Leggendo questo articolo pubblicato oggi “SQL Server Analysis Service 2016 CTP 2.3 DirectQuery in action” si può vedere come su un comune portatile sia possible avere 220 milioni di righe e creare una database SQL Server in cui, sfruttando il columnstore, si può creare una dashboard di una certa complessita che è in grado di essere aggiornata in soli 10 secondi. Questo su un laptop. Su un server è evidente che ci si possiamo aspettare perforamance ancora migliori.
Una delle (tante) novità introdotte in SQL Server 2016 sono le Live Statistics che permettono di vedere lo stato di esecuzione di una query in tempo reale. Oltre che essere visivamente molto accattivante, la funzionalità è utile per capire quale parte di una query complessa deve essere ottimizzata.
Per le novitá di SQL Server Integration Services 2016 introdde di volta in volta con il rilascio delle CTP, la pagina da tenere d’occhio é questa What’s New in Integration Services.
Giá ora con la CTP 2.3 sono diverse ed interessanti le nuove features disponibili:
Trovo personalmente molto interessante l’Incremental package deployment, ovvero la possibilitá di fare deployment di solo alcuni package e non piú dell’intero progetto: di sicuro renderá la vita piú facile a tutti coloro che sviluppano in team sullo stesso progetto SSIS. Anche il Supporto di AlwaysOn é decisamente un gran bella feature.
E’ stato rilasciato un aggiornamento per il Data Gateway che permette a Power BI di accedere a dati on-premises. Anche si si chiama “Personal”, di personale non c’è nulla in quanto è pensato per accedere a dati aziendali on-premises. Poi, vero che vi permette di collegare anche il vostro Excel personal a Power BI, ma è evidente che questo non è propriamente lo scopo principale. Vabbè.
Hortonworks ha reso disponibile su Azure la Sandbox utile per iniziare a prendere confidenza con l’enorme mondo di Hadoop. Se prima era necessario scaricarsi la VM ed eseguirla on-premises, ora è possibile fare tutto direttamente da Azure, ed avere la VM pronta in pochi minuti:
Hortonworks Sandbox with HDP 2.3 is now available on Microsoft Azure Gallery
Com’è ormai noto, una delle grosse novità di SQL Server 2016 - attualmente disponibile la versione CTP 2.3 - è il supporto nativo a JSON. Tutto bello per chi potrà usare la nuova versione di SQL Server 2016…ma per chi è ancora legato alle versione precedenti? E coloro a cui l’implementazione del supporto di JSON in SQL Server 2016 non soddisfa del tutto (è piuttosto limitata in effetti, e JSON, a parte alcune funzioni specifiche, non ha ancora un tipo di dato nativo…), cosa possono fare?
Un interessante articolo che mostra come poter utilizzare Python per creare e fare il deploy di un modello preditivo, sfruttando l’ottimo package scikit-learn e IPython, e pubblicare il modello cosi creato come web service.
Build and Deploy a Predictive Web App Using Python and Azure ML
PS Non fosse ancora chiaro, Python è un linguaggio da imparare :)
