2006년 영국의 수학자 Clive Robert Humby는 "Data is the new Oil"이라는 단어를 표시했습니다. 그 이후로 IT 리더는 이 말을 반복적으로 듣고, 아이디어에 공감하고, 모든 단계에서 증강 편집을 수행했습니다.
클라이브는 또 “데이터는 가치가 있지만 정제되지 않으면 실제로 사용할 수 없다. wayOil은 수익성 있는 활동을 주도하는 가치 있는 실체를 만들기 위해 가스, 플라스틱, 화학 물질 등으로 변경되어야 합니다. 따라서 데이터가 가치를 가지려면 데이터를 세분화하고 분석해야 합니다.”
IT 리더는 더 이상 동의할 수 없었고 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해 다양한 다용도 기술을 찾기 위해 노력했습니다.
SQL Server 데이터 플랫폼
이를 위해 SQL Server®는 대규모로 확장되었으며 더 이상 데이터베이스 엔진이 아닙니다. 하지만 데이터 플랫폼 .
다음은 SQL 2019의 몇 가지 장점입니다.
- 모든 데이터에 대한 인텔리전스 :SQL Server 2019는 관계형 데이터를 사용하는 것을 넘어 이제 향상된 데이터 가상화(Polybase)가 포함된 최신 빅 데이터 클러스터의 기능을 사용하여 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 언어 및 플랫폼 선택 :SQL Server는 더 이상 플랫폼에 종속되지 않으며 Windows, Linux 및 컨테이너에서 실행할 수 있습니다. 또한 SQL에는 Python, R 등과 통합된 내장 기능이 있습니다.
- 업계 최고의 성능 :SQL Server는 미션 크리티컬한 스마트 애플리케이션, Datawarehouse 및 Data Lakes를 위한 고급 확장성, 성능 및 가용성을 제공합니다.
- 고급 보안 기능 :SQL Server는 NIST(National Institute of Standards and Technology) 취약점 데이터베이스에서 지난 9년 동안 공격 가능성이 가장 낮은 것으로 보고되었습니다.
- 몇 분 안에 인사이트 및 풍부한 보고서 :귀중한 대화형 보고서를 생성하는 Power BI 보고서와 함께 SQL Server Reporting Services를 사용합니다.
경계를 확장하는 데이터, 거의 실시간 데이터에서 실행되는 애플리케이션, 중요한 쿼리 성능 요구 사항으로 인해 DB 엔진뿐만 아니라 스마트 데이터 플랫폼이 필요합니다. 오늘날 조직은 비즈니스를 원활하게 운영하기 위해 광범위한 데이터 세트를 활용해야 합니다. SQL 및 ORACLE과 같은 관계형 데이터베이스, 방대한 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트에서 빅 데이터에 이르기까지 다양한 소스의 데이터를 사용합니다. 다양한 데이터 소스를 보유하는 것은 각 데이터 소스가 서로 다른 아키텍처, 저장 메커니즘을 가지고 있기 때문에 어려울 수 있습니다. 그 결과 다양한 기술과 전문 지식이 필요합니다.
통합 데이터 플랫폼
SQL Server 2019는 통합 데이터 플랫폼의 형태로 이 모든 것을 하나의 커버로 제공합니다. .SQL Server 2019는 더욱 강화된 SQL DB 엔진을 제공하고, 빅 데이터(Apache® Spark, Data Lake)에 대한 기본 제공 지원으로 확장성을 제공하고, 데이터 가상화 기술을 부여하고, 기본 제공 기계 학습, Python 및 R 기능을 제공합니다.
SQL Server 2019는 다음을 사용하여 통합 데이터 플랫폼을 제공합니다.
- OLTP용 SQL DB 엔진
- Polybase를 통한 데이터 가상화
- 기둥 저장소를 통한 데이터 마트
- HDFS를 통한 Data Lake
- 빅데이터, ML, Apache Spark를 통한 스트리밍
또 다른 중요한 부분은 이러한 상호 관련된 부분을 관리하고 모니터링하는 것입니다. 명령줄 도구, API, 포털 및 DMV(동적 관리 보기)를 사용하여 이를 달성할 수 있습니다. Microsoft®는 또한 통합된 보기를 제공하는 ADS(Azure® Data Studio)를 제공합니다. Azure Data Studio는 IntelliSense, 코드 조각, 소스 제어 통합, 통합 터미널, 쿼리 결과 집합의 기본 제공 차트 및 사용자 지정 가능한 대시보드를 통해 최신 편집기 환경을 제공합니다.
SQL Server 2019를 사용하면 조직은 SQL 관계형 DB 엔진뿐만 아니라 중앙 집중식의 확장 가능한 플랫폼에서 엄청난 양의 빅 데이터를 사용할 수 있습니다. 또한 PolyBase를 사용하여 데이터 저장소를 가상화하고, 데이터 레이크를 형성하고, 확장 가능한 데이터 마트를 구축하고, SQL Server 2019 및 빅 데이터 클러스터를 사용하여 지능형 애플리케이션을 생성하면 모든 조직이 더 성공할 수 있습니다.
결론
이것이 광범위한 주제이고 단일 게시물로는 충분하지 않다는 것을 알고 있으므로 향후 게시물에서 개별 SQL 2019 측면에 대해 자세히 설명하겠습니다.
2부로 구성된 시리즈에서 PolyBase를 사용한 데이터 가상화를 살펴보십시오.
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