Azure Platform as a Service & SQL 2016 INFRASTRUCTURE DAYS 2017

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Leonard Klein
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1 Azure Platform as a Service & SQL

2 Evolution der Microsoft Data Platform XML KPIs SQL Server 2000 Management Studio Mirroring SQL Server 2005 Compression Policy-Based Mgmt Programmability SQL Server 2008 PowerPivot SharePoint Integration Master Data Services SQL Server 2008 R2 AlwaysOn ColumnStore Index Data Quality Services Power View Cloud Connectivity SQL Server 2012 In-Memory Across Workloads Performance & Scale Hybrid Cloud Optimized HDInsight Cloud BI SQL Server 2014 Operational Analytics StretchDB Polybase R Integration Temporal Query Data Store RLS Always Encrypted SQL Server 2016

3 1 2 3 Mission Critical Platform Tiefere Einsicht in Daten Skalierbar durch die Cloud 3

4 Mission Critical Platform Performance Security Availability Scalability Operational analytics MaximalePerformance durchrealtime analytics mittransaktionellen Daten Vermeidung von Datenausbreitung In-memory OLTP für mehrere Applikationen Query Store Always Encrypted Row level security Dynamic Data Masking Enhanced AlwaysOn 3 synchrone Replikas für automatischenfailover Domain-übergreifend Round robin load balancing von Replikas DTC fürtransaktionelle Integritätüber Datenbank- Instanzen mit AlwaysOn Enhanced online operations Support für Windows Server TB 16 Sockets 4

5 Tiefere EiNSicht in Daten Access any data Scale and manage Powerful insights PolyBase Power Query für Analysen und Reports Erweiterte SSIS Designer support fürvorgänger-versionen von SSIS Support fürpower Query Enterprise-grade Analysis Services Neue SSDT in Visual Studio Enhanced MDS Excel add-in 15x schneller Granularere Security Roles Archivierungsoptionen fürtransactional Logs Wiederverwendung von Entitäten übermehrere Modelle Built-in advanced analytics Business insights with rich visualizations on mobile devices Enhanced Reporting Services 5

6 Skalierbar durch die Cloud Hybrid solutions Simplicity Consistency Stretch tables in Azure Power BI mit on-premises data Hybrid scenarios mit SSIS Enhanced backup to Azure Easy migration of on-premises SQL Server Simplified Add Azure Replica Wizard Common Development, Management und Identity Tools Consistent experience from on-premises to Azure 6

7 Mission Critical Platform Performance Security Availability Scalability Operational analytics Auswerten von operative Daten aufgrund von in-memory OLTP und disk-based OLTP In-memory OLTP enhancements Größere T-SQL surface area, Terabytes von memory supported, and mehr parallele CPUs Query data store Überwachen und Optimieren von Query Plans Native JSON Mehr Funktionen für JSON Temporal database support 7 Datenabfragen Point in Time Always encrypted Sensitive Daten werden immer verschlüsselt gehalten Row-level security Der Zugriff auf einzelne Zeilen kann eingeschränkt werden Dynamic data masking Daten werden in Echtzeit maskiert um unauthorisierten Zugriff zu vermeiden Other enhancements Auditing von success/failure bei Datenbank-Operationen TDE Support für Storage von inmemory OLTP tables Erweitertes Auditieren von OLTP mit der Möglichkeit historische Daten aufzuzeichnen Enhanced AlwaysOn Drei synchrone Replikas für automatischen Failover über merhere Domains Round robin load balancing von Replikas Automatischen Failover basierend auf den Datenbankzustand DTC für transaktionelle Integrität über mehrere Datenbank-Instanzen bei AlwaysOn SSIS ist supported mit AlwaysOn Enhanced database caching TemDB-Dateien werden automatisch richtig angelegt

8 Traditionelle operational/analytics Architektur IIS Server BI analysts Herausforderungen Komplexe Implementierung Benötigt mindestens zwei Server (Investitions- und Betriebskosten) Latenz bei Analysen Es werden immer mehr real-time Analysen benötigt 8

9 Schnellerer Zugriff auf Analysen e 9 IIS Server BI analysts Vorteile Keine Latenzen Kein ETL Kein separates Data Warehouse Herausforderungen Analytische Abfragen sind oft sehr Ressourcenintensiv und blockieren andere Abfragen Der Einfluss auf den operative Betrieb muss minimiert werden Das relationale Schema ist nicht immer optimal für analytische Abfragen

10 Tiefere Einsicht in Daten Access any data Scale and manage Powerful Insights Advanced analytics PolyBase Verwendung von Daten von SQL Server und Hadoop durch T-SQL Abfragen Enhanced SSIS Designer-Support für frühere SSIS- Versionen Support für Power Query Enterprise-grade Analysis Services Erweitere Performance für Analysis Services Single SSDT in Visual Studio 2015 Mehr Funktionalität vorhanden durch Aulagerung des Designs in Visual Studio Mobile BI Virtualisierung von Reporting-Daten auf mobilen Endgeräten (Windows, ios und Android) Enhanced Reporting Services Neue moderne Reports mit großartigen Visualisierungen R integration Vorausschauende Analysen in der relationalen Datenbank Analytics libraries Erweiterung der R -Script- Bibliothek mit Microsoft Azure Marketplace Enhanced MDS Excel add-in 15x faster; granularere Security Rollen; uvm. 10

11 Polybase Quote: T-SQL query ************************ ********************** ********************* SQL Server Hadoop ********************** *********************** $ Name DOB State Jim Gray 11/13/58 WA Ann Smith 04/29/76 ME 11

12 Demo - Polybase 12

13 Visualisierungen auf mobile devices Business Auswertungen durch verbesserte Visualisierungen auf jedem Device. Native Apps für Windows, ios and Android. 13

14 Moderne reports Mit SQL Server Reporting Services Kompatibilität für modern Browser Verbesserte Parameter Moderne Themes Neue Chart Typen 14

15 Hybrid BI Und hier die Subline Power BI Verbindungen zu On-Premise Analysis Services Anpinnen von Power BI Dashboards an On- Premise SSRS Reports PresentatinLoad > +0.07% (+0.02) 11/9/2014 4:00 PM EST +CALL Weather 24 Raleigh Rain 45 /17 Placeholder 15

16 Skalieren mit Cloud Hybrid solutions Simplicity Consistency Stretch Database Erweitern operative Tabellen in einem sicheren Weg nach Azure um kosten zu sparen bei historischen Daten. Dies funktioniert auch mit Always Encrypted und Row Level Security Power BI mit on-premises data Neue interactive Abfragen mit Analysis Services. Daten bleiben im eigenen Netzwerk. Hybrid Scenarios mit SSIS Azure Data Factory Integration mit SSIS Enhanced Backup to Azure Schnellere Restore Zeiten und 50% Einsparung im Storage, Unterstützung größere DBs mit Block Blobs und anpassparen Backup Schedules mit lokalem Staging Einfache Migration von on-premises SQL Server Einfache Point and Click Migration nach Azure Einfache Add Azure Replica Wizard Automatische Listener Konfiguration für AlwaysOn in Azure VMs Einfache development, management and identity tools Inklusive Active Directory, Visual Stuido, Hyper-V und System Center Consistent Experience from SQL Server on-premises to Microsoft Azure IaaS and PaaS 16

Stretch SQL Server Nach Azure On-premises Azure Möglichkeiten Erweitern großer operationeller Tabellen von On-Premise nach Azure mit Abfrage- Möglichkeiten Hot/active data

17 Stretch SQL Server Nach Azure On-premises Azure Möglichkeiten Erweitern großer operationeller Tabellen von On-Premise nach Azure mit Abfrage- Möglichkeiten Hot/active data Trickle data movement and remote query processing Cold/closed data Vorteile Orders In-memory OLTP table Order history Stretched table BI integration for on-premises and cloud 17

18 Stretch SQL Server Nach Azure Microsoft Azure Jim Gray ox7ff654ae6d 3/18/2005 Order history Stretch to cloud Name SSN Date Customer data Jane Doe cm61ba906fd 2/28/2005 Product data Jim Gray ox7ff654ae6d 3/18/2005 Order History John Smith i2y36cg776rg 4/10/ Bill Brown nx290pldo90l 4/27/2005 Query App

19 Demo - Stretch DB 19

20 Demo SQL Database (Azure) 20

Verbindung Zu on-premises Analysis Services daten Möglichkeiten Live dashboards and exploration Publish On-Premise Analysis Services Daten

21 Verbindung Zu on-premises Analysis Services daten Möglichkeiten Live dashboards and exploration Publish On-Premise Analysis Services Daten Modele für Auswertungen in Power BI Vorteile AS Connector Interactive query Analysis Services on-premises Tabular model SQL Server vnext 21

22 Demo Power BI Solutions 22

23 SQL Server 2017

24 SQL Server 2017

Performance-Gewinn ohne Tuning Performancegewinn ohne manuelles Tuning durch Adaptive Query Processing und Automatic Plan Correction Schnellere Transaktions-Abarbeitung durch In- Memory OLTP und

25 Performance-Gewinn ohne Tuning Performancegewinn ohne manuelles Tuning durch Adaptive Query Processing und Automatic Plan Correction Schnellere Transaktions-Abarbeitung durch In- Memory OLTP und schnellere Analyse durch inmemory Columnstore Real-Time operational Analytics durch Kombination der in-memory Technologien PresentatinLoad > +0.07% (+0.02) 11/9/2014 4:00 PM EST +CALL Weather 24 Raleigh Rain 45 /17 Unterstützt auf Linux Placeholder 25

Schützen der Daten durch Always Encrypted Die wenigsten NIST(National Institue of Standards and Technology)-Vulnerabilities über die letzten 7 Jahre Verschlüsselung der Daten während der

26 Schützen der Daten durch Always Encrypted Die wenigsten NIST(National Institue of Standards and Technology)-Vulnerabilities über die letzten 7 Jahre Verschlüsselung der Daten während der Laufzeit über Always Encrypted Dynamic Data Masking schützt sensitive Daten PresentatinLoad > +0.07% (+0.02) 11/9/2014 4:00 PM EST +CALL Weather 24 Raleigh Rain 45 /17 Placeholder 26

Echtzeit-Analyse durch R und Python Die Intelligenz bei den Daten direkt anwenden über in-database R und Python analytics Analysen werden parallel durchgeführt und bei Bedarf PresentatinLoad 28.

27 Echtzeit-Analyse durch R und Python Die Intelligenz bei den Daten direkt anwenden über in-database R und Python analytics Analysen werden parallel durchgeführt und bei Bedarf PresentatinLoad > +0.07% (+0.02) 11/9/2014 4:00 PM EST Führende AI-Technologie um Dateninhalt schneller zu erfassen Erweiterte machine-learning Algorithmen mit GPUs +CALL Weather 24 Raleigh Rain 45 /17 Placeholder 27

Daten-abfragen mit Graph Speichern und Analyisieren von nichthierarchischen Verbindungen mit Graph data support PolyBase um Abfragen über Daten am SQL- Server und Daten in Hadoop abzufragen

28 Daten-abfragen mit Graph Speichern und Analyisieren von nichthierarchischen Verbindungen mit Graph data support PolyBase um Abfragen über Daten am SQL- Server und Daten in Hadoop abzufragen Hadoop kombiniert mit SQL-Server stellt den Zugriff auf den Data Lake bereit PresentatinLoad > +0.07% (+0.02) 11/9/2014 4:00 PM EST +CALL Weather 24 Raleigh Rain 45 /17 Placeholder 28

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