SQL Svr Enterprise Core

Microsoft SQL Server Enterprise

Microsoft SQL Server Enterprise Edition 2017 – это надежная, эффективная и интеллектуальная платформа управления данными. Сервер Microsoft SQL Server готов к работе в самых ответственных и требовательных бизнес-приложениях, помогая сокращать затраты на обслуживание существующих систем и разработку новых приложений и предоставляя широкие возможности бизнес-аналитики для всех сотрудников компании. Microsoft SQL Server Enterprise Edition предлагает всеобъемлющие функции дата-центра, сочетающего в себе базу данных и систему бизнес-аналитики. Редакция Microsoft SQL Server Enterprise Edition является оптимальным решением для крупномасштабных хранилищ данных и масштабных приложений корпоративного класса.

Особенности редакции Microsoft SQL Server Enterprise:

• Усовершенствованная высокодоступность. Более длительный период работоспособности, быстрое преодоление отказов, улучшенная управляемость и эффективное использование аппаратных ресурсов благодаря компоненту AlwaysOn для высокодоступности. AlwaysOn предоставляет до четырех активных вторичных реплик, которые всегда доступны для чтения, в т. ч. при наличии сбоев в сети. Интегрированная инструментальная панель упрощает управление доступностью.
• Высокопроизводительное выполнение в памяти. Обеспечение высокой производительности для хранения данных, аналитики и бизнес-процессов благодаря тому, что технологии выполнения в памяти встроены прямо в ядро БД SQL Server и средства аналитики для гибкости и простоты в использовании.
• Корпоративная масштабируемость. Обеспечение высокой гибкости как в традиционных локальных, так и значительно виртуализованных инфраструктурах с Windows Server 2012 R2. Физическая обработка может масштабироваться на максимум 640 логических процессоров, а виртуальные машины – на 64 логических процессора с 1 Тб оперативной памяти.
• Реализация подхода Self-service Business Intelligence (SSBI). Power View – это интерактивный инструмент исследования и визуализации данных для бизнес-аналитиков и конечных пользователей, поддерживающий визуализацию табличных и многомерных аналитически моделей.
• Повышение качества данных. Использование организационных баз знаний и сторонних справочников для профилирования, очистки и сопоставления данных через службы Data Quality Services.
• Повышение безопасности. Усовершенствованное управление объектами, связанными с аудитом, благодаря гибким инструментам, фильтрам и возможности проверять действия в пределах всех редакций.

Ядро СУБД SQL Server 2017

• Возобновляемая перестройка индексов в подключенном режиме: позволяет возобновить эту операцию с момента остановки после сбоя.
• Новое поколение функций обработки запросов, использующих стратегии оптимизации для адаптации к среде выполнения рабочих нагрузок приложений: адаптивные соединения в пакетном режиме, обратная связь по временно предоставляемому буферу памяти в пакетном режиме и выполнение с чередованием для многооператорных функций с табличными значениями.
• Автоматическая настройка базы данных предоставляет сведения о возможных проблемах с обработкой запросов и рекомендуемые решения.
• Новые возможности для баз данных графов, предназначенные для моделирования связей «многие ко многим».
• Инструмент Database Tuning Advisor (DTA) получил дополнительные функции и более высокую производительность.
• Усовершенствования работы в памяти включают поддержку вычисляемых столбцов в оптимизированных для памяти таблицах, а также полную поддержку функций JSON и оператор CROSS APPLY для модулей, скомпилированных в собственном коде.
• Службы SQL Server 2017 Integration Services (SSIS)
• SQL Server 2017 Integration Services (SSIS) теперь поддерживает SQL Server на Linux, и новый пакет позволяет апускать пакеты SSIS в Linux из командной строки.
• Новый компонент Scale Out для SSIS значительно упрощает запуск SSIS на множестве компьютеров. 
• Источник OData и диспетчер подключений OData теперь поддерживают подключение к веб-каналам OData в Microsoft Dynamics AX Online и Microsoft Dynamics CRM Online.
• Службы SQL Server 2017 Master Data Services (MDS)
• Обновление с SQL Server 2012, SQL Server 2014 или SQL Server 2016 до SQL Server 2017 Master Data Services обеспечит улучшенную производительность и усовершенствованный интерфейс.
• Использование хранимой процедуры позволило значительно ускорить промежуточную обработку миллионов записей.
• Службы SQL Server 2017 Analysis Services (SSAS)
• SQL Server Analysis Services 2017 включает множество улучшений для табличных моделей. К ним относятся следующие объекты.
• Табличный режим стал параметром установки по умолчанию для Analysis Services.
• Безопасность на уровне объектов для защиты метаданных табличных моделей.
• Возможность легко создавать связи на основе полей дат.
• Новые источники получения данных (Power Query) и поддержка существующих источников данных DirectQuery для запросов на языке M.
• Редактор DAX для SSDT.
• Подсказки по кодированию — продвинутая функция для оптимизации обновления данных больших табличных моделей в памяти.
• Современный интерфейс получения данных для табличных моделей с уровнем совместимости 1400.

Машинное обучение в SQL Server 2017

• Разработчикам в SQL Server теперь доступны обширные библиотеки машинного обучения и искусственного интеллекта для Python в экосистеме открытого кода, а также последние инновации от Майкрософт.
• Revoscalepy – этот эквивалент RevoScaleR (Python) включает параллельные алгоритмы для линейных и логистических регрессий, деревьев решений, усиленных деревьев и случайных лесов, а также обширный набор API для преобразования и перемещения данных, контекстов удаленного вычисления и источников данных.
• MicrosoftML – этот современный пакет алгоритмов и преобразований для машинного обучения с привязками Python включает инструменты работы с глубокими нейронными сетями, быстрыми деревьями и лесами принятия решений, а также оптимизированные алгоритмы линейной и логистической регрессии. 
• Управление пакетами – T-SQL теперь поддерживает оператор CREATE EXTERNAL LIBRARY, который предоставляет администраторам баз данных больше возможностей для управления с помощью пакетов R.