Este documento proporciona recomendaciones sobre el hardware para SQL Server, incluyendo el uso de servidores físicos o virtuales y la cantidad de memoria necesaria. Recomienda utilizar un servidor con al menos 2 sockets de CPU y habilitar hyper-threading. También indica que para In-Memory OLTP se necesita suficiente memoria física tanto para las tablas como para soportar la carga de trabajo, siendo un punto de partida tener el doble de memoria que el tamaño de los datos.

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4. ejemplo: servidor dedicado SQL que sólo aloja las bases
de datos o un clúster de SQL

5. Mínimo de memoria del servidor
• SQL no asigna Mínimo Memoria del servidor en el arranque
• Crece hasta alcanza máximo
• Una vez que Buffer Pool alcanza la Memoria Mínima Server, SQL no liberará la
memoria
NOTA: Ajuste de la configuración de la memoria del servidor Mínimo Máximo
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7. • SQLServer:Buffer Manager
• SQLServer:Memory Manager

8. Memory Manager: Target Server Memory (KB)
SQLServer: Memory Manager: Total Server Memory (KB)
Total Server Memory >= Target Server Memory

10. http:/ /msdn.microsoft.com/en-
us/library/ms175527.aspx

13. Uso los servidores físicos o virtuales para mi SQL Server?

16. In-Memory OLTP utiliza la memoria y el disco de
manera diferente a las tablas basadas en disco
tradicionales.
La mejora del rendimiento se verá con In-Memory
OLTP depende del hardware que utiliza

17. In-Memory OLTP no requiere un servidor de alta gama
para soportar una carga de trabajo OLTP de alto
rendimiento.
Recomendación es utilizar un servidor con 2 sockets de
CPU. Debido al aumento de redimiento permitido por In-
Memory OLTP, 2 sockets es probable que va a ser
suficiente para sus necesidades.
Encienda el hyper-threading con OLTP en memoria. Con
algunas cargas de trabajo OLTP hay ganancias de
rendimiento de hasta un 40% cuando se utiliza hyper-
threading.

18. Todas las tablas optimizado para memoria residen
totalmente en la memoria.
Por lo tanto, debe tener suficiente memoria física
para las tablas y para sostener la carga de trabajo
La cantidad de memoria que realmente se necesita
en realidad depende de la carga de trabajo, un
punto de partida es tener memoria disponible por
alrededor de 2 veces el tamaño de los datos.

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