:07.970 --> 00:10:09.650
빅 데이터 클러스터를 통해

00:10:09.650 --> 00:10:12.440
SQL 서버 배포
인스턴스를 모두

00:10:12.440 --> 00:10:16.400
일반적인 기능
HDFS와 함께

00:10:16.400 --> 00:10:20.825
하나의 통합 솔루션에 스파크
쿠베네츠에 배포된

00:10:20.825 --> 00:10:22.610
수 있는 기능을 제공합니다.

00:10:22.610 --> 00:10:24.820
SQL 서버및모든일을
SQL Server를 수행하는 경우

00:10:24.820 --> 00:10:26.750
하지만 쉽게 통합

00:10:26.750 --> 00:10:29.120
HDFS와 함께
스파크를 통해

00:10:29.120 --> 00:10:32.600
높은 볼륨을 넘는 쿼리
확장할 수 있는 데이터

00:10:32.600 --> 00:10:34.400
당신보다 1000 배 더 큰

00:10:34.400 --> 00:10:37.070
아마도 저장할 수 있습니다.
그리고 SQL 서버 오늘,

00:10:37.070 --> 00:10:39.500
수십 또는 심지어까지
수백 페타바이트의

00:10:39.500 --> 00:10:42.260
데이터뿐만 아니라
보관할 수 있고

00:10:42.260 --> 00:10:44.540
쿼리 및 프로세스
같은 비정형 데이터

00:10:44.540 --> 00:10:48.174
HDFS의 비디오 파일 또는 오디오 파일,

00:10:48.174 --> 00:10:50.900
이점이 있습니다.
스파크 엔진을 갖는

00:10:50.900 --> 00:10:53.260
데이터 준비를 위한 자료
활동 또는

00:10:53.260 --> 00:10:55.310
기계 학습 모델 교육 또는

00:10:55.310 --> 00:10:58.525
그 운영
스파크 내부의 모델.

00:10:58.525 --> 00:11:00.815
그래서 마이크로 소프트제공에 의해

00:11:00.815 --> 00:11:02.660
통합 솔루션 및 지원

00:11:02.660 --> 00:11:05.420
하나의 통합 솔루션
및 빅 데이터 클러스터,

00:11:05.420 --> 00:11:08.810
공유 확장성
데이터 레이크에 내장

00:11:08.810 --> 00:11:12.545
SQL 서버 중 하나인 HDFS
또는 스파크에 액세스할 수 있습니다.

00:11:12.545 --> 00:11:15.500
이것은 정말 당신을 제공합니다
완벽한 AI 플랫폼

00:11:15.500 --> 00:11:17.420
모든 일을 위해
섭취에서

00:11:17.420 --> 00:11:22.070
데이터를 저장하여 데이터의
HDFS 또는 SQL 서버에서

00:11:22.070 --> 00:11:23.900
그런 다음 데이터 준비 작업을 수행합니다.

00:11:23.900 --> 00:11:26.250
스파크 또는 SQL 서버를 사용하여

00:11:26.250 --> 00:11:28.995
그리고 기계를하고
학습 모델 교육을 이용한

00:11:28.995 --> 00:11:31.185
내장 된 기계 중 하나
학습 라이브러리

00:11:31.185 --> 00:11:34.380
스파크 또는

00:11:34.380 --> 00:11:35.900
기계 학습
내장된 서비스

00:11:35.900 --> 00:11:38.600
SQL 서버 마스터 인스턴스
그런 다음 운영할 수 있습니다.

00:11:38.600 --> 00:11:41.030
스파크 런타임에 있는

00:11:41.030 --> 00:11:43.520
배치 기계를 수행하여
학습 점수,

00:11:43.520 --> 00:11:45.500
또는 당신은 내부에 그것을 할 수
매장 절차의

00:11:45.500 --> 00:11:47.090
예를 들어 SQL Server에서

00:11:47.090 --> 00:11:49.640
또는 우리는 당신이 할 수있는 방법이
실제로 모델을 취할 수 있으며

00:11:49.640 --> 00:11:53.180
자동으로 감싸
나머지 API 컨테이너에서

00:11:53.180 --> 00:11:54.980
및
위에 있는 용기

00:11:54.980 --> 00:11:56.600
빅 데이터 클러스터를 통해

00:11:56.600 --> 00:11:58.220
응용 프로그램에 대 한 쉽게
개발자는

00:11:58.220 --> 00:12:01.160
전화해서
컨테이너를

00:12:01.160 --> 00:12:04.745
점수가 매겨지면 일부 데이터 습관 제출
점수 값을 다시 가져옵니다.

00:12:04.745 --> 00:12:07.940
그래서 그것은 정말
완전한 AI 플랫폼 을 끝까지

00:12:07.940 --> 00:12:09.500
할 수 있는 끝
필요한 모든 것

00:12:09.500 --> 00:12:11.770
AI와 머신 러닝을 중심으로 합니다.

00:12:11.770 --> 00:12:14.615
그래서 바라건대, 그것은
당신은 빠른 소개

00:12:14.615 --> 00:12:18.085
SQL Server 2019로 전환됩니다.

00:12:18.085 --> 00:12:22.085
이것은 정말 하나
일련의 비디오에서 비디오

00:12:22.085 --> 00:12:24.080
SQL 2019 채널에서

00:12:24.080 --> 00:12:26.465
여기에 링크된 것으로 표시됩니다.
화면 하단에

00:12:26.465 --> 00:12:27.860
우리는 정말 희망

00:12:27.860 --> 00:12:29.840
당신은 갈 수있는 기회가
이 모든 비디오를 통해.

00:12:29.840 --> 00:12:31.220
우리는 아마 주위에 게시 할 수 있도록 노력하겠습니다

00:12:31.220 --> 00:12:33.290
많은 동영상으로 이동하는 백 개의 비디오

00:12:33.290 --> 00:12:37.730
모든 것에 대한 세부 정보
SQL Server 2019의 새로운 것입니다.

00:12:37.730 --> 00:12:39.095
피드백이 있으시면,

00:12:39.095 --> 00:12:40.700
에 게시하시기 바랍니다
아래의 코멘트

00:12:40.700 --> 00:12:42.830
채널을 구독할 수 있습니다.

00:12:42.830 --> 00:12:44.990
오늘 저희와 함께해 주셔서 감사합니다.

00:12:44.990 --> 00:12:47.375
SQL Server 2019에 대해 자세히 알아보십시오.

00:12:47.375 --> 00:12:49.220
그리고 우리는 당신을 볼 수 있습니다
다음 이벤트에서

00:12:49.220 --> 00:12:50.720
또는 SQL 토요일. 감사합니다.

00:12:50.720 --> 00:13:05.290
[음악]