http://summit.solidq.com/madrid Flujo de datos E2E - desde replicación transaccional, pasando por índices columnares y consumiendo el dato desde Excel vía SSAS. En esta sesión vamos a presentar un escenario real de los clientes mover datos de OLTP a DW servidor casi transparente. Verá cómo y dónde realizar los cambios / transformaciones a los datos a ajustarse a las normas de su negocio. Para cerrar el ciclo verá cómo consumir los datos desde SSAS, y cómo personalizarlo para sincronización casi en tiempo real.

1. REL30001
- El Flujo de Datos E2E
@erincon
@SQSummit13
Eladio Rincón y Miguel Egea
erincon@solidq.com; megea@solidq.com
Depto Relacional; Depto de BI; MVPs, MCTs

2. Agenda
Presentación de un caso Real y Objetivo
– Conceptos de Replicación Transaccional
– Conceptos de SSIS
– Conceptos de SSAS
Hilo conductor de la sesión:
– Setup del escenario
– Aplicando Lógica de Negocio
– Consumiendo los Datos (SSAS)

3. Arquitectura de la Solución Objetivo
a Mejorar
Tipos de Procesamiento
– Operativo (OLTP)
– Analítico (BI / DW)
– Batches (mix OLTP y BI)
Diferentes Necesidades de
Recursos:
–
–
–
–
I/O (IOPS)
Almacenamiento
Procesamiento
Concurrencia

4. Arquitectura Destino
Separación de Roles

5. Arquitectura Destino: Retos
Inconvenientes
Beneficios

6. Arquitectura Destino: Tecnologías
Replicación Transaccional
– Ubicar Datos en varios servidores/sedes para
• Procesamiento asíncrono
• Informes ad-hoc
• Agregaciones
SQL Server Analysis Services
– Capacidad de Agregado
– Cliente rico para consultas (Excel  Self-Service BI)
– En Modelo Multidimensional  Caché proactivo

7. Replicación Transaccional
Conceptos

8. Replicación Transaccional
Escenario Demo
Publicador
Subscriptor
SNUCKI9SQL2012
SNUCKI9SQL2012DEV
BD Origen
BD Destino
AdventureWorksLT2012
MyDW
Tabla Origen
Tabla Destino
SalesOrderDetail
SalesOrderDetail
SalesOrderHeader
SalesOrderHeader

9. DEMO
Puesta en Marcha de
Replicación de Datos

10. Aplicando Lógica de Negocio a los
datos Distribuidos

11. DEMO
Aplicando lógica de Negocio a
la Tecnología

12. Consumiendo los Datos sin Molestar
al Servidor…
… molestar lo mínimo necesario posible
Modelos Multidimensionales o Tabulares
– Los datos pre-calculados
• Menos uso de recursos (CPU, IO)
– Refresco periódico: el negocio dicta
• Trabajos de SQL Server Agent
• Caché Proactivo (notificaciones)
Consumo de datos
– Excel o Reporting Services
– Flexibilidad vs poca-flexibilidad

13. DEMO
Consumiendo los Datos

14. Conclusiones
Mejorar la infraestructura (hardware) ayuda
– Memoria muy atractiva
– CPU atractiva
– E/S atractiva
Escalabilidad vs Arquitectura
– Diseña tu Solución (Software) pensando en su Escalabilidad
– La Tecnología se debe ajustar a tu Solución (Software)
Combina tecnologías
– Particionado, Replicación, AlwaysOn, Log Shipping

15. Usando Replicación de Datos para
mejorar Rendimiento

16. Si quieres disfrutar de las mejores sesiones de
nuestros mentores de España y Latino América,
ésta es tu oportunidad.
http://summit.solidq.com/madrid/
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