ПРЕДСТАВЛЯЕМ SQL SERVER 2019. КЛАСТЕРЫ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Odsłaniamy SQL Server 2019. Klastry Big Data i uczenie maszynowe

⭐⭐⭐⭐⭐

✅ Autor: Bob Ward

✅ Wydawca: APN Promise

✅ Oprawa: Miękka

✅ Stron: 424

✅ Format: 228x170

✅ Wydanie: 1

✅ Waga: 630

✅ Wydanie: 1

✅ Rok: 2020

✅ ISBN: 978-83-7541-417-2

✅ EAN: 9788375414172

✅ Kod: 30685825 pl5%

Nabierz prędkości dzięki przełomowym zmianom w SQL Server 2019. Nie jest to już jedynie silnik bazodanowy, ale nowatorskie narzędzie wyposażone we wsparcie dla uczenia maszynowego, analiz Big Data, możliwość działania w systemie Linux, kontenery, Kubernetes, Javę czy wirtualizację danych w Azure. Ta książka nie zajmuje się tradycyjną administracją bazami danych w środowisku SQL Server. Koncentruje się na tym wszystkim, co nowe w jednej z najskuteczniej modernizowanych platform danych w branży. To książka dla profesjonalistów danych, którzy znają już podstawy SQL Server i chcą się rozwijać, rozbudowując umiejętności w najgorętszych obszarach nowych technologii.Zagłębimy się w szczegóły kluczowych nowych możliwości SQL Server 2019 przy użyciu podejścia „nauka przez przykład”. Zajmiemy się zagadnieniami Intelligent Performance, zabezpieczeń, dostępności i funkcjonalności oczekiwanych przez współczesnych programistów. Omówimy usprawnienia w SQL Server 2019 dla systemu Linux oraz wykorzystanie kontenerów i klastrów Kubernetes. Pokażemy, jak zwirtualizować dostęp do danych przy użyciu Polybase dla Oracle, MongoDB, Hadoop i Azure, co pozwala zredukować potrzebę stosowania kosztownych aplikacji ETL. Nauczymy się również, jak budować wszechstronne rozwiązania Big Data Clusters, sztandarowej funkcjonalności wydania 2019, zapewniającej dostęp do środowisk Spark, SQL Server HDFS i dowiemy się, jak wbudować inteligencję w nasze własne dane i wdrażać kompletne aplikacje uczenia maszynowego.Dowiedz się, jak:Implementować Big Data Clusters przy użyciu SQL Server, Spark i HDFSTworzyć węzły danych z połączeniami do Oracle, Azure, Hadoop i innych źródełŁączyć SQL i Spark w celu zbudowania platformy uczenia maszynowego dla aplikacji AIZwiększyć wydajność bez zmieniania aplikacji przy użyciu Intelligent PerformancePodnieść zabezpieczenia SQL Server dzięki mechanizmom Secure Enclaves i Data ClassificationZmaksymalizować czas działania bazy danych poprzez indeksowanie online i Accelerated Database RecoveryBudować nowoczesne aplikacje przy użyciu narzędzi Graph, ML Services i T-SQL Extensibility dla języka JavaZwiększyć możliwości wdrażania SQL Server w systemie LinuxUruchamiać SQL Server w kontenerach i KubernetesKorzystać z najnowszych narzędzi i metod migracji bazy danych do SQL Server 2019Zastosować wiedzę na temat SQL Server 2019 w środowisku Azure