2006 में, ब्रिटिश गणितज्ञ क्लाइव रॉबर्ट हम्बी ने शब्दों को चिह्नित किया:"डेटा नया तेल है।" तब से, आईटी नेताओं ने इसे बार-बार सुना है, विचार के साथ प्रतिध्वनित किया है, और हर कदम पर संवर्धित किया है।
क्लाइव ने आगे कहा, "डेटा मूल्यवान है, लेकिन अगर अपरिष्कृत है, तो इसका वास्तव में उपयोग नहीं किया जा सकता है। जिस तरह से तेल को गैस, प्लास्टिक, रसायन आदि में बदलना पड़ता है ताकि एक मूल्यवान इकाई बनाई जा सके जो लाभदायक गतिविधि को संचालित करे; इसलिए, डेटा को तोड़ा जाना चाहिए और उसका विश्लेषण किया जाना चाहिए ताकि उसका मूल्य हो।"
आईटी नेता अधिक सहमत नहीं हो सके और डेटा से सार्थक जानकारी निकालने के लिए कई बहुमुखी तकनीकों को खोजने का प्रयास किया है।
SQL सर्वर डेटा प्लेटफॉर्म
उस ओर, SQL Server® का व्यापक रूप से विस्तार हुआ है और अब यह केवल एकडेटाबेस इंजन नहीं रह गया है लेकिन एक डेटा प्लेटफ़ॉर्म ।
SQL 2019 के बारे में कुछ बेहतरीन बातें निम्नलिखित हैं:
- किसी भी डेटा पर खुफिया जानकारी :SQL सर्वर 2019 रिलेशनल डेटा के साथ खेलने से आगे निकल गया है और अब उन्नत डेटा वर्चुअलाइजेशन (पॉलीबेस) के साथ आधुनिक बिग डेटाक्लस्टर की शक्ति का उपयोग करके संरचित और असंरचित डेटा को संभाल सकता है।
- भाषा और मंच का चुनाव :SQL सर्वर अब प्लेटफ़ॉर्म-निर्भर नहीं है और अब Windows, Linux और कंटेनरों पर चल सकता है। साथ ही, SQL में Python,R वगैरह के साथ इन-बिल्ट इंटीग्रेशन है।
- उद्योग में अग्रणी प्रदर्शन :SQL सर्वर मिशन-महत्वपूर्ण, स्मार्ट एप्लिकेशन, डेटावेयरहाउस और डेटा लेक्स के लिए उन्नत मापनीयता, प्रदर्शन और उपलब्धता प्रदान करता है।
- उन्नत सुरक्षा सुविधाएं :SQL सर्वर को राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) भेद्यता डेटाबेस में पिछले नौ वर्षों में सबसे कम हमलावर के रूप में रिपोर्ट किया गया है।
- मिनटों में अंतर्दृष्टि और समृद्ध रिपोर्ट :मूल्यवान इंटरैक्टिव रिपोर्ट तैयार करने वाली Power BI रिपोर्ट के साथ SQL सर्वर रिपोर्टिंग सेवाओं का उपयोग करें।
डेटा की सीमाओं को बढ़ाते हुए, वास्तविक समय के डेटा पर चलने वाले एप्लिकेशन और महत्वपूर्ण क्वेरी-प्रदर्शन आवश्यकताओं के साथ, हमें न केवल एक डीबी इंजन बल्कि एक स्मार्ट डेटा प्लेटफॉर्म की आवश्यकता है। आज, व्यवसाय को निर्बाध रूप से चलाने के लिए संगठनों को डेटा के व्यापक सेट के साथ खेलना चाहिए। वे विभिन्न स्रोतों से डेटा का उपयोग करते हैं - रिलेशनल डेटाबेस से, जैसे कि SQL और ORACLE, विशाल डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट से लेकर बिग डेटा तक। बहुमुखी डेटा स्रोत होना चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि प्रत्येक डेटा स्रोत में एक अलग वास्तुकला, भंडारण तंत्र होता है जिसके परिणामस्वरूप विभिन्न कौशल और विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
एक एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म
SQL सर्वर 2019 यह सब एक एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म . के रूप में एक कवर के अंतर्गत लाता है .SQL सर्वर 2019 एक अधिक समृद्ध SQL DB इंजन देता है, बिग डेटा (अपाचे® स्पार्क, डेटा लेक) के लिए अंतर्निहित समर्थन के साथ स्केलेबिलिटी प्रदान करता है, डेटा वर्चुअलाइजेशन तकनीक प्रदान करता है, और अंतर्निहित मशीन लर्निंग, पायथन और आर क्षमताओं की पेशकश करता है।
SQL सर्वर 2019 का उपयोग करके एक एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म प्रस्तुत करता है:
- OLTP के लिए SQL DB इंजन
- पॉलीबेस के माध्यम से डेटा वर्चुअलाइजेशन
- स्तंभ स्टोर के माध्यम से डेटा मार्ट
- एचडीएफएस के माध्यम से डेटा लेक
- अपाचे स्पार्क के माध्यम से बिग डेटा, एमएल, स्ट्रीमिंग
एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा इन परस्पर संबंधित टुकड़ों का प्रबंधन और निगरानी है। आप कमांड-लाइन टूल, एपीआई, पोर्टल और डायनेमिक मैनेजमेंट व्यू (डीएमवी) का उपयोग करके इसे प्राप्त कर सकते हैं। Microsoft® हमें Azure® डेटा स्टूडियो (ADS) भी प्रदान करता है, जो हमें एकीकृत दृश्य प्रदान करता है। Azure डेटा स्टूडियो IntelliSense, कोडनिपेट्स, स्रोत नियंत्रण एकीकरण, एक एकीकृत टर्मिनल, क्वेरी परिणाम सेटों के अंतर्निर्मित चार्टिंग और अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड के साथ एक आधुनिक संपादक अनुभव प्रदान करता है।
हाथ में SQL सर्वर 2019 के साथ, संगठन न केवल SQL रिलेशनल DBengine का उपयोग कर सकते हैं, बल्कि एक केंद्रीकृत, स्केलेबल प्लेटफॉर्म पर बड़े डेटा की एक जबरदस्त मात्रा का भी उपयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, डेटा स्टोर को वर्चुअलाइज करने, डेटा लेक बनाने, स्केलेबल डेटा मार्ट बनाने के लिए PolyBase का उपयोग करके और SQL सर्वर 2019, और बुद्धिमान एप्लिकेशन बनाने के लिए बिग डेटा क्लस्टर का उपयोग करें, कोई भी संगठन अधिक सफल हो सकता है।
निष्कर्ष
मुझे पता है कि यह एक व्यापक विषय है और एक ही पोस्ट पर्याप्त नहीं है, इसलिए मैं अपने भविष्य के पोस्ट में व्यक्तिगत SQL 2019 पहलुओं के बारे में गहन जानकारी प्रदान करूंगा।
दो-भाग श्रृंखला में पॉलीबेस के साथ डेटा वर्चुअलाइजेशन का अन्वेषण करें।
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