WEBVTT

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

00:00:10.530 --> 00:00:13.170
>> Hej wszystkim. Witamy w
Ten odcinek danych narażonych.

00:00:13.170 --> 00:00:15.240
Jestem Travis Wright Group
Product Manager dla

00:00:15.240 --> 00:00:18.435
SQL Server i danych platformy Azure
zespołu inżynierów w firmie Microsoft.

00:00:18.435 --> 00:00:22.335
Dziś jestem podekscytowany, aby wprowadzić
dla Ciebie SQL Server 2019,

00:00:22.335 --> 00:00:24.945
Najnowsze wydane SQL Server.

00:00:24.945 --> 00:00:28.515
SQL Server obchodzi swoje
25-lecie tego roku.

00:00:28.515 --> 00:00:31.830
To dość chwilę. Przez spojrzenie wstecz
w pierwszych dniach mojej kariery,

00:00:31.830 --> 00:00:34.230
Zacząłem na SQL Server 2000.

00:00:34.230 --> 00:00:36.300
W tej 25-letniej historii

00:00:36.300 --> 00:00:38.490
SQL Server ma naprawdę
są na długie sposoby.

00:00:38.490 --> 00:00:40.050
To naprawdę rozbudowany, aby sprostać

00:00:40.050 --> 00:00:42.030
potrzeby naszych
klientów w czasie, jak

00:00:42.030 --> 00:00:44.390
różnych typów danych
że klienci muszą

00:00:44.390 --> 00:00:47.060
gromadzenie i przetwarzanie
i kwerenda uległa zmianie,

00:00:47.060 --> 00:00:49.310
i jak było więcej
i różnego rodzaju

00:00:49.310 --> 00:00:51.965
wymagania dotyczące silnika bazy danych
które się dogadają.

00:00:51.965 --> 00:00:54.470
Więc przejdźmy podróż z powrotem
w dół pasa pamięci dla

00:00:54.470 --> 00:00:57.515
chwilę i wystarczy spojrzeć na to, gdzie
SQL Server pochodzi z,

00:00:57.515 --> 00:00:59.390
a potem zajmiemy się
gdzie SQL Server jest

00:00:59.390 --> 00:01:02.515
będzie dalej z SQL Server 2019.

00:01:02.515 --> 00:01:05.350
Zacznijmy od SQL Server 2008.

00:01:05.350 --> 00:01:07.295
SQL Server 2008 jest faktycznie

00:01:07.295 --> 00:01:09.995
z rozszerzonej pomocy technicznej
tylko w tym roku.

00:01:09.995 --> 00:01:14.390
Jeśli szybko do przodu trochę patrzeć
w SQL Server 2012 i 2014,

00:01:14.390 --> 00:01:17.870
naprawdę Poczyniliśmy pewne duże ulepszenia
pod względem wydajności i

00:01:17.870 --> 00:01:19.880
Wysoka dostępność
wprowadzając zawsze

00:01:19.880 --> 00:01:22.565
w grupach dostępności
dla wysokiej dostępności,

00:01:22.565 --> 00:01:24.500
i możliwości pamięci, aby naprawdę

00:01:24.500 --> 00:01:26.845
zwiększyć wydajność
baz danych.

00:01:26.845 --> 00:01:29.630
W SQL Server 2016 i 2017,

00:01:29.630 --> 00:01:31.295
naprawdę zmienić grę dużo

00:01:31.295 --> 00:01:33.320
poprzez wprowadzenie
nowe możliwości w

00:01:33.320 --> 00:01:37.885
SQL Server do przechowywania i kwerendy
JSON i wykres, jak również,

00:01:37.885 --> 00:01:41.210
i zrobiliśmy też coś
bardzo zaskakujące, przynosząc

00:01:41.210 --> 00:01:45.580
SQL Server do systemu Linux i
kontenery w SQL Server 2017.

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

00:01:47.895 --> 00:01:49.540
zmieniamy grę jeszcze raz,

00:01:49.540 --> 00:01:50.840
i naprawdę rozwija i

00:01:50.840 --> 00:01:53.480
przedefiniowanie definicji
co SQL Server jest.

00:01:53.480 --> 00:01:55.490
SQL Server oczywiście jest nadal

00:01:55.490 --> 00:01:58.220
relacyjnej bazy danych
25 lat temu.

00:01:58.220 --> 00:02:00.770
Nadal można przechowywać
danych w programie SQL Server

00:02:00.770 --> 00:02:03.335
i zbadać go w tym samym
sposób, który zawsze masz.

00:02:03.335 --> 00:02:06.560
Ale jednocześnie jesteśmy
przedefiniowanie programu SQL Server i

00:02:06.560 --> 00:02:09.920
znacznie wykraczając poza tylko
przestrzeni relacyjnej bazy danych.

00:02:09.920 --> 00:02:14.135
Spójrzmy więc na to, co
robimy w SQL Server 2019.

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

00:02:17.045 --> 00:02:18.380
Dajemy Ci dostęp

00:02:18.380 --> 00:02:20.420
do wykonywania zapytań i przetwarzania danych

00:02:20.420 --> 00:02:23.990
poza granicami
tradycyjne wystąpienie programu SQL Server.

00:02:23.990 --> 00:02:26.840
Biorąc PolyBase funkcji najpierw

00:02:26.840 --> 00:02:30.445
wprowadzone w programie SQL Server
2016 do następnego poziomu.

00:02:30.445 --> 00:02:34.280
PolyBase umożliwia tworzenie
warstwa wirtualizacji danych w

00:02:34.280 --> 00:02:36.170
wiele różnych
źródeł danych, takich jak

00:02:36.170 --> 00:02:38.810
Oracle innych wystąpień serwera SQL.

00:02:38.810 --> 00:02:42.460
Dane tera, MongoDB i wiele więcej.

00:02:42.460 --> 00:02:46.460
Wzięte również HDFS i
iskry i zbudować go w pudełku.

00:02:46.460 --> 00:02:48.230
Więc teraz z SQL Server,

00:02:48.230 --> 00:02:52.370
można przetwarzać i przechowywać
dane skali petabajtów i

00:02:52.370 --> 00:02:57.650
przetwarzać i przechowywać dane
również dane nieustrukturyzowane.

00:02:57.650 --> 00:03:01.520
Można użyć programu SQL Server z
praktycznie każdy język programowania.

00:03:01.520 --> 00:03:04.310
Można go uruchomić na całkiem
wiele platform teraz.

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

00:03:06.155 --> 00:03:08.000
można uruchomić go na Windows oczywiście.

00:03:08.000 --> 00:03:11.345
Można również uruchomić go na
Linux na Red Hat, na Susa,

00:03:11.345 --> 00:03:13.670
lub Ubuntu, można uruchomić
go w pojemniku,

00:03:13.670 --> 00:03:15.320
można go uruchomić na Kubernetes.

00:03:15.320 --> 00:03:18.875
Można go uruchomić na innym
architektur procesorów teraz.

00:03:18.875 --> 00:03:20.630
Z krawędzią bazy danych SQL Azure

00:03:20.630 --> 00:03:24.640
można go uruchomić na ramieniu 64
urządzenie takie jak Raspberry Pi,

00:03:24.640 --> 00:03:27.680
i można go uruchomić w
Chmura i baza danych SQL Azure,

00:03:27.680 --> 00:03:29.030
lub można go uruchomić lokalnie,

00:03:29.030 --> 00:03:31.115
lub można go uruchomić i
innych chmur publicznych.

00:03:31.115 --> 00:03:32.720
Istnieje wiele wszechstronności.

00:03:32.720 --> 00:03:36.130
Programu SQL Server można używać wszędzie tam, gdzie
najbardziej Ci odpowiada.

00:03:36.130 --> 00:03:39.290
SQL Server 2019 w dalszym ciągu

00:03:39.290 --> 00:03:42.190
Poszerzenie naszej wiodącej branży
Wydajności.

00:03:42.190 --> 00:03:45.710
SQL Server ma siedzibę
już od wielu lat, ponieważ liczba

00:03:45.710 --> 00:03:49.490
1 pod względem wydajności OLTP
z benchmarków TPC-H,

00:03:49.490 --> 00:03:50.990
i jako numer 1 pod względem

00:03:50.990 --> 00:03:54.050
wydajność hurtowni danych
z benchmarków TPC-H.

00:03:54.050 --> 00:03:56.090
Prowadzimy również przemysł,

00:03:56.090 --> 00:03:58.670
najmniejszą liczbą
luk zgłoszonych w przypadku

00:03:58.670 --> 00:04:01.910
głównych silników baz danych
w ciągu ostatnich ośmiu lat

00:04:01.910 --> 00:04:06.010
zgodnie z Narodowym Instytutem
Standardów i technologii.

00:04:06.010 --> 00:04:08.330
Weźmy więc bliżej
spojrzeć na tylko niektóre z

00:04:08.330 --> 00:04:11.075
Najważniejsze cechy programu SQL Server 2019.

00:04:11.075 --> 00:04:12.770
Zacznijmy od niektórych
ulepszenia, które jesteśmy

00:04:12.770 --> 00:04:15.005
w przestrzeni Performance.

00:04:15.005 --> 00:04:17.600
Przede wszystkim, trwała pamięć jako

00:04:17.600 --> 00:04:20.585
nową technologię, która
wejścia na rynek sprzętu.

00:04:20.585 --> 00:04:22.730
Skorzystaliśmy
pamięci trwałej

00:04:22.730 --> 00:04:24.785
naprawdę zwiększyć wydajność.

00:04:24.785 --> 00:04:27.230
Nie musisz dokonywać żadnych
zmiany w aplikacji,

00:04:27.230 --> 00:04:28.430
i możesz przechowywać swoje dane i

00:04:28.430 --> 00:04:31.330
pamięci trwałej dla
większą wydajność.

00:04:31.330 --> 00:04:34.030
Po drugie, dla inteligentnych
przetwarzanie zapytań,

00:04:34.030 --> 00:04:36.440
naprawdę rozszerzyliśmy
rodziny funkcji tutaj

00:04:36.440 --> 00:04:38.990
Jak widać w tym
Wykres do uwzględnienia partii

00:04:38.990 --> 00:04:41.615
nowe sposoby, w których
Optymalizator kwerend może

00:04:41.615 --> 00:04:45.679
się w czasie na podstawie
wykonywanie zapytań,

00:04:45.679 --> 00:04:48.935
Jak przyszłe egzekucje tych
można ulepszyć zapytania,

00:04:48.935 --> 00:04:51.560
zwiększenie wydajności
aplikacji przez

00:04:51.560 --> 00:04:55.225
czasu bez konieczności zmiany
cokolwiek w Twoich aplikacjach,

00:04:55.225 --> 00:04:57.980
i wreszcie, umieściliśmy TempDB w

00:04:57.980 --> 00:05:01.415
pamięci, aby jeszcze szybciej
wydajności tymczasowej bazy danych.

00:05:01.415 --> 00:05:03.650
Następnie Spójrzmy na
kilka ulepszeń, które jesteśmy

00:05:03.650 --> 00:05:05.690
w zakresie bezpieczeństwa i zgodności.

00:05:05.690 --> 00:05:08.330
Przede wszystkim, zwłaszcza z Rodo,

00:05:08.330 --> 00:05:09.905
Klienci mają do czynienia z

00:05:09.905 --> 00:05:13.220
jeszcze więcej wymogów regulacyjnych
że muszą się spotkać.

00:05:13.220 --> 00:05:14.720
Aby ułatwić,

00:05:14.720 --> 00:05:18.230
Zapewniamy klasyfikację danych
możliwości z pudełka.

00:05:18.230 --> 00:05:21.850
Można wskazać klasyfikację danych
silnik w bazie danych,

00:05:21.850 --> 00:05:23.555
i automatycznie odkryją

00:05:23.555 --> 00:05:25.130
różnych typów
danych, które posiadasz w

00:05:25.130 --> 00:05:29.425
bazy danych, takie jak
Dane PCI lub Rodo,

00:05:29.425 --> 00:05:31.790
i automatycznie
klasyfikować i produkować

00:05:31.790 --> 00:05:34.670
raporty dla Ciebie jak widzisz
w tym zrzucie ekranu tutaj,

00:05:34.670 --> 00:05:37.625
i można zdefiniować własne
również zasady klasyfikacji.

00:05:37.625 --> 00:05:39.470
Dalej pod względem bezpieczeństwa,

00:05:39.470 --> 00:05:43.340
Ulepszono zawsze szyfrowane
szyfrowanie po stronie klienta

00:05:43.340 --> 00:05:44.645
technologii, która pozwala na

00:05:44.645 --> 00:05:47.630
oddzielne szyfrowanie
z bazy danych.

00:05:47.630 --> 00:05:50.270
W ten sposób
Administratorzy baz danych

00:05:50.270 --> 00:05:53.120
nie można odszyfrować danych w
bazy danych, która umożliwia

00:05:53.120 --> 00:05:55.640
do oddzielenia obowiązków między

00:05:55.640 --> 00:05:56.840
administratorów bazy danych i

00:05:56.840 --> 00:05:59.425
deweloperów aplikacji i użytkowników,

00:05:59.425 --> 00:06:01.910
i wreszcie równie przykładem

00:06:01.910 --> 00:06:03.950
ulepszeń, które jesteśmy
co mamy również

00:06:03.950 --> 00:06:06.230
dodano wykonywanie szyfrowania

00:06:06.230 --> 00:06:09.480
wszystkich danych wewnątrz enklawy.

00:06:10.160 --> 00:06:15.050
Teraz, w przestrzeni dewelopera
i DBA narzędzia, miejmy nadzieję,

00:06:15.050 --> 00:06:16.670
nauczyłeś się i próbowałem

00:06:16.670 --> 00:06:19.595
Azure Data Studio a
nowe wieloplatformowe

00:06:19.595 --> 00:06:22.550
Narzędzie Open-Source dla wszystkich typów

00:06:22.550 --> 00:06:25.190
danych osoby, czy jesteś
administratorem bazy danych,

00:06:25.190 --> 00:06:28.415
inżynier bazy danych,
lub naukowca danych.

00:06:28.415 --> 00:06:33.350
To narzędzie jest dostępne dla Ciebie
do pobrania za darmo i używać,

00:06:33.350 --> 00:06:35.225
i jest przeznaczony do

00:06:35.225 --> 00:06:39.200
Aparat wielu baz danych, dzięki czemu można
używać go nie tylko z SQL Server,

00:06:39.200 --> 00:06:41.510
ale także z serwerem SQL w

00:06:41.510 --> 00:06:44.060
Chmurze, takich jak
Azure SQL Database lub

00:06:44.060 --> 00:06:46.460
z danymi Azure SQL
Magazyn również z

00:06:46.460 --> 00:06:49.370
inne silniki baz danych
jak PostgreSQL i MySQL.

00:06:49.370 --> 00:06:52.460
Jedną z ulepszeń, które
ludzie są najbardziej podekscytowani

00:06:52.460 --> 00:06:55.340
i Azure Data Studio jest
doświadczenia notebooka.

00:06:55.340 --> 00:06:58.550
Notebooki umożliwiają tworzenie
plik, który zawiera znak

00:06:58.550 --> 00:07:01.670
w dół, a także komórki kodu.

00:07:01.670 --> 00:07:03.380
W MARKDOWN można opisać

00:07:03.380 --> 00:07:06.470
Niektóre analizy, które robisz lub
czynności, które należy wykonać,

00:07:06.470 --> 00:07:08.240
a następnie w komórkach kodu, które są

00:07:08.240 --> 00:07:10.640
przemieszane z
tych komórek MARKDOWN,

00:07:10.640 --> 00:07:13.705
Możesz mieć jakiś kod, który
lub ktoś inny może wykonać.

00:07:13.705 --> 00:07:17.250
Mamy notebooki dla
TSQL, dla programu PowerShell,

00:07:17.250 --> 00:07:20.240
dla Pythona, a ty

00:07:20.240 --> 00:07:23.075
można go uruchomić albo lokalnie
lub można go uruchomić w Spark.

00:07:23.075 --> 00:07:25.910
Jest to bardzo potężny
sposób współpracy z

00:07:25.910 --> 00:07:29.915
innych osób poprzez przechwytywanie
informacje i notebooki,

00:07:29.915 --> 00:07:32.180
i tych notebooków
może służyć do przechwytywania

00:07:32.180 --> 00:07:35.450
próbki, a może niektóre standardowe
procedur operacyjnych lub

00:07:35.450 --> 00:07:38.180
Rozwiązywanie problemów i udostępnianie
z innymi osobami poprzez

00:07:38.180 --> 00:07:42.085
integrację z Git, którą
wbudowane w usłudze Azure Data Studio,

00:07:42.085 --> 00:07:43.685
i wreszcie, zintegrowaliśmy

00:07:43.685 --> 00:07:45.650
Niektóre naprawdę fajne technologii

00:07:45.650 --> 00:07:48.290
Microsoft Research nazywa
SandDance, który pozwala

00:07:48.290 --> 00:07:51.725
do wykonania danych ad hoc
Wizualizacja i Eksploracja

00:07:51.725 --> 00:07:54.020
przy pomocy niektórzy rzeczywiście zimno
możliwości tworzenia wykresów

00:07:54.020 --> 00:07:55.975
tam wewnątrz
Azure Data Studio.

00:07:55.975 --> 00:07:59.585
Tak na pewno przejdź chwycić danych Azure
Studio, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś.

00:07:59.585 --> 00:08:01.280
Jest to bardzo potężne narzędzie,

00:08:01.280 --> 00:08:03.950
i innowacje nadchodzą
co miesiąc, ponieważ

00:08:03.950 --> 00:08:07.640
prasowa co miesiąc
dla usługi Azure Data Studio.

00:08:07.640 --> 00:08:11.270
Więc nadal podwoimy na

00:08:11.270 --> 00:08:14.180
Nasze nowe podejście do

00:08:14.180 --> 00:08:16.820
jak patrzymy na różne
platform dla programu SQL Server.

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

00:08:18.500 --> 00:08:20.465
Wprowadziliśmy wsparcie dla Linuksa.

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

00:08:22.100 --> 00:08:24.470
Jesteśmy przy tym
Kolejnym krokiem, tworząc

00:08:24.470 --> 00:08:27.620
jeszcze większa funkcja parodia
między programem SQL Server w systemie Windows,

00:08:27.620 --> 00:08:31.875
i SQL Server w systemie Linux, wprowadzając
PolyBase i wszystkie usługi,

00:08:31.875 --> 00:08:35.680
Koordynator transakcji rozproszonych
i replikacja do Linuksa,

00:08:35.680 --> 00:08:37.160
i że dość dużo czeków

00:08:37.160 --> 00:08:39.515
wszystkie pola do
funkcje aparatu bazy danych.

00:08:39.515 --> 00:08:42.200
Więc masz blisko 100
procent kompatybilności

00:08:42.200 --> 00:08:45.695
między programem SQL Server w systemie Windows
i SQL Server w systemie Linux.

00:08:45.695 --> 00:08:47.450
We współpracy z Red Hat,

00:08:47.450 --> 00:08:49.880
stworzyliśmy również rel
na podstawie obrazów kontenerów

00:08:49.880 --> 00:08:52.585
które są dostępne na
Microsoft Container Registry,

00:08:52.585 --> 00:08:54.170
i można je odkryć w

00:08:54.170 --> 00:08:56.675
Kontener Red Hat
katalogu, jak również.

00:08:56.675 --> 00:08:58.730
Wreszcie w podglądzie już teraz,

00:08:58.730 --> 00:09:02.080
Mamy wsparcie zawsze na
grupy dostępności w Kubernetes,

00:09:02.080 --> 00:09:04.610
Aby można było uzyskać
korzyści z posiadania zawsze na

00:09:04.610 --> 00:09:07.415
grupy dostępności
dla skalowania w górę odczytuje

00:09:07.415 --> 00:09:09.350
lub wysokiej dostępności

00:09:09.350 --> 00:09:13.760
mieszkający na szczycie
Warstwa Kubernetes pod spodem.

00:09:13.970 --> 00:09:17.270
Wreszcie, prawdopodobnie
najbardziej znaczącym obszarze

00:09:17.270 --> 00:09:19.040
ulepszeń i po prostu

00:09:19.040 --> 00:09:21.290
rozkładanie namiotu
programu SQL Server, jeśli

00:09:21.290 --> 00:09:24.215
będzie obsługiwać nowe
typów scenariuszy,

00:09:24.215 --> 00:09:26.540
to ulepszenia, które
robimy w PolyBase

00:09:26.540 --> 00:09:28.850
i Wirtualizacja danych
wspomniano na początku,

00:09:28.850 --> 00:09:30.140
gdzie możemy stworzyć

00:09:30.140 --> 00:09:31.760
warstwy wirtualizacji danych w

00:09:31.760 --> 00:09:33.890
wiele różnych danych
źródeł takich jak Oracle,

00:09:33.890 --> 00:09:37.755
inne SQL Server
wystąpień i Teradata.

00:09:37.755 --> 00:09:40.100
To pozwala nam przynieść
razem dane w całej

00:09:40.100 --> 00:09:42.800
wiele źródeł danych w czasie kwerendy,

00:09:42.800 --> 00:09:44.840
i naprawdę zminimalizować
potrzebę stosowania

00:09:44.840 --> 00:09:47.420
ETL jako sposób na integrację
wspólnie z naszymi danymi.

00:09:47.420 --> 00:09:50.705
Nikt nie lubi budować i
utrzymywanie potoków ETL.

00:09:50.705 --> 00:09:54.200
Więc chcemy dać innym
, której można użyć w

00:09:54.200 --> 00:09:58.385
dodatek do ETL, w jaki sposób
zintegrowania danych ze sobą.

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

00:10:00.545 --> 00:10:03.110
wprowadziliśmy nowy
wzorzec sposobu wdrażania

00:10:03.110 --> 00:10:07.970
SQL Server wprowadzając nowy
wzorca zwanego klastrami dużych zbiorów danych,

00:10:07.970 --> 00:10:09.650
i klastrów danych Big Data pozwala

00:10:09.650 --> 00:10:12.440
Wdrażanie programu SQL Server
przykład ze wszystkimi

00:10:12.440 --> 00:10:16.400
jego typowe możliwości
wraz z HDFS i

00:10:16.400 --> 00:10:20.825
Spark w jednym zintegrowanym rozwiązaniu
wdrożonych na Kubernetes,

00:10:20.825 --> 00:10:22.610
która zapewnia możliwość podjęcia

00:10:22.610 --> 00:10:24.820
SQL Server i zrobić wszystko, co
że robisz SQL Server,

00:10:24.820 --> 00:10:26.750
ale następnie łatwo zintegrować, że

00:10:26.750 --> 00:10:29.120
wraz z HDFS i
iskry, dzięki czemu można

00:10:29.120 --> 00:10:32.600
zapytań w dużych wolumenach
dane, które mogą być skalowane

00:10:32.600 --> 00:10:34.400
1000 razy większa niż

00:10:34.400 --> 00:10:37.070
ewentualnie przechowywać
i SQL Server dzisiaj,

00:10:37.070 --> 00:10:39.500
do dziesiątek lub nawet
setki petabajtów

00:10:39.500 --> 00:10:42.260
danych, jak również
w stanie przechowywać i

00:10:42.260 --> 00:10:44.540
zapytanie i proces
niestrukturalnych danych, takich jak

00:10:44.540 --> 00:10:48.174
pliki wideo lub pliki audio w systemie HDFS,

00:10:48.174 --> 00:10:50.900
i masz korzyść
posiadania silnika Spark

00:10:50.900 --> 00:10:53.260
do przygotowania danych
działań lub w celu

00:10:53.260 --> 00:10:55.310
Uczenie maszynowe szkolenia modelu lub

00:10:55.310 --> 00:10:58.525
operacjonalizacji tych
modeli wewnątrz platformy Spark.

00:10:58.525 --> 00:11:00.815
Tak przez Mikroskop dostarczanie

00:11:00.815 --> 00:11:02.660
zintegrowane rozwiązanie i wsparcie

00:11:02.660 --> 00:11:05.420
że jedno zintegrowane rozwiązanie
i klastrów dużych zbiorów danych,

00:11:05.420 --> 00:11:08.810
Możesz uzyskać udostępniony skalowalny
Data Lake zbudowany na

00:11:08.810 --> 00:11:12.545
Systemu plików HDFS, który albo SQL Server
lub Spark może uzyskać dostęp.

00:11:12.545 --> 00:11:15.500
To naprawdę zapewnia
kompletną platformę sztucznej inteligencji

00:11:15.500 --> 00:11:17.420
za robienie wszystkiego
od połknięcia

00:11:17.420 --> 00:11:22.070
danych, przechowując je
w systemie plików HDFS lub SQL Server,

00:11:22.070 --> 00:11:23.900
a następnie wykonywanie zadań związanych z przygotowaniem danych

00:11:23.900 --> 00:11:26.250
przy użyciu platformy Spark lub programu SQL Server,

00:11:26.250 --> 00:11:28.995
a następnie robi maszynę
Uczenie się modelu szkolenia przy użyciu

00:11:28.995 --> 00:11:31.185
wbudowane urządzenie
Nauka bibliotek w

00:11:31.185 --> 00:11:34.380
Spark lub za pomocą

00:11:34.380 --> 00:11:35.900
Uczenie maszynowe
usługi wbudowane w

00:11:35.900 --> 00:11:38.600
SQL Server wystąpienie wzorca
a następnie można operacjonalizować

00:11:38.600 --> 00:11:41.030
tych albo w środowisku wykonawczym Spark

00:11:41.030 --> 00:11:43.520
wykonując partię maszyny
Nauka punktacji,

00:11:43.520 --> 00:11:45.500
lub można to zrobić w środku
procedury sklepowych

00:11:45.500 --> 00:11:47.090
w programie SQL Server na przykład

00:11:47.090 --> 00:11:49.640
lub mamy sposób, w jaki
może rzeczywiście przyjąć model i

00:11:49.640 --> 00:11:53.180
automatycznie opakować
w kontenerze REST API,

00:11:53.180 --> 00:11:54.980
i przepis, który
Pojemnik na górze

00:11:54.980 --> 00:11:56.600
klaster wielkich zbiorów danych,

00:11:56.600 --> 00:11:58.220
Aplikacja jest łatwa
deweloperom

00:11:58.220 --> 00:12:01.160
wezwać i używać tego
pojemnik jako sposób na

00:12:01.160 --> 00:12:04.745
przedstawić kilka przyzwyczajeń danych zdobytych
i uzyskać wartość wyniku z powrotem.

00:12:04.745 --> 00:12:07.940
Więc to sprawia, że naprawdę
Kompletny koniec platformy sztucznej inteligencji

00:12:07.940 --> 00:12:09.500
koniec, aby móc zrobić
wszystko, czego potrzebujesz, aby

00:12:09.500 --> 00:12:11.770
zrobić wokół sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

00:12:11.770 --> 00:12:14.615
Więc miejmy nadzieję, że daje
Szybkie wprowadzenie

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

00:12:18.085 --> 00:12:22.085
To jest naprawdę tylko jeden
wideo w serii filmów

00:12:22.085 --> 00:12:24.080
na kanale SQL 2019

00:12:24.080 --> 00:12:26.465
, które widzisz w tym miejscu w
na dole ekranu,

00:12:26.465 --> 00:12:27.860
i naprawdę mamy nadzieję, że

00:12:27.860 --> 00:12:29.840
masz szansę pójść
przez wszystkie te filmy.

00:12:29.840 --> 00:12:31.220
Mamy nadzieję opublikować może około

00:12:31.220 --> 00:12:33.290
setki filmów, które idą w wiele

00:12:33.290 --> 00:12:37.730
Szczegóły na temat wszystkiego
to nowe w SQL Server 2019.

00:12:37.730 --> 00:12:39.095
Jeśli masz jakieś uwagi,

00:12:39.095 --> 00:12:40.700
Proszę pisać, że w
Poniższe uwagi

00:12:40.700 --> 00:12:42.830
i subskrybować kanał.

00:12:42.830 --> 00:12:44.990
Więc Dziękujemy za dołączenie do nas dzisiaj, aby

00:12:44.990 --> 00:12:47.375
Dowiedz się więcej o SQL Server 2019,

00:12:47.375 --> 00:12:49.220
i zobaczymy cię
w następnym wydarzeniu

00:12:49.220 --> 00:12:50.720
lub SQL Sobota. Dziękuję.

00:12:50.720 --> 00:13:05.290
MUZYKI