SQL Data Warehouse

Weitere Informationen zu Azure SQL Data Warehouse

Azure SQL Data Warehouse ist ein SQL-basiertes, vollständig verwaltetes Data Warehouse im Petabytebereich in der Cloud. Es ist sehr elastisch, sodass Sie die Lösung innerhalb weniger Minuten bereitstellen und in Sekunden skalieren können. Computing und Speicher lassen sich unabhängig voneinander skalieren, sodass Sie Burstcomputing für komplexe analytische Workloads einrichten oder Ihr Warehouse für Archivierungsszenarien zentral herunterskalieren können. Dabei zahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich nutzen, und sind nicht mehr von vordefinierten Clusterkonfigurationen abhängig. So können Sie im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouse-Lösungen eine höhere Kosteneffizienz erzielen.

Schnell bereitstellen und noch schneller skalieren

Profitieren Sie von echter Cloudelastizität, stellen Sie in weniger als fünf Minuten ein Data Warehouse bereit, und skalieren Sie das Computing in wenigen Sekunden – Sie müssen keine übermäßigen Kapazitäten mehr bereitstellen. Skalieren Sie bei Bedarf einfach zentral hoch, und skalieren Sie dann zentral herunter, um die Kosten in Grenzen zu halten.

Toshiba
„Wir nutzen die Elastizität und die Skalierungsfähigkeiten von Azure SQL Data Warehouse, um unsere Systeme zentral hochzuskalieren, wenn wir Analysen für all die Daten durchführen müssen, die wir von Tausenden von Geräten erfassen. Anschließend skalieren wir zentral herunter, um die Kosten zu optimieren, ohne Kompromisse hinsichtlich der Leistung einzugehen.“

Roger Shih, Senior Technical Product Manager, Toshiba America Business Solutions

Zahlen Sie nur für Ressourcen, die Sie wirklich nutzen

Zahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich nutzen, und befreien Sie sich von den vordefinierten Clusterkonfigurationen herkömmlicher Data Warehouse-Lösungen. Da Computing- und Speicherressourcen voneinander getrennt sind, können Sie all Ihre Daten erfassen – ohne Kompromisse in Bezug auf die Art der Daten – und Computefunktionen nur für die Datasets ausführen, auf die es ankommt. Darüber hinaus bietet SQL Data Warehouse als einzige Lösung die Möglichkeit, die Computeleistung anzuhalten. So können Sie flexibler arbeiten und behalten Ihre Cloudkosten besser im Blick.

Integral Analytics
„Wir sind von AWS Redshift zu Azure SQL Data Warehouse gewechselt und haben dabei eine Woche lang migriert mehr als 7 TB unkomprimierte Daten – aus zwei einfachen Gründen: Wir wollten Geld sparen und eine geradlinigere Implementierung für erweiterte Analysen ermöglichen.“

Bill Sabo, Managing Director of Information Technology, Integral Analytics

Vertrauen Sie der automatischen Bedrohungserkennung

Verwalten, erkennen und reduzieren Sie Sicherheitsbedrohungen mit der automatischen Bedrohungserkennung und den Authentifizierungsfeatures von Azure. Integrierte Funktionen für Überwachung und Bedrohungserkennung setzen Machine Learning-Verfahren ein, um die Muster Ihrer Workloads zu verstehen, und dienen als Alarmsystem, das Sie vor einer möglichen Sicherheitsverletzung warnt.

ASEBA
„Die Bedrohungserkennung ist ein unglaubliches Feature, das supereinfach zu verwenden ist – sie ermöglicht es unserem kleinen Engineeringteam, unsere Unternehmensdaten zu schützen, ohne dass die Teammitglieder Sicherheitsexperten sein müssen ... Zu wissen, dass Microsoft seine immense Sicherheitskompetenz einsetzt, um meine Daten zu schützen, macht mich unbeschreiblich gelassen.“

Manrique Logan, Architekt und technischer Leiter, ASEBA

Unternehmenskritisch planen

Planen Sie zuverlässige Lösungen mit einer marktführenden SLA, die 99,9% Betriebszeit in öffentlich verfügbaren Regionen verspricht. Umfassende Compliancezertifizierungen und ein Rechenzentrumsnetzwerk mit der größten Reichweite weltweit ermöglichen Ihnen die Umsetzung der Wachstumsstrategie Ihres Unternehmens mit Microsoft als Partner.

Adcorp
„Unsere Vision ist die Expansion von Adcorp ... in ganz Afrika, dem Nahen Osten und der asiatisch-pazifischen Region ist Azure gut positioniert, um unsere aggressive Wachstumsstrategie zu unterstützen, und wir haben Vertrauen in die Partnerschaft mit Microsoft.“

Peter Wilmot, General Manager of IT Infrastructure bei Adcorp.

Erkenntnisse gewinnen mit Big Data und erweiterten Analysen

Die in SQL Data Warehouse integrierte PolyBase-Technologie ermöglicht Ihnen die problemlose Ausführung verteilter Analysen. Sie können eine einzelne Transact-SQL-Abfrage über mehrere Datenquellen hinweg ausführen, einschließlich Azure Data Lake Store. PolyBase bietet zudem eine schnelle Datenerfassung über die gleichen Abfragetools. Und dank der Kompatibilität mit anderen Diensten wie z.B. Azure Machine Learning und den Produkten von Looker Data Sciences können Sie Ihren gesamten Datenbestand analysieren und so Ihr Business transformieren.

Jet.com
„In Azure SQL Data Warehouse verwenden wir PolyBase, um Daten aus HDInsight zu erfassen, und führen dann täglich Tausende analytischer Abfragen für Datensätze im zweistelligen Milliardenbereich aus — insgesamt etwa 20 TB Daten. So können wir die Preisentwicklung und die Marktdynamik überwachen, um die Preise anzupassen und sicherzustellen, dass wir unseren Kunden den besten Preis anbieten.“

Christoph Leinemann, Senior Director Data Engineering, Jet.com

Die vertraute SQL Server-Plattform ist die Basis

Entwickeln Sie in einer vielseitigen Programmierumgebung ganz einfach in der SQL-Sprache, die Sie kennen. SQL Data Warehouse profitiert von den Innovationen von SQL Server 2016 und bietet Funktionen wie etwa den branchenführenden Columnstore-Index von SQL Server 2016 für schnellere Analyseabfragen.

MediaBrix
„Sie brauchen kein Hive, Sie brauchen kein uSQL, Sie müssen keine andere Sprache wählen – SQL ist eine Sprache, die alle DBAs kennen wie ihre Westentasche.“

Christopher Beach, Senior Vice President of Engineering, MediaBrix

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Sie wissen nicht, womit Sie anfangen sollen?

Lesen Sie eine Schrittanleitung zum Einstieg in SQL Data Warehouse, und informieren Sie sich dann weiter über allgemeine bewährte Methoden für SQL Data Warehouse.

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Erzielen Sie dank einer einzigen SQL-basierten Ansicht wichtige Einblicke aus all Ihren Datenquellen. Verwenden Sie Transact-SQL-Abfragen über relationale und nicht relationale Daten hinweg. Informieren Sie sich eingehender über Authentifizierung und Verbindungen, dynamisches SQL, gespeicherte Prozeduren, benutzerdefinierte Schemas und Sichten.

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