Introducción a Microsoft Azure SQL Data WarehouseJoseph Lopez
El nuevo Microsoft Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) es un versátil servicio de almacén de datos que provee una solución Massively Parallel Processing (MPP) para "Big data" con verdaderas características de alta infraestructura empresarial. El servicio SQL DW está construido para la carga de datos en ejecución de unos cien gigabytes hasta petabytes de datos con características únicas como cálculo desagregado, permitiendo así que los clientes sean capaces de utilizar el servicio para satisfacer sus necesidades de almacenamiento. En la presente exposición les mostrare una mirada en profundidad de este nuevo servicio de Azure como la implementación, el escalamiento elástico (Grow, Shrink, y Pause), y las nubes de datos híbrida con integración de Hadoop a través Polybase permitiendo una verdadera experiencia de SQL a través de datos estructurados y no estructurados.
Sabes que es un almacén de datos? Por qué utilizarlo? Como crearlo? Que modelo utilizar, si normalizado o dimensional? Cual metodología, Kimball o Inmon? Que modelo de tablas? Almacén de datos o Data Mart. Infraestructura de Hardware. Big Data, la nueva moda empresarial. Durante esta sesión les explicare todas estas inquietudes.
Una sencilla y simple exposición rápida de lo que es el servicio de las bases de datos NoSQL en Microsoft Azure "Azure DocumentDB" yéndonos desde las conceptualizaciones y cimientos conceptuales básicos hasta entender y validar como trabajar con modelo de datos JSON document para la creación de documentos repositorios así como de procedimientos almacenados en JavaScript como plataforma de servicio en Azure para con ellos, aplicarlos en las empresas de hoy. Estan tod@s cordialmente invitados a la misma.
Que es Microsoft Azure SQL Database? Que beneficio me impartirá el utilizarlo? Qué significa en la vida real PaaS? SQL Server en modelo PaaS! Cuales serían los pros y contras del modelo para aprovechar este ecosistema tecnológico. Durante esta les ayudare a responder todas estas inquietudes.
Big Data, Almacenes de Datos Empresariales (EDW) y Windows Azure (SQL Databas...Joseph Lopez
Breve sinopsis sobre como comprender todo el escenario en la manipulación de datos procedentes del Big Data, de los Almacenes de Datos Empresariales con motor de datos SQL Azure bajo Plataforma BI
Recuperación ante desastres y continuidad del negocio con Azure SQL DatabaseJoseph Lopez
La continuidad de un negocio implica el diseño, la implementación y la ejecución de todas las aplicaciones que hoy en día sirven de operabilidad en las compañías bajo cualquier escenario de negocio, de manera que las mismas sean resistentes a los eventos de interrupción, planeados o no planeados, que provocan la pérdida permanente o temporal de la capacidad de cualquiera aplicación para realizar efectivamente su función empresarial. Entre los eventos no planeados se incluyen desde los errores humanos hasta las interrupciones permanentes o temporales, pasando por los desastres regionales que pueden provocar la pérdida a gran escala de la instalación en una determinada región de Azure. Los eventos planificados incluyen la reimplementación de la aplicación en una región diferente, la aplicación de actualizaciones de aplicaciones, etc. El objetivo de la continuidad del negocio es que su aplicación siga funcionando durante estos eventos con un impacto mínimo en la función empresarial que desempeña. En la presente sesión, estaré impartiendole de forma sencilla cuáles deberían ser las herramientas y sus respectivos tips para mantener en perfecto estado de ejecución, las bases de datos SQL Database en Azure de cualquier escalabilidad ante cualquier escenario de desastre.
MS SQL Server 2014 - In-Memory ColumnStore Index - Haciendo un almacén de datosJoseph Lopez
Las características "In Memory" es la tendencia más de perspectiva en el área de alto rendimiento. Los Índices de ColumnStore es uno de las tales características, y aún con sus limitaciones, pueden aceleran a veces sus consultas! ¿Cómo obtener más de esta característica? ¿En qué situaciones debemos usarlos? ¿Qué mecanismos internos ayudan a lograr eso? Usted puede obtener respuestas a estas y otras preguntas que se haya generado en algún momento en esta sesión.
Introducción a Microsoft Azure SQL Data WarehouseJoseph Lopez
El nuevo Microsoft Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) es un versátil servicio de almacén de datos que provee una solución Massively Parallel Processing (MPP) para "Big data" con verdaderas características de alta infraestructura empresarial. El servicio SQL DW está construido para la carga de datos en ejecución de unos cien gigabytes hasta petabytes de datos con características únicas como cálculo desagregado, permitiendo así que los clientes sean capaces de utilizar el servicio para satisfacer sus necesidades de almacenamiento. En la presente exposición les mostrare una mirada en profundidad de este nuevo servicio de Azure como la implementación, el escalamiento elástico (Grow, Shrink, y Pause), y las nubes de datos híbrida con integración de Hadoop a través Polybase permitiendo una verdadera experiencia de SQL a través de datos estructurados y no estructurados.
Sabes que es un almacén de datos? Por qué utilizarlo? Como crearlo? Que modelo utilizar, si normalizado o dimensional? Cual metodología, Kimball o Inmon? Que modelo de tablas? Almacén de datos o Data Mart. Infraestructura de Hardware. Big Data, la nueva moda empresarial. Durante esta sesión les explicare todas estas inquietudes.
Una sencilla y simple exposición rápida de lo que es el servicio de las bases de datos NoSQL en Microsoft Azure "Azure DocumentDB" yéndonos desde las conceptualizaciones y cimientos conceptuales básicos hasta entender y validar como trabajar con modelo de datos JSON document para la creación de documentos repositorios así como de procedimientos almacenados en JavaScript como plataforma de servicio en Azure para con ellos, aplicarlos en las empresas de hoy. Estan tod@s cordialmente invitados a la misma.
Que es Microsoft Azure SQL Database? Que beneficio me impartirá el utilizarlo? Qué significa en la vida real PaaS? SQL Server en modelo PaaS! Cuales serían los pros y contras del modelo para aprovechar este ecosistema tecnológico. Durante esta les ayudare a responder todas estas inquietudes.
Big Data, Almacenes de Datos Empresariales (EDW) y Windows Azure (SQL Databas...Joseph Lopez
Breve sinopsis sobre como comprender todo el escenario en la manipulación de datos procedentes del Big Data, de los Almacenes de Datos Empresariales con motor de datos SQL Azure bajo Plataforma BI
Recuperación ante desastres y continuidad del negocio con Azure SQL DatabaseJoseph Lopez
La continuidad de un negocio implica el diseño, la implementación y la ejecución de todas las aplicaciones que hoy en día sirven de operabilidad en las compañías bajo cualquier escenario de negocio, de manera que las mismas sean resistentes a los eventos de interrupción, planeados o no planeados, que provocan la pérdida permanente o temporal de la capacidad de cualquiera aplicación para realizar efectivamente su función empresarial. Entre los eventos no planeados se incluyen desde los errores humanos hasta las interrupciones permanentes o temporales, pasando por los desastres regionales que pueden provocar la pérdida a gran escala de la instalación en una determinada región de Azure. Los eventos planificados incluyen la reimplementación de la aplicación en una región diferente, la aplicación de actualizaciones de aplicaciones, etc. El objetivo de la continuidad del negocio es que su aplicación siga funcionando durante estos eventos con un impacto mínimo en la función empresarial que desempeña. En la presente sesión, estaré impartiendole de forma sencilla cuáles deberían ser las herramientas y sus respectivos tips para mantener en perfecto estado de ejecución, las bases de datos SQL Database en Azure de cualquier escalabilidad ante cualquier escenario de desastre.
MS SQL Server 2014 - In-Memory ColumnStore Index - Haciendo un almacén de datosJoseph Lopez
Las características "In Memory" es la tendencia más de perspectiva en el área de alto rendimiento. Los Índices de ColumnStore es uno de las tales características, y aún con sus limitaciones, pueden aceleran a veces sus consultas! ¿Cómo obtener más de esta característica? ¿En qué situaciones debemos usarlos? ¿Qué mecanismos internos ayudan a lograr eso? Usted puede obtener respuestas a estas y otras preguntas que se haya generado en algún momento en esta sesión.
Cada vez más observamos la creciente necesidad de tomar decisiones en tiempo real. Nuestro negocio esta vivo y el tomar decisiones cuanto antes nos puede suponer una ventaja competitiva respecto al resto.
Durante la siguiente sesión vamos a explorar todas las mejoras que trae SQL Server 2014 y que podemos aprovechar para dar un empujón de velocidad a nuestro sistema de BI.
Introduccion a SQL Server 2016 Stretch DatabasesEduardo Castro
En esta presentacion vemos los aspectos de arquitectura, configuración y uso de Stretch Databases en SQL Server 2016.
Ing. Eduardo Castro, PhD
Microsoft Data Platform MVP
SQL Server
Qué es Inteligencia de Negocios, Qué es Azure BI, Gestión de la Información, ETLs, Herramientas de Análisis, Visualización de la Información, BI Entrenamientos - iT Synergy
Presentación donde se habla sobre una implementación de DW on premises y en la nube, y también como Azure Data Factory nos ayuda en la integración de los datos.
Big Data - Desarrollando soluciones efectivasJoseph Lopez
Como continuación a la presentación titulada "Introducción al mundo de las Bodegas de datos", esta presentación le explicará qué es Big Data y sus beneficios, incluyendo casos de uso. Así mismo, discutiremos cómo Hadoop, la nube y procesamiento masivamente paralelo (MPP) está cambiando la forma en los almacenes de datos se están construyendo. Hablaremos de arquitecturas híbridas que combinan datos in situ con datos en la nube, así como datos relacionales y no relacionales de datos (no estructurados). Veremos también los beneficios del MPP en SMP y cómo integrar datos desde dispositivos en la Internet (IoT). Aprenderemos también lo que debería verse como un almacén de datos moderno y cómo cuadra su papel de un mar de datos y Hadoop. Al finalizar esta exposición, tendremos una orientación sobre la mejor solución para el almacén de datos en el futuro.
VMs de alto rendimiento para SQL Server en AWS y AzureSpanishPASSVC
Primero todo era puro metal, luego la virtualizacion inicio la revolucion. Ahora la nube va a cambiar el data center de nuevo con su rapidez de provicionamiento y ofrecimiento de recursos bajo demanda. Pero como eligimos las mejores opciones para maquinas virtuales de SQL en estos proveedores de nube? Venga y aprenda sobre las mejores configuraciones, tips y lecciones aprendidas de clientes que han movido sus SQL Servers de alto rendimiento a la nube.
Charla impartida por Marco Antonio Sanz Molina Prados, Fundador de CloudAppi, que repasa las tecnologías más habituales del mundo Big Data y su aplicación en el desarrollo de las Apis.
En la ponencia se tratan os siguientes puntos:
• Arquitectura Lambda
• Arquitectura de APIs
• Bases de datos noSQL
• Datawarehouses Big Data
• Ejemplos de arquitecturas
Generando Toma de Decisiones Inteligente con Microsoft Big DataJoseph Lopez
Big Data llama mucho la atención e interés de los tecnólogos así como a los usuarios de negocios por igual. Sin embargo pocas organizaciones pueden en realidad cosechar los beneficios de Big Data hoy porque las barreras para acceder a esta tecnología son todavía demasiado altas. Las herramientas de trabajo existentes (Microsoft Windows Server 2012 R2, Microsoft Azure, Microsoft SQL Server 2014, Microsoft Visual Studio 2014 - SQL Server Data Tools 2013 y Microsoft Office 2013) así como de terceros que son muy complejas y requieren a su vez, conocimientos profundos entre otros de Hadoop y Análisis de Datos que son en definitiva, la fuente de origen de todo. En esta sesión, les mostraré cómo Microsoft está democratizando Big Data para las masas. Microsoft permite administrar todos los datos de cualquier tipo o tamaño, enriquecer sus datos con los datos de todo el mundo y entregar conocimientos a todos los usuarios con herramientas conocidas como Excel.
Inteligencia de Negocio - Que Planeta es eso?Joseph Lopez
Qué es Inteligencia de Negocio? Qué conocimientos, habilidades y aptitudes se deberían conocer? Como comprender esta filosofía de Negocio? Cuales conocimientos se deberían tener a la hora de ejecutar un proyecto de esta índole? Qué habilidades y técnicas de comunicación deberíamos tener? Durante estaré guiándolos a comprender todas estas inquietudes.
Building The Modern Architecture of Hybrid Data for Big Data with Microsoft D...Joseph Lopez
The age of knowledge: Building the modern architecture of hybrid data for Big Data with Microsoft and Apache Hadoop Considering that knowledge is a value added for businesses today, in this exhibition show in a simple way as Microsoft and Hortonworks unite its efforts, in order to combine their data platforms ("Hortonworks Data Platform" and Microsoft: Windows, Office, SQL Server, Parallel Data Warehouse and Azure), to build with this, the modern architecture of data hybrid for Big Data.
Cada vez más observamos la creciente necesidad de tomar decisiones en tiempo real. Nuestro negocio esta vivo y el tomar decisiones cuanto antes nos puede suponer una ventaja competitiva respecto al resto.
Durante la siguiente sesión vamos a explorar todas las mejoras que trae SQL Server 2014 y que podemos aprovechar para dar un empujón de velocidad a nuestro sistema de BI.
Introduccion a SQL Server 2016 Stretch DatabasesEduardo Castro
En esta presentacion vemos los aspectos de arquitectura, configuración y uso de Stretch Databases en SQL Server 2016.
Ing. Eduardo Castro, PhD
Microsoft Data Platform MVP
SQL Server
Qué es Inteligencia de Negocios, Qué es Azure BI, Gestión de la Información, ETLs, Herramientas de Análisis, Visualización de la Información, BI Entrenamientos - iT Synergy
Presentación donde se habla sobre una implementación de DW on premises y en la nube, y también como Azure Data Factory nos ayuda en la integración de los datos.
Big Data - Desarrollando soluciones efectivasJoseph Lopez
Como continuación a la presentación titulada "Introducción al mundo de las Bodegas de datos", esta presentación le explicará qué es Big Data y sus beneficios, incluyendo casos de uso. Así mismo, discutiremos cómo Hadoop, la nube y procesamiento masivamente paralelo (MPP) está cambiando la forma en los almacenes de datos se están construyendo. Hablaremos de arquitecturas híbridas que combinan datos in situ con datos en la nube, así como datos relacionales y no relacionales de datos (no estructurados). Veremos también los beneficios del MPP en SMP y cómo integrar datos desde dispositivos en la Internet (IoT). Aprenderemos también lo que debería verse como un almacén de datos moderno y cómo cuadra su papel de un mar de datos y Hadoop. Al finalizar esta exposición, tendremos una orientación sobre la mejor solución para el almacén de datos en el futuro.
VMs de alto rendimiento para SQL Server en AWS y AzureSpanishPASSVC
Primero todo era puro metal, luego la virtualizacion inicio la revolucion. Ahora la nube va a cambiar el data center de nuevo con su rapidez de provicionamiento y ofrecimiento de recursos bajo demanda. Pero como eligimos las mejores opciones para maquinas virtuales de SQL en estos proveedores de nube? Venga y aprenda sobre las mejores configuraciones, tips y lecciones aprendidas de clientes que han movido sus SQL Servers de alto rendimiento a la nube.
Charla impartida por Marco Antonio Sanz Molina Prados, Fundador de CloudAppi, que repasa las tecnologías más habituales del mundo Big Data y su aplicación en el desarrollo de las Apis.
En la ponencia se tratan os siguientes puntos:
• Arquitectura Lambda
• Arquitectura de APIs
• Bases de datos noSQL
• Datawarehouses Big Data
• Ejemplos de arquitecturas
Generando Toma de Decisiones Inteligente con Microsoft Big DataJoseph Lopez
Big Data llama mucho la atención e interés de los tecnólogos así como a los usuarios de negocios por igual. Sin embargo pocas organizaciones pueden en realidad cosechar los beneficios de Big Data hoy porque las barreras para acceder a esta tecnología son todavía demasiado altas. Las herramientas de trabajo existentes (Microsoft Windows Server 2012 R2, Microsoft Azure, Microsoft SQL Server 2014, Microsoft Visual Studio 2014 - SQL Server Data Tools 2013 y Microsoft Office 2013) así como de terceros que son muy complejas y requieren a su vez, conocimientos profundos entre otros de Hadoop y Análisis de Datos que son en definitiva, la fuente de origen de todo. En esta sesión, les mostraré cómo Microsoft está democratizando Big Data para las masas. Microsoft permite administrar todos los datos de cualquier tipo o tamaño, enriquecer sus datos con los datos de todo el mundo y entregar conocimientos a todos los usuarios con herramientas conocidas como Excel.
Inteligencia de Negocio - Que Planeta es eso?Joseph Lopez
Qué es Inteligencia de Negocio? Qué conocimientos, habilidades y aptitudes se deberían conocer? Como comprender esta filosofía de Negocio? Cuales conocimientos se deberían tener a la hora de ejecutar un proyecto de esta índole? Qué habilidades y técnicas de comunicación deberíamos tener? Durante estaré guiándolos a comprender todas estas inquietudes.
Building The Modern Architecture of Hybrid Data for Big Data with Microsoft D...Joseph Lopez
The age of knowledge: Building the modern architecture of hybrid data for Big Data with Microsoft and Apache Hadoop Considering that knowledge is a value added for businesses today, in this exhibition show in a simple way as Microsoft and Hortonworks unite its efforts, in order to combine their data platforms ("Hortonworks Data Platform" and Microsoft: Windows, Office, SQL Server, Parallel Data Warehouse and Azure), to build with this, the modern architecture of data hybrid for Big Data.
Introducción a Power BI bajo escenarios empresariales híbridos con SQL Server...Joseph Lopez
Muchas de las empresas y corporaciones en la actualidad, se encuentran moviendo sus plataformas de datos a la nube a velocidades sin precedentes nunca antes vista, haciendo de esto para todos los que conformamos el ecosistema de IT Pro, DBA's y desarrolladores de soluciones empresariales, una fuente de investigación y estudio para desarrollar destrezas en el conocimiento de todas estas nuevas tecnologías a implementar en estos escenarios. En la presente conferencia les estaré a todos impartiendo los conceptos apropiados de como utilizar la Plataforma de Datos de Microsoft en estos contextos empresariales de manera simple y sencilla sin tanto tecnicismos ni vocabularios avanzados.
TECNOLOGIA DETRAS DE LAS REDES SOCIALES(FACEBOOK) - LENGUAJE DE PROGRAMACION IIChristian Garcia Gamio
FUNCIONALIDAD EN FACEBOOK, LA MARAVILLA DE ADMINISTRAR ENORME CANTIDAD DE DATOS DE LA MANERA MAS EFECTIVA Y DESARROLLANDO NUEVAS SOLUCIONES EN SU PLATAFORMA.
Log -Analytics with Apache-Flume Elasticsearch HDFS KibanaFelix Rodriguez
I’ve recently started learning more about the tools and technologies that fall under the loose umbrella term of Big Data, let´s try to get Apache log data into Hadoop, and bringing Info data into Hadoop via ElasticSearch.
Tutorial Introductorio a Big Data, Hadoop y sus tecnologías asociadas (Hive, Pig, HBase, HDFS), etc. Presentado en el XVIII Congreso Iberoamericano de Ingenieria del Software (CIBSE). Peru. Lima. Abril del 2015.
Configuración y casos de uso para AlwaysON availability groups readable secon...SpanishPASSVC
En esta sesión vamos a ir paso a paso con los componentes y la configuración de always on availability groups con replicas secundarias de lectura, y cuales son los casos de uso donde mayormente se le puede sacar provecho a la tecnología para distribución de cargas.
Workshop de introducción a docker, desde lo más básico hasta un dockerfile de producción no muy sofisticado.
Incluye link a un repositorio para seguir un ejercicio a lo largo de la presentación
http://summit.solidq.com
Es innegable que los motores de BBDD transaccionales deben adaptarse a la posibilidad de gestionar datos no estructurados. Microsoft en SQL Server 2016 incluye un motor nuevo (llamado Polybase) que permite acceder con lenguaje Transact SQL a datos no estructurados y poder mezclarlos con datos estructurados. En esta sesión conocerá este nuevo motor y cómo empezar a integrar datos no estructurados en sus bases de datos transaccionales.
SolidQ Business Analytics Day | Como de grandes son tus datosSolidQ
Presentación de Javier Torrenteras en el SolidQ Business Analytics Day en Valencia (España)
- ¿Por qué Big data?
- Entonces...Haddoop ¿Qué es?
- ventajas y Componentes de Hadoop
-HD Insight, Windows Azure HDInsight
-Grandes DW
www.bisql.com
Introducción a Big Data. HDInsight - Webcast Technet SolidQSolidQ
http://university.solidq.com
Introducción a Big Data. Gracias a la nueva tecnología Microsoft Hadoop, tanto on-premise como en la nube, y a sus capacidades de almacenamiento, procesamiento y escalabilidad, podemos analizar grandes volúmenes de datos del orden de Terabytes o Petabytes de una forma rápida y con buen rendimiento. Es ahora el momento de familiarizarnos con la nueva forma de trabajar en Hadoop a la hora de extraer esa información distribuida por nuestros nodos. De la misma forma que hacemos con SQL Server, en esta sesión aprenderemos a desplegar y almacenar esa información en nuestros nodos, a crear consultas para extraer las partes que nos sean más útiles.
Monta una Infraestructura Big Data para tu Empresa - Sesión IUrko Zurutuza
Primera Sesión sobre el Curso de Enpresa Digitala "Monta una Infraestructura Big Data en tu Empresa", impartido por Urko Zurutuza de Mondragon Unibertsitatea. Hablaremos de Hadoop y de su ecosistema de herramientas.
Conociendo los servicios adicionales en big dataSpanishPASSVC
Todos han empezado a usar y a conocer Hadoop y HDInsight, en parte los lenguajes usados para su consumo, pero poco se hablado de los servicios complementarios que pueden enriquecer la experiencia BigData, conozca estos servicios y su aplicación.
En esta presentacion explicamos el concepto de Big Data y Business Intelligence (Inteligencia de negocio), asi como tambien presentamos las herramientas basadas en software open source como son Hadoop y Pentaho que permiten implementar soluciones, hablamos de los ecosistemas disponibles y mas.
¿Eres desarrollador y emprendedor? En este ebook se recopilan tres análisis en profundidad con las mejores herramientas y las más populares entre los científicos de datos. Más información en http://bbva.info/2t1NEv7
Aplicando SQL Server 2016 en Microsoft Azure Virtual MachineJoseph Lopez
En la presente exposición mostrare las diversas caracteristicas que Microsoft Azure Virtual Machine nos ofrece a la hora de implementar una solución virtualizada bajo esta tecnología.
Conociendo Dynamic Data Masking en entornos de producción con SQL Server 2016...Joseph Lopez
Los datos siendo unos de los activos más importantes de la empresas de hoy, debemos tener el poder de mantenerlos seguros y disponibles en cualquier momento. Conocer los diferentes tipos de enmascaramientos asi como entender su funcionalidad y beneficios es una realidad absolutamente imprescindible para los que ejercen control de la seguridad de los datos. Durante la presente exposición, expondré desde las conceptualizaciones basicas de esta tecnología hasta las diferencias que existen entre los diversos metodos de aplicacion de enmascaramiento en escenarios reales tanto On-Premise asi como Cloud.
Conociendo los cambios de SQL Server a partir de 2012 a 2016Joseph Lopez
En la presente charla, les estare mostrando los cambios y mejoras mas relevantes que se generaron en el servidor de base de datos SQL Server de Microsoft a partir de la version 2012 hasta llegar a la version 2016 con faciles demostraciones para entender dichos cambios.
Aplicando Azure Search en Sistemas HibridosJoseph Lopez
Esta presentación es la introducción al mundo real de las búsquedas en Azure Search. Para comprender como construir un buen funcionamiento de búsqueda de un sitio web no es sencillo, ya que para lograr este objetivo se necesita planificación de índices de búsqueda, análisis de solución técnica y buen conocimiento sobre cómo los usuarios interactúan con la búsqueda. Azure Search es un servicio de búsqueda que permite buscar en los sitios web y otros sistemas independientemente donde se encuentre si en la misma plataforma Azure o en plataformas On-Premise, permitiendo consumir resultados de busquedas con el fin de ampliar el espectro de conocimiento de un escenario a tratar. Las demostraciones que mostrare como ejemplo se basan en un sencillo sitio web para husmear profundamente con Azure Search a la búsqueda de Azure y mostrar ampliamente cómo construir soluciones de búsqueda escalable y de gran alcance sobre el mismo.
Performance Tuning en Azure SQL DatabaseJoseph Lopez
Teniendo en cuenta que Azure SQL Database no es SQL Server primero que todo, podemos beneficiarnos de las distintivas diferencias que trae asi como de su funcionalidad para entornos de producción. En la presente exposición, les enseñare algunas de las nuevas herramientas y metodologías de trabajo disponibles, con el fin de que logremos ejecutar de manera óptima Azure SQL Database tan rápido como sea posible.
Tablas temporales en SQL Server 2016 y Azure SQL Database v12Joseph Lopez
En la presente exposición, les mostrare de forma sencilla a través de demostraciones reales sobre como debemos entender el concepto sobre tablas temporales, las también llamadas tablas versionadas por el sistema; como reciente caracteristica añadida al servidor SQL en su versión 2016 teniendo finalmente como resultado, el mantener automáticamente el historial de los datos en la tabla.
En esta sesión, exploraremos las inversiones de todas las características referente a la tecnología In-Memory OLTP en Microsoft SQL Server tanto On-Premises así como en la nube, incluyendo el T-SQL Surface Area, Los Procedimientos Almacenados nativamente compilados, así como las mejoras en cuanto a escalabilidad entre muchas otras.
En la presente exposición, se estarán cubriendo todos los productos que bajo el producto Power BI, Microsoft no ofrece en la actualidad. La cual, resumiéndoles todos los productos involucrados mostraremos como funcionan en conjunto. Durante la presente sesión, les explicare y guiare a responder todas las interrogantes que se nos presenten en la vida real para con ellos, logran impartir a nuestros clientes un servicio mas efectivo a la hora de vender este productos en nuestros proyectos.
Configuring SharePoint Server 2013 environment for Business Intelligence Plat...Joseph Lopez
Configuring SharePoint 2013 for BI is not just clicking next in the configuration wizard but it needs some special attention with configuring service applications and of course we cannot forget about configuring Kerberos delegation.
We take a look at configuring PerformancePoint, PowerPivot, Reporting Services in SharePoint integrated mode and everything you need to know to successfully configure BI services.
Configurar su entorno SharePoint para Business IntelligenceJoseph Lopez
Las granjas de SharePoint tienen una gran variedad de formas y tamanhos, y dependen de multiples tecnologias de soporte, incluyendo SQL Server, Active Directory, Analysis Services y Reporting Services. Desafortunadamente, no todas las versiones de estas tecnologias, soportan las nuevas caracteristicas de inteligencia empresarial de SharePoint 2013 y Office 2013. En esta sesion, les expondre de forma simple los multiples escenarios de configuracion que podriamos disenhar para aprovechar al maximo TCO en BI ofrecidos en SharePoint y Office 2013. Utilizaremos tambien, a traves de demos, todo el contorno de servicios que son necesarios para utilizar el nuevo modelo tabular de datos y PowerView en Excel, as como cundo y donde se necesitaran PowerPivot y PowerPivot para SharePoint, y todo lo que deberan hacer en su granja para tomar ventaja de estas caracteristicas. Ademas, vamos a explorar algunos de las caracteristicas disponibles en PerformancePoint Services, y que configuraciones pueden ayudar a sacar lo mejor de este entorno. Finalmente, exploraremos algunas de las mejores practicas alrededor de configuracion de Reporting Services para SharePoint.
Instalando y configurando PowerPivot para SharePoint 2013 y SQL Server 2014Joseph Lopez
Debido a que la utilización de MS PowerPivot en los últimos años se ha incrementado significativamente, viendo así como más y más datos se agregan a SharePoint u otros sistemas de negocio, los usuarios de negocios están reconociendo el valor que tiene PowerPivot como una herramienta de análisis. MS SQL Server 2012 y MS SharePoint 2013 proporcionan una fantástica infraestructura para PowerPivot, pero la instalación y configuración de lo específicamente adaptados a su entorno pueden ser complicados, dependiendo de las necesidades de los usuarios empresariales. En esta presentación, primero vamos a recrear a través de una instalación de PowerPivot, una instancia de MS SQL Server Analysis Services 2012 en modo SharePoint, con lo cual mostraremos como segundo paso, cómo instalar y configurar PowerPivot en SharePoint incluyendo las opciones de configuración para la autenticación, la actualización de datos y los servicios de Excel (Excel Services).
Sinopsis avanzada sobre la tecnología de base de datos en memoria optimizado para mejorar el rendimiento de las cargas de trabajo OLTP. De manera general, introduciremos los tópicos sobre las tablas de memoria que se optimizan con el fin de accesar los datos eficientemente, libre de contención y procedimientos almacenados nativamente compilados para una ejecución eficaz de lógica de negocio.
SQL Server 2014 y La Plataforma de DatosJoseph Lopez
Un análisis objetivo y amplio (Vista rápida) sobre las nuevas características en la versión 2014, aplicadas al desempeño y ejecución de escenarios empresariales de alto desempeño como lo es In-Memory for OLTP, Update Capable Column Store Index, Alta Disponibilidad y Misión Critica sobre altos volúmenes de transaccionalidad de datos.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
Es un diagrama para La asistencia técnica o apoyo técnico es brindada por las compañías para que sus clientes puedan hacer uso de sus productos o servicios de la manera en que fueron puestos a la venta.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
Diagrama de flujo - ingenieria de sistemas 5to semestre
Big Data, Almacenes de datos empresariales (EDW) y Windows Azure (SQL Database) como Plataforma BI
1. Big Data, Almacenes de Datos Empresariales
(EDW) y Windows Azure (SQL Database)
como Plataforma BI
Jose Redondo
CL SQL PASS Venezuela | DPA SolidQ
jredondo@solidq.com | redondoj@gmail.com
@redondoj
2. Expositor
Jose Redondo
Chapter Leader SQL PASS Venezuela – Caracas
Chapter
DPA SolidQ
MCP – MCTS – MS SQL Server; MTA – DAF
SQL Server MVP
8. El Ecosistema Hadoop
2002:
Motor de búsqueda de código abierto Apache Nutch es creado por Doug
Cutting
2003:
Google publica sus paginas en GFS (Google Distributed File System)
2004:
Nutch Distributed Files System (NDFS) es desarrollado
2004:
Google publica un documento sobre MapReduce
2005:
MapReduce es implementado en NDFS
2006:
Doug Cutting se une a Yahoo! e inician el Subproyecto Apache Hadoop
2008:
Hadoop fue generado bajo un Alto Nivel de Estatus en Proyecto Apache
…
Los índice de búsqueda en Yahoo! se ejecutan en 10.000 nodos en cluster
…
Hadoop rompe el record de ordenamiento de 1TB: 209s en 910 nodos
…
El diario norteamericano New York Times convierte 4TB de archivos en
PDF‟s en 24H en 100 nodos
En la actualidad: Hadoop se ha convertido en sinónimo para el Procesamiento del Big Data
9. El Ecosistema Hadoop
Task tracker
Task tracker
MapReduce
Layer
Job tracker
Name node
HDFS Layer
Data node
Data node
10. El Ecosistema Hadoop
Comparativo entre RDBMS & Hadoop
RDBMS Tradicionales
MapReduce
Volumen de datos
Terabytes
Petabytes - Exabytes
Accesos
Interactivo & Por lotes
Por lotes
Actualizaciones
Lectura / Escritura siempre
Escritura una vez
Escritura siempre
Estructuras
Esquema Estático
Esquema Dinámico
Integridad
Alta (ACID)
Baja (BASE*)
Escalabilidad
No linear
Linear
DBA Ratio
1:40
1:3000
Base * = Basically Available. Soft state. Eventual consistency
11. El Ecosistema Hadoop
Hadoop simplificado
Reportes BI
RBDMS
Pig (Flujo de datos)
Zookeeper
Herramientas ETL
Hive (SQL)
Sqoop
MapReduce (Job Scheduling / Execution System)
HDFS
(Hadoop Distributed File System)
13. El Ecosistema Hadoop
Pero hay mas: Mahout es una maquina de aprendizaje
Librería de Conocimiento escalable que se soporta
en la infraestructura Hadoop
Casos de uso:
Minería de datos
Clustering
Clasificación
Algoritmos:
K-means Clustering, Naïve Bayes,
Decision Tree, Neural network,
Hierarchical Clustering,
Positive Matrix Factorization entre otros…
14. El Ecosistema Hadoop
R para sistemas estadísticos
Entorno computacional
estadístico abierto y escalable
Basado en el Lenguaje S
Usado por “Especialistas de
datos” para explorar y analizar
datos y generar entornos
gráficos (Reportes por ejemplo)
Un buen lenguaje de
programación desarrollado
En la actualidad hay muchos
“Paquetes” disponible que
soportan „R‟
17. Servicio & Servidores HDInsight
Big Data en las empresas deberían…
Tener lugar en la infraestructura IT actual
Fácil de administrar
Confiabilidad en el conjunto de habilidades
existente
Costos manejables
18. Servicio & Servidores HDInsight
Porqué Apache Hadoop en Plataforma Windows?
•
Según IDC, Windows Server cubrió la cuota de mercado del 78% en 2012
• Hadoop fue construido tradicionalmente para servidores Linux por lo
que hay un gran número de organizaciones marginadas
•
De acuerdo con el estudio de Barclays CIO en 2012, Big Data supera en
escenarios de virtualización como el # 1 en tendencia a conducir iniciativas
de gasto
• El crecimiento de datos no estructurados es superior al 80% año/año
en las grandes empresas
•
Apache Hadoop es la plataforma de datos de Big Data para el
procesamiento de grandes cantidades de datos no estructurados
• Como complemento de las tecnologías Microsoft existentes
• Hay una gran comunidad sin explotar de los desarrolladores de
Windows y socios del ecosistema
•
Una fuerte alianza Microsoft-Hortonworks y 18 meses de desarrollo hacen
de este un paso natural
19. Servicio & Servidores HDInsight
Distribución Empresarial de Hadoop
OS
Cloud
VM
Appliance
Hortonworks Data Platform
(HDP)
________________________
• Hadoop diseñado para las
Empresas
• La “Completa realidad”:
Distribución Open Source
• Ecosistema diseñado para
la interoperabilidad
20. Servicio & Servidores HDInsight
HDInsight
Big Data @Microsoft
Microsoft HDInsight Server on Windows
Server
Windows Azure HDInsight Service (Cloud)
Escenarios Empresariales Hadoop
Sencillez y Administrabilidad con Integración
Windows AD
Monitoreo (System Center)
Integrado con Microsoft Business Intelligence,
JavaScript, HiveODBC, .NET
…
Puesta en marcha en minutos con HDInsight
Services
Hadoop optimizado para
Windows
________________________
26. Big Data en la nube
Utilizando el almacenamiento Blob de HDInsight
•
•
•
El cluster HDInsight está enlazado a una cuenta de almacenamiento blob
"predeterminada" y los contenedores en clúster al mismo tiempo
Mediante el contenedor "por defecto" no exige afrontar acceso especial ("/"
== carpeta raíz, etc)
Acceso a cuentas de almacenamiento blob adicionales o contenedores:
asv[s]://<container>@<account>.blob.core.windows.net/<path>
•
Cuentas de almacenamiento deben ser registrados en site-config.xml:
<property>
<name>fs.azure.account.key.accountname</name>
<value>enterthekeyvaluehere</value>
</property>
27. Big Data en la nube
Transportando datos con AzCopy
• Utilidad para mover datos desde / hasta Azure Blob Storage (Ej.:
Robocopy)
• 50MB/s de ratio de transferencia en Centro de Datos
Línea de Comando:
AzCopy c:blobs https://<account>.blob.core.windows.net/mycontainer/ /destkey: <key> /S
Sistema de Archivos:
C:blobsa.txt
C:blobsb.txt
C:blobsdir1c.txt
C:blobsdir1dir2d.txt
Almacenamiento Blob:
Contenedor
Nombre Blob
mycontainer
a.txt
mycontainer
b.txt
mycontanier
dir1c.txt
mycontainer
dir1dir2d.txt
40. Hive = Nutshell
?
Hadoop es fantástico para el almacenamiento y
procesamiento de grandes cantidades de datos
(pero) Los Jobs en Map/Reduce son objetos de bajo
nivel
(mas) Las herramientas BI confian en los origenes de
datos relacionales y multidimensionales y en
lenguajes declarativos como SQL – MDX - DAX
41. Hive = Nutshell
El Proyecto Hive
Hive fue iniciado por Facebook (2008)
Objetivos:
Incrementar a los usuarios empresariales a las consultas en
clústeres Hadoop con herramientas estándar & SQL
Genero el famoso documento VLDB en la conferencia
del 2009
En 2009 alrededor de 700TB se ejecutaban con Hive en
Facebook, llegando a generar 5000 quieres por día
sobre un escenario de 100 usuarios
Hive es una Bodega de Datos para Hadoop!!!
(un Sistema para administrar datos estructurados al ser construido sobre Hadoop)
42. Hive = Nutshell
Arquitectura Hive
Lenguaje de consulta: HiveQL
Subconjunto de SQL
Usa Map/Reduce para ejecutarse
Reglas basadas en optimización
Interfaz de línea de
comando
Interfaz
web
JDBC
ODBC
Servidores a la
medida
Metastore
Driver (Compila, Optimiza y Ejecuta)
43. Hive = Nutshell
Conceptos Hive
Lo que conocemos:
Bases de datos – Tablas – Columnas & Registros
Tablas = Archivo & Directorio
Almacenamiento = ORC (Registro columnar
optimizado), Textfile, RDFile, etc
Tipos de datos = String, Integer, Boolean, etc…
Tipos especiales = Arreglos, Geodésicos, UDT, etc…
Particiones = Subdirectorios
Índices = Subconjunto de datos
HiveQL = SELECT – FROM – WHERE entre otros
Puede ser embebido en un script
52. Big Data & BI
El mundo real del Big Data
Yahoo! = 180 PB > 40000 server (Poliestructurados)
Gran cluster Hadoop: 4500 nodos
(2x4 CPUs, 4x1 TB Discos, 16 GB RAM)
Impresiones aplicables:
DBs Multidimensional (Cubo OLAP): 207 Medidas - 24 Dimensiones - 247 Atributos
Clientes: MS & Tableau: < 6s ad hoc en tiempos de consultas
53. Big Data & BI
Ejemplos de la vida real (Sensor Data Analytics)
59. Parallel Data Warehouse
xVelocity ColumnStore como almacenamiento primario
Mejor IO & Cacheo
Optimización de la memoria
Modo Lote
•
•
•
•
•
•
•
Almacenamiento columnar
independiente
Fácil eliminación de segmentos
Lectura de fácil ejecución
•
Nuevo Memory Broker
Segmentos son cargados
cuando se necesitan
…y permanecer el mayor tiempo
posible
•
Máximo Paralelismo
Capacidad de 1000 valores por
Kernel
Tiempo de CPU es reducido por
ratio de 7 a 40
62. Parallel Data Warehouse
ColumnStore: La Próxima Generación
• ColumnStore se transforma en una
estructura de datos primario (Clustered
Index)
• No necesita una tabla base
• Permite actualizaciones y eliminaciones
(Almacenamiento temporal de registros)
• Fácil Administración de Datos
• Mejoras:
• Soporta (los razonable) todos los
tipos de datos
• Soporta mas operaciones de
consultas
• Estadísticas en tablas particionadas
65. Parallel Data Warehouse
Mejoras con T-SQL
• T-SQL incorpora el
incremento de la
compatibilidad:
• SQL Server Data Tools
• Microsoft BI Tools
• Herramientas de
terceros como Tableau
67. PolyBase
Integración Hadoop – Big Data: Microsoft PolyBase
El motor de consulta T-SQL para RDBMSN&
Hadoop
Optimizador basado en costos de recursos.
Decide acción en:
Moviendo datos HDFS dentro del almacén RDBMS
Operaciones traducidas en Map/Reduce – Jobs
Conexión entre HDFS para transportar datos
paralelizados
68. PolyBase
Integración Hadoop
Tablas Externas
____________________________
• Las tablas externas son
mapeadas como archivos HDFS
• Los campos en el archivo son
definidos como columnas en la
tabla externa de PDW
• Las características del archivo
son también provistas durante la
definición
• Este escenario se ejecuta para
HDInsight, Hortonworks HDP &
Cloudera
70. PolyBase
Es realmente sencillo ejecutar queries
•
•
•
Aquí: El movimiento de la data
externa es
ExternalRoundRobinMove
Las lecturas de los encabezados
HDFS serán ejecutadas en cada
nodo de datos
(Por ejemplo: 10 nodos a 8 threads)
74. Big Data, Almacenes de Datos Empresariales
(EDW) y Windows Azure (SQL Database)
como Plataforma BI
Jose Redondo – SQL Server MVP
Correos: redondoj@gmail.com
jredondo@solidq.com
Twitter: @redondoj
Blog:
redondoj.wordpress.com