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[讨论] 话题讨论:大数据时代 畅谈微软SQL Server 2014?

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发表于 2014-4-23 13:20 | 显示全部楼层 |阅读模式

2020年的数码世界将达到40ZB,其中90%将会是非结构化数据,大数据浪潮席卷而来,作为互联网行业的领军大佬,微软似乎早有对策。微软推出的SQL Server 2014孕育而出,它究竟有哪些惊世骇俗的亮点?


SQL Server 2014实现了更高的关键任务性能,能够帮助用户从任意数据中获取更深刻的洞察力,同时提供了一致的混合云平台支持,备受企业喜爱。尽管SQL Server 2014刚刚发布不久,它强大的功能特性还是吸引了很多行业愿意升级尝鲜。


锦江国际选择将数据库平台升级至微软最新的SQL Server 2014,每一个业务人员都能通过丰富且直观的报表获得SQL Server强大的数据分析功能所呈现的洞察力;雅士居部署了SQL Server 2014之后,可以直接借助内置的Always On这一全新的高可用方案来延长核心业务数据平台的正常运行时间。中山医院借助微软SQL Server,对X光、CT影像等非结构化数据的分析能力的日益加强,大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。


本期讨论话题:

1.大数据是什么?能为企业提供什么价值?请谈谈您对微软的大数据解决方案的认识?


2.数据仓库自诞生而来终于到达了临界点。IT 领域规模最大,最精致的数据管理系统正在发生变化。微软并行数据仓库PDW,面向企业提供带有HDInsight的Hadoop.请大胆谈谈它与传统的数据仓库有哪些区别?


3.正所谓十年磨一剑,从最早的SQL Server 7.0版本到现在的SQL Server 2014,微软的数据平台历经了15年的创新之旅。在SQL Server 2014中,您最关注的特性有哪些?


4.在现在环境中,主流数据库或多或少存在一些瓶颈,其中80%以上都是跟磁盘IO有关。随着数据量的膨胀,磁盘IO增长的速度越来越跟不上数据增长的速度。此时,内存数据库就变为一个关注度持续升高的话题。微软SQL Server 2014带来了突破性的性能和全新的In-Memory增强技术,应用速度平均可提升10倍,游戏应用尤为明显。请简要谈谈SQL Server 2014内置内存数据库的主要功能?


5.想实现跨越内部、云端及不同设备连接您的数据吗?SQL Server 2014的另一亮点是实现了与SQL Azure云平台的结合,即便是不熟悉Windows Azure的用户,也可以轻松将本地SQL Server 迁移到Windows Azure中。SQL Server 2014 为何需要实现云灾难的恢复?请谈谈您对这种云灾备的理解?


活动时间:2014年4月23日-5月7日


活动奖励:欢迎亲们踊跃发言,我们会在讨论结束后,我们随机抽取5名网友价值100元礼品。


获奖名单:感谢大家对本活动的大力支持,恭喜以下五位网友获奖。

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日期:2014-02-18 16:42:022014年新春福章
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发表于 2014-4-23 13:31 | 显示全部楼层
本帖最后由 buptdream 于 2014-4-30 11:32 编辑

1.大数据是什么?能为企业提供什么价值?请谈谈您对微软的大数据解决方案的认识?

    大数据,给人的第一个感觉就是数据的存储量非常大,但大数据在不同的发展阶段有着不同的概念。前几年上T级的数据量就算非常庞大 数据。近几年,随着互联网的发展,P级别的数据库存储量开始更加普遍。首先大数据就是数据存储量非常大,在这样的数据量上做数据分析,数据挖掘比较困难,所以大数据往往意味着技术要求更高,分析数据的困难行。再者,大数据,往往也代表着并发用户非常巨大,大家都在这个数据库中获取到自己所需要的信息,这种类型的公司主要是电子商务网站。随着这几年数据挖掘技术的发展,很多互联网公司开始分析人的行为,购买习惯,生活信息,爱好等一些信息来转化为商机,这样就需要把人在网上的行为记录下来存入数据库中用作分析,这些数据是非常巨大的。这就造成了数据存储的变大和处理的难度加大。近几年出现的hadoop,nosql,分布式都是随着大数据的发展而发展起来的,每个技术的发展都是为解决一个问题而研究出来。总之,就目前这个阶段来说,大数据意味着数据量大,并发用户量大,数据包含的类型比较多,用户行为量比较大。
    企业正想方设法从前所未有的巨量数据中获取业务洞察力,这些数据捕获自企业内部和外部资源,其中包括社交媒体网站。他们希望能轻易地实时挖掘、处理和分析这些大规模的非结构化数据(如文件、图像、视频、博客、点击流和地理空间数据),而且无需担心所需的系统环境。企业正在寻找一个开放且灵活的平台,使他们能够将其解决方案部署在本地或者在云里。
    仔细的查看了微软的大数据解决方案,其实很多开源化的软件已经走在了微软的前面,微软充分利用这点,集成化组件。
微软大数据方案可以提供以下益处:
  身临其境的洞察力,无论你身在何处使用熟悉的微软 Office BI工具,从所有类型的数据中获取可操作的洞察力。
· 使用熟悉的工具来分析Hadoop数据:
Hadoop数据通过大家非常熟悉的由Excel的Hive 插件所生成的Microsoft Excel界面来呈现,使分析师和业务用户可以进行交互,并从中获得有价值的洞察力。
· 从任何数据中获取身临其境的洞察力:
使用熟悉的BI工具,如SQL Server Analysis Services(SSAS)、PowerPivot、以及基于Hive Open Database Connectivity(ODBC)驱动的Power View,在Hadoop中分析非结构化数据。还可以使用SQL Server 2012中的PowerPivot和Power View功能在关系型数据中实现自助式BI。
· 通过简化编程来推升洞察力:通过集成.NET和新的JavaScript库,微软简化了Hadoop中的编程。开发者可以在JavaScript中使用新的JavaScript库来轻松编写MapReduce程序,然后通过一个简单的浏览器来部署他们的JavaScript代码。
    总之,微软大数据方案确实解决了一些企业面临的问题,能够中海量数据中提取到有价值的信息进行汇总。微软的大数据理念是,基于标准化的产品,让所有人在任何时间任何地点都可以利用数据,并做出更好的决策。目前的云平台,都是在朝这个目标去实现,但考虑到成本,目前在企业中全面普及还需要一个过程。



2.数据仓库自诞生而来终于到达了临界点。IT 领域规模最大,最精致的数据管理系统正在发生变化。微软并行数据仓库PDW,面向企业提供带有HDInsight的Hadoop.请大胆谈谈它与传统的数据仓库有哪些区别?

  微软并行数据仓库(Parallel Data Warehouse,简称PDW)去年同SQL Server 2008 R2一同发布,该产品设计初衷是为了同Oracle Exadata和Teradata等展开竞争。PDW真正意义上实现了混合工作负载的能力,用户可以在使用熟悉的SQL Server数据库引擎的情况下,将数据从多个物理服务器上进行扩展。
  并行数据仓库并不是一款软件系统产品,在购买之后你不能简单地将其安装在硬件上。PDW最基本的配置是双机架,其中一个机架是管理服务器,作为管理节点、控制节点、lzone节点和备份节点。另一个机架将存放所谓的计算节点,用来真正存储数据,我们将其称为一个数据机架,它里面是一个10核芯片服务器(具体情况具体分析)和专有的SAN存储设备。对PDW进行扩展十分简单,添加更多的数据机架即可。
  控制节点提供了一系列的功能,最重要的是,它们提供了查询并行数据仓库的功能。你连接到控制节点时,并不是使用熟悉的SQL Server Management Studio(SSMS),而是使用一款第三方工具——Nexus Chameleon,它是包含在PDW安装之内的。由于SSMS不能够直接连接到PDW控制节点,因此用户在使用PDW之前需要熟悉这款工具。
 运行在控制节点上的是一个特殊版本的SQL Server数据库,它能够将Transact-SQL查询送到PDW计算节点来执行。事实上,来自数据仓库的数据并不会存储在这个实例上,取而代之,它会存放数据库设置方面的元数据,并提供暂存空间作为临时数据库。
  当使用所有的计算节点时,你可以增加CPU的数量并提高一次生成的I/O总数。这样的设计增加了大量的计算资源,可以很大程度上减小响应时间。之前需要几天来完成的操作,在使用PDW时仅需几分钟,传统SQL Server实例无法运行的报表,PDW可以快速地完成。
  但是并行数据仓库并不是万能的,它也有自身的缺点。比如在PDW运行插入insert操作会比传统SQL Server更慢,由于数据插入PDW时,每一行都需要进行检测才能够决定存储在哪些计算节点上。当在PDW内部创建一个表时,你需要明确数据是否需要复制到所有存储节点上;往往一个维度表可以这样设置。
  第二个表设置选项将用来在计算节点之间发布数据,并具体根据每一列来决定。当数据加载之后,声明过的列被hash,而hash值将同一个内部表进行比较,以决定哪个控制节点存储该数据。由于数据是通过控制节点来加载到系统之内的,所以必须经过hash过程。然后行数据将从控制节点转移到计算节点进行存储。
  另外一个PDW的缺点就是聚合功能。根据编写的查询,所有被聚合的数据需要从计算节点转移到控制节点,并存储在临时数据库中,当转移完成后再进行聚合。如果数据量非常大的话,这个过程将是非常耗费时间的,因为数据的转移需要网络连接来完成。在一定程度上,用户可以避免此类情况的发生,因此我们需要对表进行特别的设计,并重新审视我们的查询语句。如果你打算做一个聚合日志,那么一定要确保彻底测试所有的查询。
  并行数据仓库的基础架构是高度冗余的, PDW内几乎所有的组件都有备份内建在几家之内。两个管理节点作为并行数据仓库的主控制器可以允许系统管理员对其他服务器进行相应配置(PDW拥有自身的动态目录,可以将机器同其他任何组策略进行隔绝)。控制节点起到了一个主动/被动Windows集群的作用,计算节点也可以配置为一个单独的集群,因此如果物理服务器宕机,PDW将不会失去所有的CPU计算资源。
    我在企业中部署了一些oracle的Exadata产品,在处理海量数据方面,微软应该充分发挥出sql server的优势,将数据仓库与OLTP系统可以放在一起去融合,满足企业的不同需要。
    传统的数据仓库基本上都是基于软件进行构建,更多的依靠于数据库或者并行计算来实现,扩展能力有限,随着数据量的增加,实时分析效率降低,企业灵活性及混合工作负载的需求在传统数据仓库中难以满足。面对日益增加的新增数据类型与数据源、实时数据和各种云端数据,传统数据仓库已经无法完全满足数据获取的需求。微软PDW是针对企业数据仓库、高度可扩展而设计的软硬一体机设备,采用“大规模并行处理”(MPP)体系结构。在数据处理方面基于SQL Server 2012的并行数据仓库提供了全新的PolyBase数据处理技术,实现了用SQL语句对传统关系型数据库表与非关系型Hadoop数据表的统一查询,并能够在前端使用常用的Office工具比如Excel进行BI分析的操作和展示。
    由于是软硬件一体机,内部经过了深度的优化整合,提升性能的同时,架构设计使得总体成本降低,PDW能够实现业界每TB更低的成本。
    传统数据仓库调整架构和部署方式非常复杂,更换硬件方面也是很麻烦的事情,目前PDW的硬件合作伙伴为惠普和戴尔,由于软硬件一体,并行数据仓库一体机只需要很少的调整和优化,实现了开箱即用,安装速度和加载数据的速度较快,在服务器调整和优化上也仅需很少时间,缩短部署时间、减少工作量和降低成本。此外,还能够运行大规模查询,企业可以运行更多报表、完成更复杂的分析、处理更大的数据集以及分析更详细的数据。

3.正所谓十年磨一剑,从最早的SQL Server 7.0版本到现在的SQL Server 2014,微软的数据平台历经了15年的创新之旅。在SQL Server 2014中,您最关注的特性有哪些?


    我从sql server 2000开始接触,一直都在关注新版本的更新和变化,SQL Server 2014充分利用了云的概念和平台,提供了非常好的一些特性,我最关注的特性如下:
    SQL Server 2014中最吸引人关注的特性就是内存在线事务处理(OLTP)引擎,项目代号为“Hekaton”。内存OLTP整合到SQL Server的核心数据库管理组件中,它不需要特殊的硬件或软件,就能够无缝整合现有的事务过程。一旦将表声明为内存最优化,那么内存OLTP引擎就将在内存中管理表和保存数据。当它们需要其他表数据时,它们就可以使用查询访问数据。事实上,一个查询会同时引用内存优化表和常规表。
    SQL Server 2014还支持其他几种方式的内存优化表。例如,微软将增加一个诊断工具,帮助我们确定哪些数据库和表最适合在内存中运行。此外,只有Hekaton表引用的存储过程可以原生编译;也就是说,存储过程 可以自动转换为CPU可以执行的原生代码,而不像常规存储过程那样需要进一步编译或解释。通常,原生代码运行速度更快,所需要的内存也比SQL等语言少。
    SQL Server 2014增强内存相关功能的另一个方面是允许将SQL Server内存缓冲池扩展到固态硬盘(SSD)或SSD阵列上。扩展缓冲池能够实现更快的分页速度,但是又降低了数据风险,因为只有整理过的页才会存储在SSD上。这一点对于支持繁重读负载的OLTP操作特别有好处。
    在SQL Server 2014中,列存储索引功能也得到更新。列存储索引最初是在SQL Server 2012引入的,目的是支持高度聚合数据仓库查询。基于xVelocity存储技术,这些索引以列的格式存储数据,同时又利用xVelocity的内存管理功能和高级压缩算法。然而,SQL Server 2012的列存储索引不能使用集群,也不能更新。SQL Server 2014引入了另一种列存储索引,它既支持集群也支持更新。此外,它还支持更高效的数据压缩,允许将更多的数据保存到内存中,以减少昂贵的I/O操作。
    SQL Server 2014引入了智能备份(Smart Backups)概念,其中SQL Server将自动决定要执行完全备份还是差异备份,以及何时执行备份。SQL Server 2014还允许将本地数据库的数据和日志文件存储到Azure存储上。此外,SQL Server Management Studio提供了一个部署向导,它可以帮助您轻松地将现有本地数据库迁移到Azure虚拟机上。
    SQL Server 2014还增加了一个功能,允许将Azure虚拟机作为一个AlwaysOn可用性组副本。可用性组(Availability Groups)特性最初在SQL Server 2012引入,提供了支持高可用性数据库的故障恢复服务。它由1个主副本和1~4个次副本(SQL Server 2014增加到8个)构成。主副本可以运行一个或多个数据库;次副本则包含多个数据库副本。Windows Azure基础架构服务现在支持在运行SQL Server的Azure虚拟机中使用可用性组。这意味着您用一个虚拟机作为次副本,然后支持自动故障恢复。

4.在现在环境中,主流数据库或多或少存在一些瓶颈,其中80%以上都是跟磁盘IO有关。随着数据量的膨胀,磁盘IO增长的速度越来越跟不上数据增长的速度。此时,内存数据库就变为一个关注度持续升高的话题。微软SQL Server 2014带来了突破性的性能和全新的In-Memory增强技术,应用速度平均可提升10倍,游戏应用尤为明显。请简要谈谈SQL Server 2014内置内存数据库的主要功能?


     在传统的数据库表中,由于磁盘的物理结构限制,表和索引的结构为B-Tree,这就使得该类索引在大并发的OLTP环境中显得非常乏力,虽然有很多办法来解决这类问题,比如说乐观并发控制,应用程序缓存,分布式等。但成本依然会略高。而随着这些年硬件的发展,现在服务器拥有几百G内存并不罕见,此外由于NUMA架构的成熟,也消除了多CPU访问内存的瓶颈问题,因此内存数据库得以出现。对于内存,对应的数据结构也会是Hash-Index,而并发的隔离方式也对应的变成了MVCC,因此内存数据库可以在同样的硬件资源下,Handle更多的并发和请求,并且不会被锁阻塞,而SQL Server 2014集成了这个强大的功能,并不像Oracle的TimesTen需要额外付费。
     个人总结一下SQL Server 2014内置内存数据库的主要功能如下:
     1:SQL Server 2014 提供了内存优化的技术来优化 OLTP 工作负荷。提供了日趋降低的内存成本,多核处理器。内存优化的 OLTP 引擎可以充分使用内存存储和访问数据,通过行的多版本实现无锁/无拴的并发控制,使用原生编译的存储过程来高效处理业务逻辑。内存优化的 OLTP 实现了其他 SQL Server 技术的集成。提供部署到核心 SQL Server 数据库中的内存 OLTP 功能,以显著提高数据库应用程序性能。内存 OLTP 是随 SQL Server 2014 Engine 一起安装的,而无需执行任何其他操作,您不必重新编写数据库应用程序或更新硬件即可提高内存性能。SQL Server 2014 CTP2 增强功能包括 AlwaysOn 支持、增加的 TSQL 外围应用以及能够将现有对象迁移到内存 OLTP 中。
     2:SQL Server 2014 提供了内存优化的数据仓库技术来优化数据仓库访问。在聚集列存储索引以及和之前版本的聚集/非聚集索引、非聚集列存储索引的性能得到很到的提升,提供了高效的批处理模式。为现有 ColumnStore 的数据仓库工作负载提供更高的压缩率、更丰富的查询支持和可更新性,为您提供甚至更快的加载速度、查询性能、并发性和甚至更低的单位 TB 价格。
     3:缓冲池扩展通过将 SQL Server 缓冲池扩展到 SSD 硬盘上来提高 OLTP 应用程序的性能,另外通过使用 SQL Server 2014 资源调控器的资源池还可以对磁盘 I/O 进行更好的控制。

5.想实现跨越内部、云端及不同设备连接您的数据吗?SQL Server 2014的另一亮点是实现了与SQL Azure云平台的结合,即便是不熟悉Windows Azure的用户,也可以轻松将本地SQL Server 迁移到Windows Azure中。SQL Server 2014 为何需要实现云灾难的恢复?请谈谈您对这种云灾备的理解?


     云技术的发展,提供了很多的便利,我可以通过终端,随时随地连接到中心进行数据的提取,这是未来发展的一个趋势,如果可能的话,很像实现跨越内部、云端及不同设备连接数据。
     SQL Server 托管备份到 Windows Azure 是基于 SQL Server 备份到 URL 这一功能构建的服务,SQL Server 提供这种服务来管理和安排数据库和日志的备份。 在SQL SERVER 2014中,只支持备份到 Windows Azure 存储。 SQL Server 托管备份到 Windows Azure可在数据库和实例级别同时进行配置,从而既能实现在数据库级别的精细控制,又能实现实例级别的自动化。 SQL Server 托管备份到 Windows Azure既可在本地运行的 SQL Server 实例上配置,也可在 Windows Azure 虚拟机上运行的 SQL Server 实例上配置。 建议对在 Windows Azure 虚拟机上运行的 SQL Server 实例使用此服务。
     云灾备对企业来说是一个很好的选择,当然这种备份机制是由业务和技术共同来推动的。云备份可以带来以下好处:
1:降低成本,据说最多可以减少85%的灾备成本;
2:减少自建数据中心的压力,因为企业不需要自建灾备中心、升级老化技术如磁带备份;
3:高效,这种模式可以提升恢复时间和恢复点目标;
4:快速上线,云的最大优势就是灵活简便,可以快速构建灾备站点、且不受站点规模限制。

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发表于 2014-4-23 13:34 | 显示全部楼层

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发表于 2014-4-23 13:37 | 显示全部楼层
本帖最后由 pastime_Wang 于 2014-5-4 09:41 编辑

1.大数据是什么?能为企业提供什么价值?请谈谈您对微软的大数据解决方案的认识?

大数据: 指的是收集和分析大量信息的能力, 目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律( 即所谓的"Ingest" )。

相比"数据", "大数据" 两个明显的特征 :
(1)、数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据
(2)、数据之间频繁产生交互,大规模进行数据分析,并实时与业务结合进行数据挖掘
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大数据用以分析的数据来源越广、越全面, 其分析的结果就越立体, 越接近于真实。
因此, 大数据分析意味着企业能够从不同来源的数据中获取新的洞察力,并将其与企业业务体系的各个细节相融合, 以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破

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微软的大数据解决方案:

优势:
SQL Server 2014 跨所有主要工作负载提供内置于数据库中的 in-memory 性能,并利用熟悉的分析工具和企业级大数据解决方案使客户更快地从数据中获得真知灼见。
通用体系结构及工具实现了混合 IT 基础结构和全新的云功能。

关键任务性能:
(1)、SQL Server 2014 针对 OLTP 和数据仓库将新的 in-memory 功能融入核心数据库中。更快地从任何数据中获取洞察力。
(2)、通过可加快搜索、访问以及构建内外部数据的速度的完善 BI 解决方案获得强大的洞察力,并整合结构化和非结构化数据。
(3)、进而可使用 Office Excel 和 Office 365 加快分析和获得洞察力的速度。
(4)、适用于混合云的平台
(5)、SQL Server 2014 通过 Microsoft Azure 提供全新的灾难恢复和备份解决方案,另外还为本地 SQL Server 数据库提供轻松过渡到云平台的新工具,
从而让客户可以使用其现有技能充分利用 Microsoft 的全球数据中心。
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2.数据仓库自诞生而来终于到达了临界点。IT 领域规模最大,最精致的数据管理系统正在发生变化。微软并行数据仓库PDW,面向企业提供带有HDInsight的Hadoop.请大胆谈谈它与传

统的数据仓库有哪些区别?

(1)、微软PDW是针对企业数据仓库、高度可扩展而设计的软硬一体机设备,采用“大规模并行处理”(MPP)体系结构。
在数据处理方面基于SQL Server 2012的并行数据仓库提供了全新的PolyBase数据处理技术,
实现了用SQL语句对传统关系型数据库表与非关系型Hadoop数据表的统一查询,并能够在前端使用常用的Office工具比如Excel进行BI分析的操作和展示。

(2)、PDW采用了xVelocity列存储技术,查询速度提升近10~50倍、满足实时数据仓库的需求,高密度 Direct Attached Storage,
横向扩展可以实现从几个TB到6PB的线性扩展。

(3)、“由于是软硬件一体机,内部经过了深度的优化整合,提升性能的同时,架构设计使得总体成本降低,
PDW能够实现业界每TB更低的成本。

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3.正所谓十年磨一剑,从最早的SQL Server 7.0版本到现在的SQL Server 2014,微软的数据平台历经了15年的创新之旅。在SQL Server 2014中,您最关注的特性有哪些?

(1)、集成内存OLTP、BI
(2)、混合云搭建
(3)、内存驻留(In-Memory)技术
(4)、内存列存储技术

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4.在现在环境中,主流数据库或多或少存在一些瓶颈,其中80%以上都是跟磁盘IO有关。随着数据量的膨胀,磁盘IO增长的速度越来越跟不上数据增长的速度。此时,内存数据库就

变为一个关注度持续升高的话题。微软SQL Server 2014带来了突破性的性能和全新的In-Memory增强技术,应用速度平均可提升10倍,游戏应用尤为明显。请简要谈谈SQL Server 2014

内置内存数据库的主要功能?

内存数据库(In-Memory OLTP),代号Hekaton

1.内存表和硬盘表通过interop集成,有利于过渡
2.原生编译存储过程,效率高
3.hash索引,提高内存访问效率
4.没有page,不会出现page latch的等待
5.通过行版本实现,不需要lock和latch
6.In-Memory OLTP 减少了锁等待问题

In-MemoryOLTP

In-MemoryOLTP

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5.想实现跨越内部、云端及不同设备连接您的数据吗?SQL Server 2014的另一亮点是实现了与SQL Azure云平台的结合,即便是不熟悉Windows Azure的用户,也可以轻松将本地SQL

Server 迁移到Windows Azure中。SQL Server 2014 为何需要实现云灾难的恢复?请谈谈您对这种云灾备的理解?

1.SQL Server 自动决定要执行完全备份还是差异备份,以及何时执行备份。

2.SQL Server 2014还允许将本地数据库的数据和日志文件存储到Azure存储上。
SQL Server Management Studio提供了一个部署向导,它可以帮助您轻松地将现有本地数据库迁移到Azure虚拟机上。
3. 允许将Azure虚拟机作为一个AlwaysOn可用性组副本, 提供了支持高可用性数据库的故障恢复服务。
由1个主副本和1~4个次副本(SQL Server 2014增加到8个)构成。主副本可以运行一个或多个数据库;次副本则包含多个数据库副本


云灾备的好处:

1.持久性: 持久保存
2.安全性: 地域复制为您的数据提供跨地区的冗余性
2.灵活性: Azure 存储服务规模可变,保留数据的位置并纵向扩展或扩展到不同的数据中心
3.成本效益

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SQL Server 2014不太了解,帮顶

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发表于 2014-4-23 14:10 | 显示全部楼层
中山医院借助微软SQL Server,对X光、CT影像等非结构化数据的分析能力的日益加强,大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
这个我想了解一下,楼主给介绍介绍吧。

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发表于 2014-4-23 14:54 | 显示全部楼层
2009532140 发表于 2014-4-23 14:10
中山医院借助微软SQL Server,对X光、CT影像等非结构化数据的分析能力的日益加强,大数据分析技术也使得临床 ...

等等哈,我先抛砖引玉,大家先畅所欲言。

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发表于 2014-4-23 15:32 | 显示全部楼层
本帖最后由 help01 于 2014-5-7 23:58 编辑

1.大数据是什么?能为企业提供什么价值?请谈谈您对微软的大数据解决方案的认识?

大数据是什么:简单来说,大数据技术是指从各种各样的数据中,快速获得有价值信息的能力。严格来讲,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。在总数据量相同的情况下,与个别分析独立的小型数据集(data set)相比,将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等;这样的用途正是大型数据集盛行的原因。

能为企业提供什么价值:现在的市场模式中,企业都是先做市场调研,然后开发产品,再通过销售中用户的意见进一步改进。而大数据能够通过互联网搜集大家平时的搜索关键词,以及对产品的意见和想法,经过整理之后做出更加完善的产品来满足市场需求。这个搜集的过程代替了传统的市场调研工作,节省成本并且对消费者的需求进行精确定位。大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业,而是正在“吞噬”和重构很多传统行业,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中,数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用,传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链,新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。最让人吃惊的例子是,社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook(脸谱) IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面,25分钟之后Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时,Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹。最终当股市接近收盘、Twitter上的情感转向负面时,10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是:Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动。这仅仅只是基于社交网络产生的大数据“预见未来”的众多案例之一,此外还有谷歌通过网民搜索行为预测流感爆发等例子。不仅在商业方面,大数据在社会建设方面的作为同样令人惊叹,智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等的蓬勃兴起,都与大数据技术与应用的发展息息相关。“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策,这样的思维方式,可以预见,将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。

对微软的大数据解决方案的认识:雅虎公司经营着世界上最受欢迎的网站之一,同时拥有并运营为广大客户提供的在线广告服务。通过将其庞大的存储在Apache Hadoop开源框架中的数据整合到微软SQL Server 2008 R2当中,雅虎成功地帮助客户提高了广告投放的效率,并成功地让广告商们增加了在雅虎网站的广告投放费用。作为上海市公共卫生的主导部门,浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下,积极利用大数据,推动卫生医疗信息化走上新的高度:公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应。与此同时,得益于非结构化数据的分析能力的日益加强,大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。作为五大国有商业银行之一,中国银行始终关注大数据的发展趋势,并且十分重视大数据可能带来的业务价值。目前中国银行已在前端柜面平台系统(BANCK-LINK)的数据库部署了大量的SQL Server解决方案。未来,中国银行将会与微软携手,通过SQL Server等解决方案,结合中行的业务需求,将大数据最终落地。在业务业务层面,结合微软的全球统一客户经理平台项目(CRM),中行的得以实现了客户精准营销分析,同时能够有效地对风险和绩效进行管理。

2.数据仓库自诞生而来终于到达了临界点。IT领域规模最大,最精致的数据管理系统正在发生变化。微软并行数据仓库PDW,面向企业提供带有HDInsight的Hadoop.请大胆谈谈它与传统的数据仓库有哪些区别?
通过采用SQL Server Parallel Data Warehouse应用系统、Azure Marketplace数据集市等方案,可以管理数据及用户,同时还可以使用熟悉的商业智能工具,如PowerPivot for Excel和Power View for SharePoint等来管理它们。此外,如通过SQL Server StreamInsight提供的流数据支持的新功能,微软将包含基于Hadoop分布式平台的全新Windows Azure HDInsight服务和Windows Server来处理PB级的非结构化数据,帮助企业实现基于SQL Server的数据库管理以及在Hadoop当中的非结构化的数据的快速移动。通过这些解决方案,用户就可以无缝地从任意地点(包括本地服务器或云端)管理任意大小(GB、TB、PB)所有类型(结构化、非结构化以及实时数据)的数据,通过将全世界的数据连接到一起,丰富现有的数据集合,用户通过易于使用的工具便能够获得数据洞察的能力。
数据管理的需求已经从传统的结构化数据存储,演变成为结构化、非结构化数据存储并存的时代,现代信息管理平台必须支持所有类型的数据。SQL Server支持非传统和非结构数据类型已经有很长的历史,现在SQL Server也提供了在企业内部服务器和云上的企业级Hadoop支持。微软推出的HDInsight是一种适合企业使用的、基于HDP的Hadoop服务,可用于Windows Server和Windows Azure平台,Windows的可靠性、可管理性、和易用性已经融入到Hadoop环境当中。通过减少打包和软件分发时间,简化运营管理并大大减少安装和配置部署时间。这些功能改进将使得IT部门能够在整个Hadoop集群中采用一致的安全策略,并通过System Center简便的管理它们。此外,对于基于云环境的Windows Azure HDInsight服务,微软将继续降低服务部署的门槛,为客户提供以服务的方式使用大数据的功能,通过基于Web的门户来简化Hadoop集群的设置和配置。对于企业用户来说,微软所提供在企业内部服务器上和云端部署可扩展大数据的解决方案,可将所有的产品均部署在一个通用的平台上,并使用自身熟悉的、功能强大的商业智能工具。在开源的角度上,微软承诺对Apache Hadoop API提供100%的兼容性,所有基于Apache Hadoop编写的应用程序将能够在Windows平台上运行。通过与Hortonworks密切协作,微软已经正式提交了在Windows Azure和Windows Server上提供基于Hadoop的软件方案的实现方案,并将其作为Apache基础代码变更的一部分。

3.正所谓十年磨一剑,从最早的SQL Server 7.0版本到现在的SQL Server 2014,微软的数据平台历经了15年的创新之旅。在SQL Server 2014中,您最关注的特性有哪些?
In-memory 性能。在 SQL Server 2014 中,新的 in-memory 事务处理功能和数据仓库增强功能为我们的现有数据仓库和分析技术提供了完美补充。利用平均 10 倍的事务处理性能提升和超过 100 倍的数据仓库性能提升,扩展业务并实现业务转型。
经检验的可预测性能。SQL Server 始终引领 TPC-E、TPC-H 和实际应用程序性能的基准。SQL Server 经过 SAP 认证,可运行一些要求最严苛的工作负载。使用资源调控器中的 IO 调控,更好地预测虚拟化 SQL Server 实例的性能。
高可用性和灾难恢复。AlwaysOn 是一个用于实现高可用性的新型统一解决方案,利用它可延长正常运行时间、加快故障切换、提高易管理性,以及更合理地利用硬件资源。可从更多处于活动状态的辅助数据库、新的在线操作以及在 Microsoft Azure 中设置辅助数据库的功能中获益。
跨计算、网络和存储的企业级可扩展性。对于 Windows Server,物理处理能力扩展至高达 640 个逻辑处理器,虚拟机扩展至高达 64 个逻辑处理器。SQL Server 2014 利用存储空间和网络虚拟化来充分发挥基础结构的效用。使用 Windows Server Core减少攻击面。
安全性和合规性。利用透明数据加密、可靠的审核、可扩展的密钥管理和加密备份,帮助确保数据安全。利用 SQL Server 2012 以及随 SQL Server 2014 附带的增强功能,更轻松地管理数据访问权限,以支持职责分离。
从本地到云均提供一致的数据平台。借助 Microsoft Azure 虚拟机中的 SQL Server,利用现有技能和 Microsoft 数据平台中熟悉的工具,迁移现有本地应用程序和 Microsoft Azure SQL Database,以便在云中实现新型现代化应用程序开发。
企业商业智能。利用全面的 BI 解决方案扩展您的 BI 模型,丰富数据和帮助保护数据,并确保质量和准确性。利用 Analysis Services 构建全面的企业范围分析解决方案,并利用 BI 语义模型简化 BI 模型部署。
利用熟悉的 Excel 和 Office 365 以及移动设备访问更快地获得洞察力。使用 Office Excel 和 Office 365 加快在本地和云中获得洞察力的速度。使用 Power Map 和 Power View 获得更丰富的可视化效果。使用 Power Query,搜索、访问和塑造内部及外部数据,包括非结构化数据。使用 Power BI for Office 365 从任意位置访问信息。
可扩展的数据仓库。使用关系型数据仓库针对所有数据进行扩展,并与 Hadoop 等非关系型数据源集成。支持从最低到最高各种规模的数据存储需求,同时通过大规模并行处理和 in-memory 技术,使查询处理速度相比传统数据平台提高多达 100 倍。
数据质量和集成服务。集成服务包括为提取、处理和加载 (ETL) 任务提供广泛支持,以及能够采用单独 SQL Server 实例的形式运行和管理。通过数据质量服务,利用组织知识和第三方数据提供商来清理数据,从而提高数据质量。
易用的管理工具。SQL Server Management Studio 可帮助您集中管理基础结构。新增的对 Windows PowerShell 2.0 的支持可自动执行管理任务,而 Sysprep 增强功能使您能够更高效地创建虚拟机。使用 Distributed Replay 简化在单个数据库上的应用程序测试。
可靠的开发工具。SQL Server Data Tools 集成到 Visual Studio 中,可进行下载以便在本地和云中构建新一代 Web、企业和商业智能以及移动应用程序。客户可以在各种平台(包括 .NET、C/C++、Java、Linux 和 PHP)上使用行业标准 API(ADO.NET、ODBC、JDBC、PDO 和 ADO)。

4.在现在环境中,主流数据库或多或少存在一些瓶颈,其中80%以上都是跟磁盘IO有关。随着数据量的膨胀,磁盘IO增长的速度越来越跟不上数据增长的速度。此时,内存数据库就变为一个关注度持续升高的话题。微软SQL Server 2014带来了突破性的性能和全新的In-Memory增强技术,应用速度平均可提升10倍,游戏应用尤为明显。请简要谈谈SQL Server 2014内置内存数据库的主要功能?
在SQL Server 2014的内存数据库引擎由两部分组成:内存优化表和本地编译存储过程。虽然内存数据库集成进入关系数据库引擎,但访问内存数据库的方法对于客户端来说是透明的,这也意味着从客户端应用程序的角度来看,并不会知道内存数据库引擎的存在。首先内存优化表完全不会再存在锁的概念(虽然之前的版本有快照隔离这个乐观并发控制的概念,但快照隔离仍然需要在修改数据的时候加锁),此外内存优化表Hash-Index结构使得随机读写的速度极大提高,内存优化表还可以设置为使用非持久化日志,既数据既不写日志,也不会CheckPoint到磁盘,从而极大的降低了IO压力(适合于ETL中间结果操作,或者其他允许丢失数据的场景),这样一来也可以消除写日志引入的性能瓶颈。
    以内存优化表来说,需要数据库中存在一个特殊的文件组,以供存储内存优化表的CheckPoint文件,与传统的mdf或ldf文件不同的是,该文件组是一个目录而不是一个文件,因为CheckPoint文件只会将新增的数据附加在到新的CheckPoint文件,而不会修改现有的CheckPoint文件。具体来说,有以下几大功能特点:
    内存引擎与高可用特性兼容性。将现有数据库迁移到内存优化表需要充分考虑现有数据库系统的环境,从大的方向来说,内存优化表与一部分SQL Server高可用特性不兼容,比如说,数据库镜像和复制,但其他诸如AlwaysOn可用性组、日志传送、备份还原等高可用特性与内存优化表完全兼容。
    内存引擎与传统引擎的无缝集成。内存引擎的最小粒度是表,所以仅可以将数据库中的部分表转为内存优化表。内存优化表与磁盘表可以无缝的进行交互,从而可以充分利用这两个引擎的优点。
    内存引擎与表级别特性的兼容性。内存优化表还与其他一些表级别特性不兼容,比如说迁移到内存优化表的表中不能存在计算列、触发器等。微软在SQL Server 2014中提供了一个叫做”内存优化顾问”的工具,该工具可以帮助数据库人员快速找出不兼容内存优化表的部分并帮助完成迁移。
  内存优化顾问。不是所有的数据都可以无缝迁移到内存优化表中,如果表上存在一些诸如计算列、外键、Default或Check约束的对象时,则无法将现有表迁移到内存优化表中。因此使用微软提供的内存优化顾问可以使得迁移过程更加平滑。
SQL Server 2014中的内存数据库是一项可以极大的提升OLTP性能的功能,通过测试可以看出OLTP环境下使用内存数据引擎来说有几十倍的性能提升,微软同时还提供了内存优化顾问工具来使得迁移更加平滑。但是内存数据库的要求也比较严格,现有数据库如果希望能够享受内存优化表带来的性能提升,则需要做一些前期铺垫工作。

5.想实现跨越内部、云端及不同设备连接您的数据吗?SQL Server 2014的另一亮点是实现了与SQL Azure云平台的结合,即便是不熟悉Windows Azure的用户,也可以轻松将本地SQL Server 迁移到Windows Azure中。SQL Server 2014 为何需要实现云灾难的恢复?请谈谈您对这种云灾备的理解?
目前正希望实现跨越内部、云端及不同类型设备来连接到大数据。
在当今的市场中,企业需要为全球受众提供全天候服务。这种对客户和员工提出的持续可用性要求为企业的数据平台带来了更大压力。企业不仅需要保证所需的系统可用性以保护其业务,还需要较低的总体拥有成本和相关支持来确保数据的机密性和安全性。随着越来越多企业的数据从GB、TB级迈向PB级,整个社会的信息化水平正在迈入大数据时代。对海量数据的处理、分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目、浏览的网页、接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容。因此,确保大数据安全的云灾难恢复和云灾备的推出可以说正是迎合了当今以及未来的发展需要。
SQL Server 2014启用了全新的混合云解决方案,新增云备份和“灾难恢复”等功能。SQL Server AlwaysOn 可以显著缩短计划和非计划停机时间并简化部署,SQL Server 还可以通过使用集成配置和监控工具来管理高可用性需求。在 SQL Server 2014 中,可以使用高达八个备用节点,进一步提高可管理性并通过 Microsoft Azure 混合方案增强数据保护。SQL Server 能够适时以合理的价格在企业的所有级别实现数据的可用性和可靠性。总的来说,对SQL Server 2014的云灾备,有以下优势:
•借助 SQL Server AlwaysOn 可以简化设置和管理,实现所需的高可用性
•通过可用性组确保应用程序中全部数据库的可用性,并能够将多个数据库作为一个单元进行故障转移
•使用 AlwaysOn 仪表板轻松监控高可用性配置,直观呈现数据库的运行状况
•通过将备份作业负载转移至活动备用节点来提高硬件容量利用率
•使用 AlwaysOn 的滚动升级功能可确保在安装补丁和升级期间不停机
•使用针对 Microsoft Azure 的全新 SQL Server 2014 混合灾难恢复方案,包括云备份和云灾难恢复

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ITPUB社区12周年站庆徽章
日期:2013-11-07 10:34:33秀才
日期:2016-02-18 09:24:30秀才
日期:2016-01-21 13:37:04ITPUB14周年纪念章
日期:2015-10-26 17:23:44秀才
日期:2015-09-06 10:42:32天枰座
日期:2015-07-14 10:53:552015年新春福章
日期:2015-03-06 11:59:47喜羊羊
日期:2015-03-04 14:54:42itpub13周年纪念徽章
日期:2014-10-08 15:19:03目光如炬
日期:2014-06-16 06:00:12
发表于 2014-4-23 15:41 | 显示全部楼层
本帖最后由 ydjh460 于 2014-4-23 15:43 编辑

1.大数据是什么?能为企业提供什么价值?请谈谈您对微软的大数据解决方案的认识?
   超出现有的关系型数据库所处理的数据量的数据是大数据,数据牵动企业的命脉,淘宝京东可以利用积累的数据进行精准营销,电信联通这样的运营商的可以利用用户数据进行智慧运营,做出决策,这就是大数据的价值。微软对大数据解决方案,跟Oracle一样,都加入了自己的新特性如In-memery特性,都加入了云功能等。帮助客户更好地“消费”大数据,让所有用户能够从几乎任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力,这是微软大数据战略的重点。
2.微软并行数据仓库PDW,面向企业提供带有HDInsight的Hadoop.请大胆谈谈它与传统的数据仓库有哪些区别?
   PDW是从物理层面上实现的列存储,数据原生以列的方式存放在磁盘当中(这与Sybase IQ相类似),数据能够进一步压缩,更多的数据可以放到内存中进行分析,从根本上提升了性能。既然加入了Hadoop那应该就是拥有了他的一些特性了,可以更加方便的存储那些非结构化的数据了,同时更具有可扩展性了,而传统的数据仓库通常部署在单个关系数据库中,这个数据库起到中央存储的作用。传统的数据仓库设备都是很贵的,不知到这个PDW便宜不便宜。我想便宜不了。
3.在SQL Server 2014中,您最关注的特性有哪些?
  他的In-memory性能和扩展性
4.请简要谈谈SQL Server 2014内置内存数据库的主要功能?
  这项技术采用新型数据结构来尽可能减少锁定,并允许 IT 为 in-memory 选择“热”表并重新编译存储过程进而优化性能,而在所有这些过程中数据 100% 可用,in-memory 技术大大缩短了从收集原始数据到获得市场洞察力的时间,并使客户能够分析所有类型的数据,而不论其是结构化还是非结构化数据。Oracle12C也提出了In-Memory Option特性,可见他们是相互学习的。
5.SQL Server 2014的另一亮点是实现了与SQL Azure云平台的结合,即便是不熟悉Windows Azure的用户,也可以轻松将本地SQL Server 迁移到Windows Azure中。SQL Server 2014 为何需要实现云灾难的恢复?请谈谈您对这种云灾备的理解?
  云是趋势,基于云的服务还算比较便宜,直接降低了企业运营成本,“云计算和灾备服务的结合可以更好地平衡投入成本和投资回报率的关系,随着云计算的深入发展,云灾备服务必将成为趋势。”

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