Introducción a Microsoft Azure SQL Data Warehouse

1. José Redondo Microsoft SQL Server MVP | CEO EntornoDB | DPA SolidQ redondoj@gmail.com | @redondoj | redondoj.wordpress.com Introducción a Microsoft Azure SQL Data Warehouse

2. Expositor • CEO de EntornoDB, USA • Arquitecto de Datos – Especialista en Inteligencia de Negocio, Análisis de Datos y Big Data • Desarrollador de aplicaciones de Escritorio, Web y Bases de Datos en .NET y Java • Desarrollador y DBA en plataformas de datos Microsoft, SyBase, IBM y Oracle • Conferencista en eventos tecnológicos de Microsoft y PASS en Latinoamérica y Estados Unidos • SQL Server MCP - MSTS – MTA • DPA SolidQ • Contributing Technical Reviewer Packt Publishing • Microsoft SQL Server MVP

3. Introducción a Microsoft Azure SQL Data Warehouse

4. • Análisis: La Tradicional "Bodega de datos" y La Moderna "Bodega de datos" • Arquitectura: Microsoft APS (Analytics Platform System) • Hadoop & PolyBase • Performance y Escalabilidad • Beneficios • Resumen • Preguntas y Respuestas Agenda

5. Análisis: La Tradicional "Bodega de datos“ y La Moderna "Bodega de datos"

6. Microsoft & Bodega de Datos Parallel Data Warehouse v1 Data Allegro en Windows y SQL. Primera aplicación de DW por MSFT en colaboración con Dell y HP Microsoft Adquiere Data Allegro Empresas han consultado la forma mas eficiente de llevar MPP (Massively Parallel Processing) al entorno de SQL Server Lanzamiento de Fast Track Data Warehouse Arquitectura de referencia DW basadas en las mejores prácticas SMP DW (Symmetric Multi-Processing Data Warehousing) ofrecidas con los principales socios de H/W 2008 2010 2011

7. Microsoft & Bodega de Datos Azure SQL Data Warehouse Service Introducción del servicio de Azure SQL Data Warehouse basado en las capacidades MPP (Massively Parallel Processing) de APS (Analytics Platform System) Parallel Data Warehouse v2 Producto rediseñado ofreciendo nuevos factores de forma y una mejor relación Precio/Rendimiento. Analytics Platform System (APS) Introducción de Hadoop a la región dentro de la aplicación y nuevo nombramiento para reflejar las más amplias capacidades de Big Data 2013 2014 2015

8. APS y SQL DW: Estrategia Hibrida APS (On-Premises)

9. APS y SQL DW: Estrategia Hibrida

10. La Tradicional Bodega de Datos Orígenes de Datos Incrementando el volumen de datos 1 Datos No Relacionales Nuevos orígenes y tipos de datos 2

11. La tradicional Bodega de Datos Datos originados desde la nube 3

12. La tradicional Bodega de Datos Consumidores de datos 44

13. El Moderno Almacén de Datos  Orígenes de Datos Datos No Relacionales

14. Paralelismo • Utiliza muchos CPU's separados en paralelo para ejecutar un solo programa • Nada Compartido: Cada CPU tiene su propia memoria y disco (Scale-Out) • Los Segmentos se comunican a través de la red de alta velocidad entre Nodos MPP - Procesamiento en Paralelo Masivo • Múltiples CPU's solía completar distintos procesos simultáneamente • Todas las CPU comparten la misma memoria, los discos y los controladores de red (Scale-Up) • Todas las implementaciones de SQL Server hasta ahora han sido SMP • Sobre todo, la solución se encuentra en un SAN compartido SMP - Multiprocesamiento Simétrico

15. Arquitectura: Microsoft APS (Analytics Platform System)

16. Arquitectura lógica Nodo “Control” SQL DMS Nodo “Control” – La “Razón de Ser” de SQL Data Warehouse • También funciona con Azure SQL Server DB • Mantiene una copia del "Interprete de comando o Shell" de cada base de datos • Metadatos, Estadísticas, etc. • El "Rostro Público" de la Aplicación

17. Arquitectura lógica Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL DMS Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL DMS Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL DMS Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL DMS Nodo de Computo - La "Abeja Obrera" de SQL Data Warehouse • Ejecuta Azure SQL Server DB • Contiene una “Parte o Slice" de cada base de datos • CPU está saturado por el almacenamiento

18. Arquitectura lógica Data Movement Services (DMS) • Parte del "Condimento secreto" de SQL Data Warehouse • Mueve los datos alrededor de su contexto según sea necesario • Permite operaciones paralelas entre los nodos de cómputo (Consultas, cargas, etc.) Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL DMS Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL DMS DMS DMS

19. Arquitectura lógica Nodo “Compute” Almacenamiento Balanceado SQL Nodo “Control” SQL Nodo “Compute” Almacenamiento Balanceado SQL Nodo “Compute” Almacenamiento Balanceado SQL Nodo “Compute” Almacenamiento Balanceado SQL DMS DMS DMS DMS DMS

20. Opciones de la capa de datos Nodo “Compute” Almacenamiento BalanceadoSQL Almacenamiento Balanceado Nodo “Compute” SQL Nodo “Compute” SQL Nodo “Compute” SQL DMS DMS DMS DMS Time Dim Date Dim ID Calendar Year Calendar Qtr Calendar Mo Calendar Day Store Dim Store Dim ID Store Name Store Mgr Store Size Product Dim Prod Dim ID Prod Category Prod Sub Cat Prod Desc Customer Dim Cust Dim ID Cust Name Cust Addr Cust Phone Cust Email Sales Fact Date Dim ID Store Dim ID Prod Dim ID Cust Dim ID Qty Sold Dollars Sold T D P D S D C D T D S D T D P D S D C D T D S D SalesFact Replicado Tabla copiada a cada "Nodo Compute" Distribuido Publicación de la Tabla a través de los nodos de cómputo basado en el "Hash" Esquema Estrella Almacenamiento Balanceado Almacenamiento Balanceado P D C D P D C D

21. Distribución de los datos FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H FactSales_ A FactSales_ B FactSales_ C FactSales_ D FactSales_ E FactSales_ F FactSales_ G FactSales_ H Nodo Control …Nodo Compute 1 Nodo Compute 2 Nodo Compute X Envia Create Table SQL a cada “Nodo Compute” Create Table FactSales_A Create Table FactSales_B Create Table FactSales_C …… Create Table FactSales_H FactSalesA FactSalesB FactSalesC FactSalesD FactSalesE FactSalesF FactSalesG FactSalesH FactSalesA FactSalesB FactSalesC FactSalesD FactSalesE FactSalesF FactSalesG FactSalesH FactSalesA FactSalesB FactSalesC FactSalesD FactSalesE FactSalesF FactSalesG FactSalesH La metadata del Create Table en el Nodo Control CREATE TABLE FactSales ( ProductKey INT NOT NULL , OrderDateKey INT NOT NULL , DueDateKey INT NOT NULL , ShipDateKey INT NOT NULL , ResellerKey INT NOT NULL , EmployeeKey INT NOT NULL , PromotionKey INT NOT NULL , CurrencyKey INT NOT NULL , SalesTerritoryKey INT NOT NULL , SalesOrderNumber VARCHAR(20) NOT NULL, ) WITH ( DISTRIBUTION = HASH(ProductKey), CLUSTERED INDEX(OrderDateKey) , PARTITION (OrderDateKey RANGE RIGHT FOR VALUES ( 19950601, 19950901, ) ) );

22. APS Balanceo equilibrado de carga entre servidores Tablas mas grandes 600,000,000,000 Distribuidos aleatoriamente entre 40 nodos de cómputo (5 racks) 15,000,000,000 En cada servidor aleatoriamente distribuido en 8 tablas (Por consiguiente hasta 320 tablas en total) 1,875,000,000 Cada partición = 2 años de datos particionados por semana (Beneficiando todas las consultas por fecha) 18,028,846

23. APS Balanceo equilibrado de carga entre servidores Como un usuario final o un DBA que piensa en 1 tabla. Ejemplo: LineItem. “SELECT * FROM LineItem” está dividido en 320 consultas en paralelo contra 320 (1.875 billones de registros) tablas. “SELECT * FROM LineItem WHERE OrderDate = ‘1/1/2012’" son 320 consultas en 320 (18 millones de registros) tablas. Es totalmente irrelevante el saber que en realidad existan 320 tablas que representan 1 tabla lógica. CCI (Clustered Columnstore Index) puede agregar mayor rendimiento mediante la eliminación del segmento.

24. Introduciendo el Servicio Azure SQL DW Un almacén de datos relacionales "as-a-service", totalmente gestionado por Microsoft. La primera empresa con servicios flexible de almacenamiento de datos en la nube con capacidades de nivel empresarial. Soporte a su más pequeñas necesidades de almacenamiento de datos más grandes durante la gestión de consultas hasta 100 veces más rápido.

25. Introduciendo el Servicio Azure SQL DW

26. Desplegar rápidamente y obtener una visión Ship Disks Azure Storage HDInsight Herramientas de migración Todos los Tipos de Datos Analíticos con Power BI + ML

27. Flexibilidad en tiempo real • Produzca alternativas de grandes cargas de trabajo, generando períodos bajos de actividad diaria. • Obtenga tiempo de visualizar requerimientos basado en lo que usted necesita, cuando usted lo necesita. • Elija el combo de cálculo y almacenamiento de información que satisfaga sus necesidades.

28. Flexibilidad en tiempo real

29. Cuando está en Pausa, Pague sólo por Almacenamiento Utilícelo sólo cuando lo necesite, sin recargar o restaurar datos Ahorre costos con paradas dinámicas y reinicios inmediatos • Cuando está en pausa, el almacenamiento en la nube a gran escala es de costo mínimo. • Basado en políticas (Es decir, noches y fines de semana) • Automatice mediante PowerShell & REST API • Los datos permanecen en su lugar

30. SQL DW: Desarrollado sobre SQL DB Foundation Flexible Escalabilidad a Petabytes Optimizado para DW 99.99% de tiempo de actividad SLA* Geo-Restauración Cumplimiento de normas en Azure (ISO, HIPAA, EU, etc.) Verdadera Experiencia SQL Server Magnificas herramientas de trabajo SQL DW SQL DB Niveles de servicio * Service Level Agreement - Acuerdo de nivel de servicio

31. Unidad de Almacenamiento de Datos (DWU) Basta con adquirir el rendimiento que se necesitan en las consultas, no solo de hardware Cuantificados mediante objetivos de volumen de trabajo: cómo rápidamente las filas de registros son escaneadas, cargadas, copiadas, etc. Medidas de Poder Transparencia Primer servicio de DW para ofrecer potencia de cálculo bajo demanda, independientemente de almacenamiento a requerir. Bajo Demanda

32. Unidad de Almacenamiento de Datos (DWU) * 100 DWU = 297 seg 400 DWU = 74 seg 800 DWU = 37 seg 1,600 DWU = 19 seg * Velocidad de Lectura 3.36M reg/seg Tasa de Carga 130K reg/seg Table Copy Rate 350K reg/seg *

33. Hadoop & PolyBase

34. Qué es Hadoop? 34 Core Services OPERATIONAL SERVICES DATA SERVICES HDFS SQOOP FLUME NFS LOAD & EXTRACT WebHDFS OOZIE AMBARI YARN MAP REDUCE HIVE & HCATALOG PIG HBASEFALCON Hadoop Cluster compute & storage . . . . . . . . compute & storage . . Hadoop Clusters proporcionan almacenamiento de escalabilidad horizontal y procesamiento de datos distribuido en el hardware en cada uno de los servicios básicos . . .

35. Qué es Hadoop?  Distribuido, Sistema Escalable en componentes de Hardware  Compuesto de unas pocas partes:  HDFS – Sistema Distribuido de Archivos  MapReduce – Modelo de Programación  Otras herramientas: Hive, Pig, SQOOP, HCatalog, HBase, Flume, Mahout, YARN, Tez, Spark, Stinger, Oozie, ZooKeeper, Flume, Storm

36. Qué es Hadoop?  Los principales actores son Hortonworks, Cloudera, MapR  ADVERTENCIA: Hadoop es ideal para el procesamiento de grandes volúmenes de datos PERO es insuficiente para el análisis de los datos en tiempo real (Las empresas hacen análisis de lotes en su lugar)

37. Consulta de datos no estructurados mediante Polybase/T-SQL Instancia SQL DW Escalabilidad de computo Hadoop VMs / Azure StoragePolyBase

38. Consulta de datos no estructurados mediante Polybase/T-SQL • Permite capacidades de consultar a través de distribuciones de Hadoop comunes (HDP y Cloudera) y formatos de archivo de Hadoop en Azure Storage. • Permite el aprovechamiento de las habilidades de SQL existentes y herramientas de BI • Soporta múltiples formatos de archivo no relacionales • Mejora el ciclo de conocimiento y conceptualización de ideas y generación de ETL simplificado Polybase para consultar y administrar datos no relacionales de Hadoop y datos relacionales

39. Consultar datos Hadoop con T-SQL utilizando PolyBase Reunir a todos los paradigmas de almacenamiento o Big Data y a los repositorios de datos en conjunto para los usuarios finales e IT Select… Result set SQL DW Cloudera CHD Linux 4.6 Hortonworks HDP 2.1 (Windows, Linux) Windows Azure HDInsight (HDP 2.1) (HDFS) PolyBase SQL DW Otros (SQL Server, DB2, Oracle)? Verdaderos motores de consultas federadas Windows Azure Storage-Blob (WASB)

40. Consultar datos Hadoop con T-SQL utilizando PolyBase Reunir a todos los paradigmas de almacenamiento o Big Data y a los repositorios de datos en conjunto para los usuarios finales e IT • Proporciona un modelo único de consulta T-SQL ("Capa semántica") para APS y Hadoop con ricas características de T-SQL, incluyendo uniones sin ETL • Utiliza el poder del MPP para mejorar el rendimiento de ejecución de consultas • Compatible con Windows Azure HDInsight para habilitar nuevos escenarios de nube híbrida • Proporciona la capacidad de consulta de las distribuciones de Hadoop no Microsoft, como Hortonworks y Cloudera • Usar habilidades SQL existente, sin intervención de personal IT

41. Use cases where PolyBase simplifies using Hadoop data Bringing islands of Hadoop data together High performance queries against Hadoop data (Predicate pushdown) Archiving data warehouse data to Hadoop (move) (Hadoop as cold storage)

42. Los casos de uso donde PolyBase simplifica los datos utilizando Hadoop Recopilar todos los escollos de datos Hadoop Exportación datos relacionales a Hadoop (Copia) (Hadoop como Copia de seguridad, Análisis, Uso On-Premise) Importación de datos Hadoop dentro del data warehouse (Copia) (Hadoop como área Staging, Sandbox, Data Lake)

43. Comprendiendo Big Data para cualquier persona Integración nativa de Microsoft BI para crear nuevos competencias con herramientas conocidas Herramientas como Power BI reduce al mínimo la intervención para descubrir datos T-SQL para DBA y Usuarios para unirse a datos relacionales y Hadoop Herramientas Hadoop como Map-Reduce, Hive y Pig para Data Scientists Aprovecha alta adopción de Excel, Power View, Power Pivot y SSSA

44. Usuarios Finales Data Scientist Todo el mundo utilizando herramientas de Microsoft BI Comprendiendo Big Data para cualquier persona Integración nativa de Microsoft BI para crear nuevos competencias con herramientas conocidas

45. Tecnologías de escalabilidad en SQL Data Warehouse  Procesamiento Paralelo Masivo (MPP) paraleliza las consultas (No basada en la capacidad impulsada por velocidad)  Múltiples nodos con CPU dedicada, memoria, almacenamiento "No compartido"  Añade incrementalmente Hardware para la escala casi lineal al multi-PB (No es necesario eliminar los datos más antiguos entre otros)  Maneja escalablemente la complejidad de las consultas y las concurrencia a las mismas

46.  No "Forklift" del almacén antes de aumentar la capacidad  Comenzar con unos almacenes de tamaño de Terabyte  Soporte mixto para la carga de trabajo: Consulta mientras se carga (250GB/hora por nodo). No hay necesidad de activar una ventana de mantenimiento Tecnologías de escalabilidad en SQL Data Warehouse

47. Performance y Escalabilidad

48. MPP y In-Memory Columnstore para un rendimiento de próxima generación Representación del índice de Columnstore C1 C3 C5C4C2 C6 Ejecución de consultas en paralelo Query Resultados

49. iento MPP y In-Memory Columnstore para un rendimiento de próxima generación • Almacenar datos en formato de columnas para la compresión masiva • Cargar datos dentro o fuera de la memoria para un rendimiento de próxima generación • Actualizable y agrupado para carga lenta en tiempo real • No hay índices secundarios requeridos Consultas más rápidas de hasta 100x Columnstore agrupados actualizable vs. Tablas con indexación habitual Hasta compresión de mas de 15x

50. Resultados de los Servicios de Negocios de la Empresa antes y después SMP vs. APS 54x de mejora cargando datos (48 horas vs. 53 minutos) 25x, 193x, de mejora en la ejecución de las consultas (4 días y 6 horas vs. 32 minutos)

51. 1.4 TB/hr tiempo de carga (7 billones de registros) (1.21TB en 53:20) Con las misma herramientas de trabaja de Microsoft BI conocidas Resultados de los Servicios de Negocios de la Empresa antes y después SMP vs. APS

52. Las DWU serán de doble rendimiento 9.4x compresión (7 billones de registros) (De 1.7TB a 179GB) Resultados de los Servicios de Negocios de la Empresa antes y después SMP vs. APS

53. Visión y Arquitectura general del flujo de datos Stream Analytics TransformaciónCapturar Web logs Presentación & Toma de decisiones IoT, Dispositivos móviles, etc. Social Data Event Hubs HDInsight Azure Data Factory Azure SQL DB Azure Blob Storage Azure Machine Learning (Detección de Fraude, etc.) Power BI Web dashboards Dispositivos móviles DW / Almacenamiento a Largo Plazo Análisis Predictivo Eventos & Producción de datos Azure SQL DW

54. Llevar fácilmente tu DW a la nube • Migración transparente de una variedad de orígenes On-Premise y Cloud • Carga rápida, coherente y estable para la migración • Herramientas de migración integradas con soporte para todos las cargas de trabajo

55. Enviar grandes volúmenes de datos en medios físicos. Hacer la migración a Azure, simple y completamente administrado. Traslado con conexiones privadas, aceleradas a Azure. Llevar fácilmente tu DW a la nube

56. Migración SQL Data Warehouse Services - Detalles 1. Acelerador de Migración 2. Importar/Exportar 3. ExpressRoute/Herramientas de Carga

57. Opciones de Carga de Datos • Gran ecosistema de potentes herramientas ETL • Cargar directamente de una variedad de fuentes de orígenes • Cargas de forma transparente paralelizados • Estabilidad y consistencia garantizada

58. Ecosistema de socios muy bien extensible de SQL Server + Establecido con Azure ML, HDInsight, PowerBI, ADF, y mas. + El Ecosistema más amplio de la industria de los socios de Data Warehouse, incluyendo Tableau, Informatica, Attunity, y SAP. Azure ML Azure Event Hub Azure Stream Analytics Azure HDInsight Power BI Microsoft

59. Ecosistema de socios muy bien extensible de SQL Server Despliegue optimizado con el Portal de Azure. Integración profunda con las herramientas de los principales socios incluyendo: • Configuración con un solo clic • Movimiento de datos optimizado • Pushdown lógico Azure SQL DW

60. Líder en el mercado Precio/Rendimiento • La mejor oferta del mercado Precio/Rendimiento • Ventajas en elasticidad y pausa para reducir costos al cliente • Iniciando con pequeño SQL DW, pudiendo crecer a PB rápidamente sin inconveniente alguno • Pagar por el rendimiento mediante la ampliación de cómputo contra el almacenamiento 100GB 1TB 2TB 1+PB Performance

61. Beneficios

62. Diferencias de SQL DW y Amazon Redshift? Elasticidad Amazon Redshift Azure SQL DW Pausa/ Reanudar Simplicidad Híbrido Compatibilidad

63. Analítica Avanzada definida

64. Ejemplo de Análisis Descriptivo: ¿Cuántos de nuestros clientes persisten en el último mes? ¿Cuántos de estos clientes son rentable? Diagnostico: Por qué dejaron estos clientes el ser rentables?? Predictivo: Cuántos clientes rentables son propensos a dejar el mes que viene? Prescriptivo: Cómo podemos reducir esta tasa de rotación de clientes rentables?

65. Copia de seguridad automática y Geo-Restore Recuperarse de eliminación de datos o la alteración o desastre Geo-Replicado Restauración desde las copias de seguridad SQL Data Warehouse Backups sabcp01bl21 Azure Storage sabcp01bl21

66. Copias de seguridad automática cada 4 horas, en el Azure Storage ("Recuperación de desastres") y Geo- Replicado ("alta disponibilidad") Copias de seguridad On-Demand en Azure Storage donde el usuario final puede habilitar la Geo-Replicación REST API, PowerShell o El Portal de Azure Exportaciones programadas para la retención a largo plazo Copia de seguridad automática y Geo-Restore Recuperarse de eliminación de datos o la alteración o desastre

67. Copia de Seguridad y Restauración en línea basado en copias instantáneas de almacenamiento Política de retención de Copias de Seguridad: • Copia de Seguridad automáticas hasta 35 días • Copias de seguridad bajo demanda retenidas indefinidamente Copia de seguridad automática y Geo-Restore Recuperarse de eliminación de datos o la alteración o desastre

68. Resumen

69. Menos mantenimiento y monitoreo del DBA • No hay creación de índice • No hay datos eliminados o archivados para ahorrar espacio • Simplicidad de gestión (System Center, Consola de Administración, DMVs) • Sin bloqueo • Sin registros de transacciones • Sin sugerencias de consulta • Sin estados de espera • Sin tuning de IO

70. Menos mantenimiento y monitoreo del DBA • No hay optimización de consulta / Tuning • No hay índice para reorganizarlos / reconstruirlos • No particiones • No hay grupos de archivos que gestionan • No hay bases de datos para contraer o expandir • No hay gestión de servidores físicos • No hay servidores y software de parchado RESULTADO: DBA invierten más de su tiempo como arquitectos y no perdedera de tiempo en tonterías!

71. Mejor juntos – SQL DW con APS SQL Server Parallel Data Warehouse Microsoft HDInsight (Hadoop) PolyBase Azure ML Azure Event Hub Azure HDInsight SQL DW Service Analytics Platform System

72. Mejor juntos – SQL DW con APS Utilizar el servicio de SQL DW o APS como su solución de recuperación ante desastres con carga Dual Recuperación de Desastres Los Datos Históricos al Servicio de SQL DW pero manteniendo completo el poder de MPP en ejecución Datos Históricos Restricciones y políticas de las Empresas Pruebas / Desarrollo o Producción Almacenar datos en APS que la política de la empresa prohíbe estar en la nube Poner a prueba nuevas ideas en el servicio de SQL DW antes de salir a producción en APS

73. Lo que esta por venir… Verano 2015 Preview Publica • Pausada y Reanudada Dinámica • Integración con la Plataforma de Servicio de Azure (CloudML, ADF, HDInsight, SQL-IP) • Integración con todo el ecosistema de los Partners de SQL Server • Geo-Restauración • Servicio o Aplicación híbrida • PolyBase para la integración a Big Data • T-SQL preparado para las empresas • Primera ola de socio certificados en SQL A finales 2015/ A comienzo 2016 Acuerdo a esperar • Certificado ISO, PCI • Clausula de Modelo HIPAA, BAA, & EU Acuerdo de Nivel de Servicio • 99.99% SLA

74. Demo SQL Data Warehouse

75. Preguntas y Respuestas

76. Preguntas & Respuestas

77. Recursos • SQL Data Warehouse PREVIEW - http://bit.ly/1EFEkLz • Partners for Azure SQL Data Warehouse - http://bit.ly/1EkhcCp • TechEd Europe - http://bit.ly/1EFEyT4

78. José Redondo Microsoft SQL Server MVP | CEO EntornoDB | DPA SolidQ redondoj@gmail.com | @redondoj | redondoj.wordpress.com

79. CloudFirst Campus Latinoamérica www.facebook.com/cloudfirstcampus

Introducción a Microsoft Azure SQL Data Warehouse

Jose Redondo

Introducción a Microsoft Azure SQL Data Warehouse