Почему стоит переключаться на Microsoft SQL Server

В последние годы обработке подвергается огромное количество данных, что, естественно, ставит новые вызовы перед компаниями. Какая-то часть информации все еще подается в реляционном формате. Зачастую такие данные являются структурированными, у них понятная ценность, ясный смысл. Однако многие данные пока еще имеют слишком сырой вид. К примеру, к ним можно отнести датчики, полученные с разных сенсоров, камер, с разных устройств, которые производят запись. Такие данные тоже являются ценными, но вот получить ценность сложнее.

Современная платформа данных играет следующую роль: она помогает принимать различную информацию и грамотно ее обрабатывать, структурировать и вычленять из нее самую суть.

Почему многие обращаются к SQL Server?

SQL Server позволяет облегчить передачу, а также интеграцию big data. С его помощью можно легко развернуть мощный кластер, построенный на базе Kubernetes. Архитектура последнего позволяет гибко настраивать и подбирать мощности, которые требуются клиентам.

Также SQL Server позволяет интегрировать как структурированные, так и сырые данные. К примеру, если вы заглянете в источник, вы поймете, как работать с разными запросами в T-SQL.

SQL Server обладает отличной производительностью. С помощью этого инструмента можно добиваться высочайших результатов в разных сферах. Он великолепно проходит транзакционные тесты. Также MS SQL Server поддерживает быструю память, которая может хранить данные даже в том случае, если питание было отключено. Не потребуется передавать информацию по каналам передачи, можно сделать выполнение запросов быстрее где-то на 30%.

Все запросы обрабатываются интеллектуально. Это означает, что существует параллелизация запросов, масштабирование частых запросов, что осуществляется с помощью механизма умной обработки запросов. Это помогает увеличить производительность до новых высот.

SQL Server отличается тесной интеграцией со Spark, что открывает новые возможности в плане анализа информации.

Spark – умный инструмент для машинного обучения. Все это отличается интеграцией с SQL, что помогает визуализировать аналитику.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

Получать новые комментарии по электронной почте. Вы можете подписаться без комментирования.