SQL Server 2017, primera base de datos con BI e IA incorporadas

Autor: José Luis Becerra Pozas
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Microsoft anunció la disponibilidad de SQL Server 2017, un sistema de gestión de bases de datos relacionales que permitirá aplicar el rendimiento y la seguridad propios de esta plataforma a contenedores Linux y Docker para sus cargas de trabajo. De esta manera, los desarrolladores estarán en condiciones de crear aplicaciones inteligentes utilizando su idioma y entornos preferidos. Y todo ello con características de Inteligencia de Negocios (BI) e Inteligencia Artificial (IA) incorporadas, y un alto rendimiento, informó la compañía.

Ahora, gracias a SQL Server 2017, es posible ejecutar cargas de trabajo en Linux, Windows y Docker. Además, ofrece una base de datos de misión crítica con todo lo incorporado en la plataforma que elijan los clientes, y también facilita el desbloqueo de DevOps sin fisuras con contenedores Docker Enterprise Edition.

Principales características

Según Microsoft, SQL Server 2017 es la primera base de datos con Inteligencia Artificial incorporada que permite a los clientes ejecutar sus cargas de trabajo en Linux, Windows y Docker.

Esta versión ofrece una base de datos de misión crítica con todo incorporado en la plataforma que elijan los clientes, y también puede desbloquear DevOps sin fisuras con contenedores Docker Enterprise Edition, brindando eficiencia y simplicidad a su innovación. Estas características permiten el análisis de datos gráficos y análisis avanzados usando Phyton y R.

SQL Server 2017 permite que los clientes agreguen administración y análisis de datos gráficos para descubrir nuevos tipos de relaciones. Así, el soporte de datos gráficos incluye capacidades completas para crear, leer, actualizar y eliminar datos gráficos, incluida la capacidad de crear nodos y bordes. También se le han añadido extensiones del lenguaje T-SQL, que permiten el análisis de gráficos. En este sentido, la puntuación nativa en T-SQL facilita la puntuación de los datos operativos mediante análisis avanzados casi en tiempo real, dado que no hay que cargar las bibliotecas de Machine Learning para acceder a su modelo.

Asimismo, la versión 2017 brinda un nuevo soporte para Phyton. “Con dicho soporte, además de las bibliotecas R y Microsoft Machine Learning, se mejoran las capacidades de Machine Learning y se ofrece a los clientes la capacidad de desarrollar nuevas aplicaciones inteligentes que combinen lo mejor de las capacidades abiertas y empresariales de SQL Server 2017”, señaló la empresa de Redmond.

Pero, quizás, una de las nuevas características más destacadas de SQL Server 2017 sea el procesamiento adaptativo de consultas (Adaptative Query Processing), pues, entre otros beneficios, aporta inteligencia al rendimiento de la base de datos. Por ejemplo: las donaciones de memoria adaptativa en SQL Server rastrean y aprenden cuánta memoria se utiliza en una consulta determinada y durante cuánto tiempo para, bien evitar la apropiación excesiva de memoria, bien apropiarse de una cantidad insuficiente. Una característica que puede ayudar al rendimiento de las consultas y evitar incidencias que degradan la memoria búfer del disco.

Finalmente, se le han incorporado los comentarios de los clientes para agregar funciones que harán su trabajo diario más sencillo, como es el caso del procesamiento de consultas adaptativo y la corrección automática de planes, lo cual permite encontrar y corregir regresiones de rendimiento de manera automática.

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