2006 में, ब्रिटिश गणितज्ञ क्लाइव रॉबर्ट हम्बी ने शब्दों को चिह्नित किया: "डेटा नया तेल है।" तब से, IT नेताओं ने इसे बार-बार सुना है, इस विचार से सहमत हुए हैं, और हर कदम पर इसे बढ़ाया है।
क्लाइव ने आगे जोड़ा, "डेटा मूल्यवान है, लेकिन अगर अनरिफाइंड है, तो इसका वास्तव में उपयोग नहीं किया जा सकता। जिस तरह तेल को गैस, प्लास्टिक, रसायन आदि में बदलना पड़ता है ताकि एक मूल्यवान इकाई बन सके जो लाभदायक गतिविधि को चलाती है; उसी तरह, डेटा को मूल्यवान बनाने के लिए इसे तोड़कर विश्लेषण किया जाना चाहिए।"
IT नेता इससे अधिक सहमत नहीं हो सकते और डेटा से सार्थक जानकारी निकालने के लिए कई बहुमुखी तकनीकों को खोजने का प्रयास किया है।
SQL Server डेटा प्लेटफॉर्म
उस अंत तक, SQL Server® ने बड़े पैमाने पर विस्तार किया है और अब केवल एक डेटाबेस इंजन नहीं बल्कि एक डेटा प्लेटफॉर्म है।
SQL 2019 की कुछ सर्वोत्तम विशेषताएं निम्नलिखित हैं:
- किसी भी डेटा पर इंटेलिजेंस: SQL Server 2019 रिलेशनल डेटा के साथ खेलने से आगे निकल गया है और अब संरचित और असंरचित डेटा को संभाल सकता है, उन्नत डेटा वर्चुअलाइज़ेशन (PolyBase) के साथ आधुनिक बिग डेटा क्लस्टर की शक्ति का उपयोग करके।
- भाषा और प्लेटफॉर्म की पसंद: SQL Server अब प्लेटफॉर्म-निर्भर नहीं है और Windows, Linux, और कंटेनर पर चल सकता है। साथ ही, SQL में Python, R, आदि के साथ अंतर्निहित एकीकरण है।
- उद्योग-अग्रणी प्रदर्शन: SQL Server मिशन-महत्वपूर्ण, स्मार्ट एप्लिकेशन, डेटा वेयरहाउस, और डेटा लेक के लिए उन्नत स्केलेबिलिटी, प्रदर्शन, और उपलब्धता प्रदान करता है।
- उन्नत सुरक्षा सुविधाएं: पिछले नौ वर्षों में नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ स्टैंडर्ड्स एंड टेक्नोलॉजी (NIST) की कमजोरियों के डेटाबेस में SQL Server को सबसे कम असुरक्षित बताया गया है।
- मिनटों में अंतर्दृष्टि और समृद्ध रिपोर्ट: मूल्यवान इंटरैक्टिव रिपोर्ट बनाने के लिए SQL Server रिपोर्टिंग सेवाओं का Power BI रिपोर्ट के साथ उपयोग करें।
डेटा सीमाओं को फैलाने, एप्लिकेशन निकट रीयल-टाइम डेटा पर चलने, और महत्वपूर्ण क्वेरी-प्रदर्शन आवश्यकताओं के साथ, हमें केवल एक DB इंजन नहीं बल्कि एक स्मार्ट डेटा प्लेटफॉर्म की आवश्यकता है। आज, संगठनों को व्यवसाय को निर्बाध रूप से चलाने के लिए डेटा के एक व्यापक सेट के साथ खेलना होगा। वे विभिन्न स्रोतों से डेटा का उपयोग करते हैं—रिलेशनल डेटाबेस जैसे SQL और Oracle से लेकर विशाल डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट, बिग डेटा तक। बहुमुखी डेटा स्रोत चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं क्योंकि प्रत्येक डेटा स्रोत की एक अलग आर्किटेक्चर, स्टोरेज तंत्र होता है जिसके परिणामस्वरूप विभिन्न कौशल सेट और विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
एक एकीकृत डेटा प्लेटफॉर्म
SQL Server 2019 यह सब एक ही कवर के तहत एक एकीकृत डेटा प्लेटफॉर्म के रूप में लाता है। SQL Server 2019 एक अधिक समृद्ध SQL DB इंजन प्रदान करता है, बिग डेटा (Apache® Spark, डेटा लेक) के लिए अंतर्निहित समर्थन के साथ स्केलेबिलिटी प्रदान करता है, डेटा वर्चुअलाइज़ेशन तकनीक प्रदान करता है, और अंतर्निहित मशीन लर्निंग, Python, और R क्षमताएं प्रदान करता है।
SQL Server 2019 निम्न का उपयोग करके एक एकीकृत डेटा प्लेटफॉर्म प्रस्तुत करता है:
- OLTP के लिए SQL DB इंजन
- PolyBase के माध्यम से डेटा वर्चुअलाइज़ेशन
- कॉलम्नर स्टोर के माध्यम से डेटा मार्ट
- HDFS के माध्यम से डेटा लेक
- Apache Spark के माध्यम से बिग डेटा, ML, स्ट्रीमिंग
एक और महत्वपूर्ण हिस्सा इन परस्पर संबंधित टुकड़ों का प्रबंधन और निगरानी है। आप कमांड-लाइन टूल्स, API, पोर्टल्स, और डायनामिक मैनेजमेंट व्यूज (DMV) का उपयोग करके इसे प्राप्त कर सकते हैं। Microsoft® हमें Azure® डेटा स्टूडियो (ADS) भी प्रदान करता है, जो हमें एक एकीकृत दृश्य देता है। Azure डेटा स्टूडियो IntelliSense, कोड स्निपेट्स, सोर्स कंट्रोल एकीकरण, एक एकीकृत टर्मिनल, क्वेरी परिणाम सेट के अंतर्निहित चार्टिंग, और अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड के साथ एक आधुनिक संपादक अनुभव प्रदान करता है।
SQL Server 2019 के साथ, संगठन न केवल SQL रिलेशनल DB इंजन का उपयोग कर सकते हैं बल्कि एक केंद्रीकृत, स्केलेबल प्लेटफॉर्म पर भारी मात्रा में बिग डेटा का भी उपयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, PolyBase का उपयोग करके डेटा स्टोर को वर्चुअलाइज़ करके, डेटा लेक बनाकर, स्केलेबल डेटा मार्ट और SQL Server 2019 बनाकर, और इंटेलिजेंट एप्लिकेशन बनाने के लिए बिग डेटा क्लस्टर का उपयोग करके, कोई भी संगठन अधिक सफल बन सकता है।
निष्कर्ष
मुझे पता है कि यह एक व्यापक विषय है और एक पोस्ट पर्याप्त नहीं है, इसलिए मैं भविष्य की पोस्ट में व्यक्तिगत SQL 2019 पहलुओं में गहरी डाइव प्रदान करूंगा।
PolyBase के साथ डेटा वर्चुअलाइज़ेशन का दो-भाग श्रृंखला में अन्वेषण करें।
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