Questa sessione affronta come implementare, mantenere e far evolvere soluzioni sviluppate su Azure SQL Database, attraverso l’utilizzo degli strumenti SQL Sever Management Studio e Visual Studio. Attraverso esempi e casi reali, saranno illustrate la versatilità, potenza e affidabilità del database come servizio nel cloud.
2014.11.14 Implementare e mantenere un progetto Azure SQL DatabaseEmanuele Zanchettin
Questa sessione affronta come implementare, mantenere e far evolvere soluzioni sviluppate su Azure SQL Database, attraverso l’utilizzo degli strumenti SQL Sever Management Studio e Visual Studio. Attraverso esempi e casi reali, saranno illustrate la versatilità, potenza e affidabilità del database come servizio nel cloud.
Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jh3CJ1ns0JQ
Il Query Processor è uno dei componenti più sofisticati di un RDBMS, quello di SQL Server non fa eccezione e sono state introdotte molte novità per risolvere le Query in modo più efficiente. In questa sessione affronteremo l'argomento ripercorrendo le varie funzionalità a partire dal nuovo modello del "Cardinality Estimator", introdotto nella versione 2014, per arrivare a tutto ciò che ricade sotto il nome di "Intelligent Query Processor" tra cui le funzionalità di "Adaptive Query Processing", introdotte nella versione 2017, e le novità introdotte nella versione 2019. Il tutto senza dimenticare le funzionalità per aiutare a gestire eventuali problematiche di regressione e coadiuvato da dimostrazioni pratiche.
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...Gianluca Hotz
In questo appuntamento affronteremo l'argomento migrazione SQL Server su cloud e come AWS Database Migration Service (DMS) può aiutarci. Per scoprire diversi modi per migrare un database SQL Server su AWS cloud. Per imparare come usare DMS per migrare un database SQL Server su AWS cloud- Per scoprire i vantaggi dell'utilizzo di DMS.
SQL Server Failover Cluster Instances con Azure Managed DisksGianluca Hotz
Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=dgyXkN3FVb4
Come implementare un cluster di SQL Server AlwaysOn Failover Cluster Instances (FCI) con Azure Managed Disks.
2014.11.14 Implementare e mantenere un progetto Azure SQL DatabaseEmanuele Zanchettin
Questa sessione affronta come implementare, mantenere e far evolvere soluzioni sviluppate su Azure SQL Database, attraverso l’utilizzo degli strumenti SQL Sever Management Studio e Visual Studio. Attraverso esempi e casi reali, saranno illustrate la versatilità, potenza e affidabilità del database come servizio nel cloud.
Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jh3CJ1ns0JQ
Il Query Processor è uno dei componenti più sofisticati di un RDBMS, quello di SQL Server non fa eccezione e sono state introdotte molte novità per risolvere le Query in modo più efficiente. In questa sessione affronteremo l'argomento ripercorrendo le varie funzionalità a partire dal nuovo modello del "Cardinality Estimator", introdotto nella versione 2014, per arrivare a tutto ciò che ricade sotto il nome di "Intelligent Query Processor" tra cui le funzionalità di "Adaptive Query Processing", introdotte nella versione 2017, e le novità introdotte nella versione 2019. Il tutto senza dimenticare le funzionalità per aiutare a gestire eventuali problematiche di regressione e coadiuvato da dimostrazioni pratiche.
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...Gianluca Hotz
In questo appuntamento affronteremo l'argomento migrazione SQL Server su cloud e come AWS Database Migration Service (DMS) può aiutarci. Per scoprire diversi modi per migrare un database SQL Server su AWS cloud. Per imparare come usare DMS per migrare un database SQL Server su AWS cloud- Per scoprire i vantaggi dell'utilizzo di DMS.
SQL Server Failover Cluster Instances con Azure Managed DisksGianluca Hotz
Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=dgyXkN3FVb4
Come implementare un cluster di SQL Server AlwaysOn Failover Cluster Instances (FCI) con Azure Managed Disks.
Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=3hpPpK-qUM0
In questa sessione vedremo una panoramica delle soluzioni SQL Server IaaS e PaaS disponibili in AWS e come affrontare al meglio una migrazione verso tali ambienti.
Sempre più aziende guardano con interesse a registri distribuiti e tecnologie Blockchain per non dover dipendere da entità centralizzate di controllo e verifica. Tuttavia, il settore è ancora in continua evoluzione e l’adozione di questo tipo di approccio potrebbe essere eccessivo per molti sistemi che sono ancora per loro natura centralizzati, e la cui riscrittura risulterebbe in investimenti importanti. In questa sessione vedremo una tecnologia antimanomissione dei dati introdotta recentemente in Azure SQL Database.
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWSGianluca Hotz
Implementare un cluster di SQL Server in modalità AlwaysOn Failover Cluster Instances (FCI) con Amazon Web Services (AWS). In particolare, utilizzando il servizio Amazon EC2 per l’esecuzione delle istanze SQL Server, e il servizio Amazon FSx for Windows File Server per gestire lo storage condiviso, ed implementare una architettura distribuita multi-AZ.
SQL Server Data Virtualization with polybaseGianluca Hotz
Demos: https://github.com/ghotz/Presentations/tree/master/SQL%20Start%202020/Demos
Event site: https://www.sqlstart.it/2020
Vimeo: https://vimeo.com/ugiss/polybase
Polybase è la tecnologia introdotta con SQL Server 2016 per eseguire query distribuite in ambienti eterogenei. Inizialmente con un supporto di sistemi esterni limitato, in SQL Server 2019 è stato esteso per supportare non solo Hadoop e SQL Server in tutte le declinazioni, tra cui Azure SQL Data Warehouse, ma anche Teradata, Oracle, MongoDB e sistemi generici accessibili via ODBC. In questa sessione vedremo come funziona il meccanismo di integrazione dal punto di vista tecnico con qualche esempio pratico.
Azure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integrationRoberto Messora
Microsoft definisce Azure Data Factory come un servizio gestito di hybrid data integration, una descrizione fin troppo generica per una delle componenti più importanti della cloud data platform.
In questa sessione entreremo nel merito delle funzionalità offerte da Data Factory, degli scenari di data integration supportati e delle opzioni di security soprattutto in contesti ibridi cloud/on-premise.
Scopriremo che trasferire e trasformare dati nel cloud può essere semplice e relativamente poco costoso.
Db2 11.1: l'evoluzione del Database secondo IBMJürgen Ambrosi
La gestione dei dati è indubbiamente un segmento chiave per la strategia IBM dei prossimi anni insieme con le tematiche Cognitive e Cloud. In tale ambito la gestione nelle basi dati è soggetta ad una evoluzione significativa verso la convergenza degli ambienti Analitici e Transazionali cosi da portare nei prossimi mesi ad una significativa semplificazione del disegno architetturale. A differenza dei tipici ambienti di business ove i processi transazionali ed analitici sono basati su distinte architetture, l'hybrid transactional analytical processin (HTAP) consentirà di eseguire analisi e transazioni sullo stesso Database senza impattare le prestazioni di tali ambienti. L'obiettivo di tale disegno strategico è abilitare i nostri clienti ad estrarre più valore dai propri dati, fornendo strumenti di analisi dati real-time nel punto esatto di generazione dei dati stessi.
Structured Streaming è il modulo di Stream Processing costruito sul motore Spark SQL. In poche parole garantisce l'esecuzione di un messaggio esattamente una volta, è scalabile e fault-tolerant. È possibile definire le analisi stream nello stesso modo in cui si definirebbe un calcolo batch sui dati usando i Dataset/DataFrame API in Scala, Java, Python or R utilizzando l'engine SQL di Spark.
Durante la sessione vedremo un'overview delle funzionalità e un esempio di di come sia possibile eseguire l'ingestion dei dati con Event Hub (Kafka enabled) eseguire un'analisi con Spark e salvare i risultati su Cosmos DB.
WPC2012 Windows Azure - Architetture e costi nell'era del cloudVito Flavio Lorusso
Presentation delivered at WPC 2012 in Milan, where I explained challenges and considerations when moving a simple scenario to the Cloud, in order to get benefits from the migration
Sql start!2019 Migliorare la produttività per lo sviluppo su SQL ServerAlessandro Alpi
SQL Server non è un mondo, è un universo ricco di funzionalità, architetture e tecnologie. Può spaventare e può essere difficile muoversi al suo interno con la necessaria fluidità. In questa sessione vedremo quali plugin e strumenti sono disponibili per velocizzare lo sviluppo su SQL Server, da Visual Studio Code a Management Studio, da SQL Operations Studio ai tool di RedGate. Migliorare gestione e scrittura di codice, con un occhio di riguardo alla condivisione e al team working, in un mondo in cui DevOps la fa da padrone.
Introduzione a GeoServer ed ai servizi OGCGeoSolutions
Slide di Introduzione al GeoServer con particolare enfasi sui protocolli OGC da esso supportati.
La presentazione ripercorre con buon livello di dettaglio le funzionalità offerte da GeoServer proponendo dove necessario una breve introduzione ai servizi OGC da esso implementati in modo da rendere l'utente autonomo per quanto riguarda la comprensione dei concetti alla base delle funzionalità di GeoServer stesso.
Database come PostgreSQL non possono girare su Kubernetes. Questo è il ritornello che sentiamo continuamente, ma al tempo stesso la motivazione per noi di EDB di abbattere questo muro, una volta per tutte.
In questo webinar parleremo della nostra avventura finora per portare PostgreSQL su Kubernetes. Scopri perché crediamo che fare benchmark di storage e del database prima di andare in produzione porti a una più sana e longeva vita di un DBMS, anche su Kubernetes.
Condivideremo il nostro processo, i risultati fin qui ottenuti e sveleremo i nostri piani per il futuro con Cloud Native PostgreSQL.
Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=3hpPpK-qUM0
In questa sessione vedremo una panoramica delle soluzioni SQL Server IaaS e PaaS disponibili in AWS e come affrontare al meglio una migrazione verso tali ambienti.
Sempre più aziende guardano con interesse a registri distribuiti e tecnologie Blockchain per non dover dipendere da entità centralizzate di controllo e verifica. Tuttavia, il settore è ancora in continua evoluzione e l’adozione di questo tipo di approccio potrebbe essere eccessivo per molti sistemi che sono ancora per loro natura centralizzati, e la cui riscrittura risulterebbe in investimenti importanti. In questa sessione vedremo una tecnologia antimanomissione dei dati introdotta recentemente in Azure SQL Database.
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Implementare un cluster di SQL Server in modalità AlwaysOn Failover Cluster Instances (FCI) con Amazon Web Services (AWS). In particolare, utilizzando il servizio Amazon EC2 per l’esecuzione delle istanze SQL Server, e il servizio Amazon FSx for Windows File Server per gestire lo storage condiviso, ed implementare una architettura distribuita multi-AZ.
SQL Server Data Virtualization with polybaseGianluca Hotz
Demos: https://github.com/ghotz/Presentations/tree/master/SQL%20Start%202020/Demos
Event site: https://www.sqlstart.it/2020
Vimeo: https://vimeo.com/ugiss/polybase
Polybase è la tecnologia introdotta con SQL Server 2016 per eseguire query distribuite in ambienti eterogenei. Inizialmente con un supporto di sistemi esterni limitato, in SQL Server 2019 è stato esteso per supportare non solo Hadoop e SQL Server in tutte le declinazioni, tra cui Azure SQL Data Warehouse, ma anche Teradata, Oracle, MongoDB e sistemi generici accessibili via ODBC. In questa sessione vedremo come funziona il meccanismo di integrazione dal punto di vista tecnico con qualche esempio pratico.
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Scopriremo che trasferire e trasformare dati nel cloud può essere semplice e relativamente poco costoso.
Db2 11.1: l'evoluzione del Database secondo IBMJürgen Ambrosi
La gestione dei dati è indubbiamente un segmento chiave per la strategia IBM dei prossimi anni insieme con le tematiche Cognitive e Cloud. In tale ambito la gestione nelle basi dati è soggetta ad una evoluzione significativa verso la convergenza degli ambienti Analitici e Transazionali cosi da portare nei prossimi mesi ad una significativa semplificazione del disegno architetturale. A differenza dei tipici ambienti di business ove i processi transazionali ed analitici sono basati su distinte architetture, l'hybrid transactional analytical processin (HTAP) consentirà di eseguire analisi e transazioni sullo stesso Database senza impattare le prestazioni di tali ambienti. L'obiettivo di tale disegno strategico è abilitare i nostri clienti ad estrarre più valore dai propri dati, fornendo strumenti di analisi dati real-time nel punto esatto di generazione dei dati stessi.
Structured Streaming è il modulo di Stream Processing costruito sul motore Spark SQL. In poche parole garantisce l'esecuzione di un messaggio esattamente una volta, è scalabile e fault-tolerant. È possibile definire le analisi stream nello stesso modo in cui si definirebbe un calcolo batch sui dati usando i Dataset/DataFrame API in Scala, Java, Python or R utilizzando l'engine SQL di Spark.
Durante la sessione vedremo un'overview delle funzionalità e un esempio di di come sia possibile eseguire l'ingestion dei dati con Event Hub (Kafka enabled) eseguire un'analisi con Spark e salvare i risultati su Cosmos DB.
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Introduzione a GeoServer ed ai servizi OGCGeoSolutions
Slide di Introduzione al GeoServer con particolare enfasi sui protocolli OGC da esso supportati.
La presentazione ripercorre con buon livello di dettaglio le funzionalità offerte da GeoServer proponendo dove necessario una breve introduzione ai servizi OGC da esso implementati in modo da rendere l'utente autonomo per quanto riguarda la comprensione dei concetti alla base delle funzionalità di GeoServer stesso.
Database come PostgreSQL non possono girare su Kubernetes. Questo è il ritornello che sentiamo continuamente, ma al tempo stesso la motivazione per noi di EDB di abbattere questo muro, una volta per tutte.
In questo webinar parleremo della nostra avventura finora per portare PostgreSQL su Kubernetes. Scopri perché crediamo che fare benchmark di storage e del database prima di andare in produzione porti a una più sana e longeva vita di un DBMS, anche su Kubernetes.
Condivideremo il nostro processo, i risultati fin qui ottenuti e sveleremo i nostri piani per il futuro con Cloud Native PostgreSQL.
SQL Saturday 871 - Sardegna 2019 - SQL Server DR on AzureMarco Obinu
Slides presented at SQL Saturday 871, regarding DR technologies for SQL Server using Azure as a secondary datacenter. Slides includes demo videos on how to extend an existing SQL FCI to Azure with Basic Availabity Groups.
Demo scripts available at https://github.com/OmegaMadLab/FCI_and_AG
Full session recording available at https://www.youtube.com/watch?v=s8TmM-0E9sQ
This set of design patterns are related to Enterprise Patterns. In it you can find, J2EE, Presentation, Business & Integration Patterns (such as: ApplicaCon Controller, Data Transfer Object (DTO), Business Object (BO) & Data Access Object (DAO) among others ...)
Azure Synapse Analytics for your IoT SolutionsMarco Parenzan
Let's find out in this session how Azure Synapse Analytics, with its SQL Serverless Pool, ADX, Data Factory, Notebooks, Spark can be useful for managing data analysis in an IoT solution.
MongoDB Atlas: il modo migliore per eseguire MongoDB in ambiente cloud 2MongoDB
MongoDB Atlas è il servizio DBaaS (Database-as-a-Service) che ti consente distribuire, gestire e scalare un database MongoDB in ambiente cloud con pochi clic.
Multitenancy con SQL Server e Azure SQL DatabaseGianluca Hotz
In questa sessione faremo il punto sulle soluzioni disponibili per venire incontro agli scenari di implementazione multitenancy con SQL Server e Azure SQL Database.
Power BI: Introduzione ai dataflow e alla preparazione dei dati self-serviceMarco Pozzan
Power BI Dataflow è il componente di trasformazione dei dati in Power BI. È un processo di Power Query che viene eseguito nel cloud. Bene, questa potrebbe non sembrare una funzionalità molto nuova, giusto? Quindi cosa c'è di nuovo con Dataflow? Le risposte alle vostre domande saranno nella mia sessione :-)
Polyglot Persistance con PostgreSQL, CouchDB, MongoDB, Redis e OrientDBSteve Maraspin
Pirma parte del seminario su NoSQL al DiTeDi di Udine del 15/12/2012. Affrontato il caso di studio di un'architettura enterprise, basata su datastore relazionali (PostgreSQL) e non (CouchDB, MongoDB, Redis e OrientDB).
BigData & Graphs in Rome
OrientDB & Big Data:storie di vita vissuta
Da un caso di successo a un futuro che “spacca”
Un backstage di un caso di successo con un occhio critico ai problemi avuti, ma con la consapevolezza di un futuro brillante.
Il riassunto della nascita di una suite di business intelligence.
By Luca Bianconi
@LucaBianconi74
Un gioco senza un backend in Internet non è più pensabile. Un backend in Internet senza Azure nemmeno. Quali sono i servizi necessari per costruire un backend di un videogioco? Vediamo quali...
I database No-SQL sono sempre più diffusi ed utilizzati nelle applicazioni. Vediamo come Microsoft ha deciso di implementare questa strategia dentro Azure con DocumentDB.
Doaw2020 - Dalla produzione alla QA, provisioning su SQL ServerAlessandro Alpi
In questa sessione vedremo come portare i dati in ambienti QA direttamente dalla produzione, evitando ogni problema conosciuto ad oggi: spazio, tempo, numero di copie, isolamento e via discorrendo. Un annoso problema che può essere finalmente risolto con pochi click.
2. Agenda
• Introduzione generale sull’infrastruttura
• La scelta responsabile
• Scenari di progetto
• Prima pubblicazione
• Pubblicazione delle revisioni
• Strategie di backup e restore
• Service Level Agreement (SLA)
4. SQLDatabase inside – Alta affidabilità
Database
Copie multiple ridondate automatiche e failover automatico, disponibilità ottimizzata
5. SQLDatabase inside – Alta affidabilità
1° db fisico
Database logico
2° db fisico
3° db fisico
Copie multiple ridondate automatiche e failover automatico, disponibilità ottimizzata
6. SQLDatabase inside – Alta affidabilità
1° db fisico
2° db fisico
3° db fisico
Database logico
Copie multiple ridondate automatiche e failover automatico, disponibilità ottimizzata
7. SQLDatabase inside – Alta affidabilità
3° db fisico
1° db fisico
2° db fisico
Database logico
Copie multiple ridondate automatiche e failover automatico, disponibilità ottimizzata
8. Partizionamento dei dati - Scalabilità
Scale-out
partizionamento Orizzontale
Partizionamento
Verticale
Scale-up
Database
Id val
Id val
Id val
db più grande più dbs Federation / Elastic scale (es. app multi-tenant)
9. Partizionamento dei dati - Scalabilità
Scale-out
partizionamento Orizzontale
Partizionamento
Verticale
Scale-up
Database
db più grande più dbs Federation / Elastic scale (es. app multi-tenant)
10. Partizionamento dei dati - Scalabilità
Scale-out
partizionamento Orizzontale
Partizionamento
Verticale
Scale-up
Id val
Id val
Id val
Database
db più grande più dbs Federation / Elastic scale (es. app multi-tenant)
11. Partizionamento dei dati - Scalabilità
Scale-out
partizionamento Orizzontale
Partizionamento
Verticale
Scale-up
Database
db più grande più dbs Federation / Elastic scale (es. app multi-tenant)
12. Considerazioni
Scale-up
– Tutto ok
Partizionamento Verticale
– Chiavi esterne tra databases diversi non ammesse
– Non è possibile avere transazioni tra databases
Nemmeno usando Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MDTC lato
client)
Scale-out o partizionamento Orizzontale
– Nativo in Azure
– Modellazione schema
– Sviluppo e troubleshooting leggermente oneroso
– Elastic Scale (preview) … ciao ciao Federation …
14. Non ci credi?
RIP
Sep. ‘15
Proviamo a calcolare il prezzo
15. La scelta consapevole
Service Tier /
Performance
Level
DTU MAX DB Size
Max Worker
Threads
Max Sessions
Benchmark
Transaction
Rate
Predictability
Basic 5 2 GB 30 300 16.600/h
(4,6/s)
Good
Standard/S0 10 250 GB 60 600 521/min
(8,5/s)
Better
Standard/S1 20 250 GB 90 900 934/min
(15,6/s)
Better
Standard/S2 50 250 GB 120 1.200 2.570/min
(42,8/s)
Better
Premium/P1 100 500 GB 200 2.400 105/s Best
Premium/P2 200 500 GB 400 4.800 228/s Best
Premium/P3 800 500 GB 1.600 19.200 735/s Best
16. Evoluzione da Federation a Elastic Scale
(cenni)
• The Azure SQL Database Federations feature is being retired along with
the Web/Business editions in September 2015 (Cit.)
17. Shard Map
• Due tipi di Shard Map
– Range: intervalli elementi contigui
– List: lista di valori
• Quattro tipi di chiavi
– INT
– BIGINT
– GUID
– VARBINARY
23. Strumenti per la migrazione
• Schema e dati
SQL Server Migration Assistant (SSMA)
– da Oracle, Sybase, MySQL e Access
SQL Server Management Studio (SSMS)
– da SQL Server 2012 usando .bacpac package
SQL Database Migration Wizard (CodePlex)
– SQL Server 2008 R2 SP1 (v3x), SQL Server 2012 (v4x)
• Solo dati
– bcp, SSMS, SQL Data Sync, SSIS
• Solo schema
SQL Server Data Tools
– da Microsoft Visual Studio 2012
– da SQL Server 2012 usando .dacpac package
24. Caso reale di migrazione
• Strumento utilizzato: Migrate Data di SQL Server Migration
Assistant for MySQL
• Quantità: 6 tabelle, 9KK righe, 520MB dimensione totale
• Tempi: 26’ 30’’ upload parallelo, fibra 10Mbit/s
26. CONSIDERAZIONI
• Limitazioni sulle funzionalità
SQL Server Utility, SQL Server PowerShell Provider, Master Data Services, Change Data Capture, Data
Auditing, Data Compression, Extended Events, Extension of spatial types and methods through
Common Language Runtime (CLR), External Key Management / Extensible Key Management,
FILESTREAM Data, Integrated Full-Text Search, Large User-Defined Aggregates (UDAs), Large
User-Defined Types (UDTs), Performance Data Collection (Data Collector), Policy-Based Management,
Resource Governor, SQL Server Replication Transparent Data Encryption, Common Language
Runtime (CLR) and CLR User-Defined Types, Database Mirroring, Service Broker, Table Partitioning,
Typed XML and XML indexing (XML data type), Backup and Restore, Replication, Extended Stored
Procedures, SQL Server Agent/Jobs
• Limitazioni su T-SQL
Common Language Runtime (CLR), Database file placement, Database mirroring, Distributed
queries, Distributed transactions, Filegroup management, Global temporary tables, SQL Server
configuration options, SQL Server Service Broker, System tables, Trace Flags
• Documentazione disponibile online
• Pianifica prima di iniziare
28. GESTIRE SCHEMA E DATI
• Gestire ambienti di test e produzione
• Pianificare uno scenario di undo
• Cambiare lo schema e dati
SQL Server Management Studio (SSMS)
– da SQL Server 2012 usando .bacpac package
SQL Database Migration Wizard (CodePlex)
– SQL Server 2008 R2 SP1 (v3x), SQL Server 2012 (v4x)
• Cambiare solo dati
– bcp, SSMS, SQL Data Sync, SSIS
• Cambiare solo lo schema
– Microsoft Visual Studio 2012
29. Caso reale di upload federazione
• Strumento utilizzato:
Esporta dati di SQL Server
Management Studio
• Quantità:
3 tabelle, 8,6KK righe,
490MB dimensione totale
• Tempi:
10’ 15’’ download/upload
parallelo, fibra 10Mbit/s
31. Considerazioni
• DBA, Data Architect e sviluppatori, non litigate tra voi
• “Scalare” prima di raggiungere il limite
• Scegliere una pubblicazione passo-passo
• Pianificare prima di iniziare
33. Chi fa cosa?
• SQL Azure periodico mantenuto almeno 7 giorni
“as a safe guard against catastrophic software and system failures” !!!!
Backup Full settimanale, Differenziale giornaliero, Transaction Log ogni 5’
Storico 7gg (B), 14gg (S), 35gg (P)
Point in Time Restore, Restoring a Deleted Database, Geo-Restore
• Errori Utente (Business Continuity)
Usare SQL Data Sync (backup offline/remoto)
Copia di Database (CREATE DATABASE [destination] AS COPY OF [source])
Import/Export Service (Azure BLOB storage necessario, auto in preview)
Gruppo/Agente di sincronizzazione Azure (SQLDataSyncAgent solo x86 )
• Pianificare prima di iniziare