Azure SQL Database Edge: habilitar los datos inteligente en el perímetro

Publicado el 13 mayo, 2019

Corporate Vice President, Azure Data

El mundo de los datos cambia a un ritmo rápido, de manera que se prevé que cada vez haya más datos para almacenar y procesar en el perímetro. Microsoft ha puesto a disposición de las empresas la capacidad de adoptar un área de superficie de programación común en sus centros de datos con Microsoft SQL Server y en la nube con Azure SQL Database. Observamos que la latencia, la gobernanza de los datos y la conectividad de la red continúan gravitando las necesidades de proceso de los datos hacia el perímetro. Los nuevos sensores e innovadores chips con funcionalidades de análisis a un menor costo permiten más escenarios de proceso perimetrales para impulsar una mayor agilidad para las empresas.

En Microsoft Build 2019, anunciamos Azure SQL Database Edge, disponible en versión preliminar, para ayudar a abordar los requisitos de datos y análisis en el perímetro utilizando el motor de SQL eficiente, seguro y de alta disponibilidad. Los desarrolladores ahora podrán adoptar un área de superficie de programación constante para desarrollar en una base de datos SQL y ejecutar el mismo código localmente, en la nube o en el perímetro.

Azure SQL Database Edge ofrece:

  • Superficie pequeña que permite que el motor de base de datos se ejecute en dispositivos ARM y x64 mediante el uso de contenedores en dispositivos interactivos, puertas de enlace perimetrales y servidores perimetrales.
  • Desarrollar escenarios una vez e implementarlos en cualquier lugar a través de un área de superficie de programación común en Azure SQL Database, SQL Server y Azure SQL Database Edge.
  • Combinación de streaming de datos y series temporales, con aprendizaje automático en la base de datos para permitir análisis de baja latencia.
  • Funcionalidades de seguridad líderes del sector de Azure SQL Database para proteger los datos en reposo y en movimiento en dispositivos perimetrales y puertas de enlace perimetrales; asimismo, permite la administración desde un portal de administración central de Azure IoT.
  • Nube conectada y escenarios perimetrales completamente desconectados con el proceso y almacenamiento locales.
  • Admite las herramientas de inteligencia empresarial (BI) existentes para crear visualizaciones versátiles potentes con las herramientas de inteligencia empresarial de Power BI y de terceros.
  • Movimiento de datos bidireccional entre el perímetro y el entorno local o la nube.
  • Compatible con el popular lenguaje T-SQL, los desarrolladores pueden implementar análisis complejos mediante R, Python, Java y Spark, proporcionando analíticas instantáneas sin movimiento de datos y conclusiones más rápidas en tiempo real.

Logotipos del lenguaje T-SQL

  • Proporciona soporte para procesar y almacenar datos de gráficos, JSON y series temporales en la base de datos, junto con la capacidad de aplicar nuestros análisis y las funcionalidades de aprendizaje automático en la bases de datos en tipos de datos no relacionales.

Por ejemplo, los fabricantes que emplean el uso de la robótica o los procesos de trabajo automatizados pueden lograr eficiencias óptimas mediante el uso de Azure SQL Database Edge para el análisis y el aprendizaje automático en el perímetro. Estos entornos del mundo real pueden aprovechar el aprendizaje automático en la base de datos para una puntuación inmediata, iniciar acciones correctivas y detectar anomalías.

Ventajas principales:

  • Un área de superficie de programación constante como Azure SQL Database y SQL Server; el motor SQL en el perímetro permite a los ingenieros compilar una vez para el entorno local, en la nube o en el perímetro.
  • La funcionalidad de streaming habilita el análisis instantáneo de los datos entrantes para conclusiones inteligentes.
  • Las funcionalidades de inteligencia artificial en la base de datos permiten escenarios como la detección de anomalías, el mantenimiento predictivo y otros escenarios de análisis sin tener que mover datos.

Elección del diagrama de la plataforma que detalla las opciones posibles para las funcionalidades en la base de datos

Entrenamiento en la nube y puntuación en el perímetro

Al dar apoyo a un área de superficie de programación constante en el entorno local, en la nube o en el perímetro, los desarrolladores pueden usar métodos idénticos para proteger los datos en movimiento y en reposo, permitiendo al mismo tiempo arquitecturas de alta disponibilidad y recuperación ante desastres iguales a las utilizadas en Azure SQL Database y SQL Server. Proporcionar una transición sin problemas de la aplicación desde las distintas ubicaciones significa que un almacenamiento de datos en la nube podría entrenar un algoritmo e insertar el modelo de aprendizaje automático en Azure SQL Database Edge y permitirle ejecutar la puntuación localmente, lo que ofrece una puntuación en tiempo real utilizando un código base único.

Almacenamiento y reenvío inteligentes

El motor proporciona habilidades para tomar los conjuntos de datos de streaming y replicarlos directamente en la nube, junto con la habilitación de un patrón inteligente de almacenamiento y reenvío. En la dualidad, el perímetro puede aprovechar sus funcionalidades analíticas al procesar datos de streaming o aplicar el aprendizaje automático utilizando el aprendizaje automático en la base de datos. Fundamentalmente, el motor puede procesar datos localmente y cargarlos mediante la replicación nativa en un centro de datos central o en la nube para un análisis agregado a través de varios centros perimetrales diferentes.

Visualización del diagrama de flujo del motor de Azure SQL Database Edge que se ejecuta en dispositivos interactivos, así como en puertas de enlace y servidores perimetrales

Desbloquee las conclusiones adicionales para los datos que residen en el perímetro. Únase al Programa de usuarios pioneros para tener acceso a la versión preliminar y empiece a crear su próxima solución de inteligencia perimetral.