Este documento resume las principales características y conceptos de SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS). SSAS permite el almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos multidimensionales para facilitar la toma de decisiones. Ofrece capacidades OLAP y de minería de datos utilizando un modelo de datos unificado que combina las tecnologías relacionales, multidimensionales e híbridas. El documento también describe conceptos como cubos, dimensiones, jerarquías, medidas y la arquitectura de SSAS.
Mejores prácticas de Data Warehouse con SQL ServerSpanishPASSVC
Este documento presenta varias mejores prácticas para el diseño y administración de data warehouses con SQL Server. Incluye estudios de caso de empresas como Microsoft AdCenter y Xbox Live que utilizan particionamiento, SSD y balanceo de carga para lograr escalabilidad. También recomienda usar un modelo de datos optimizado para consultas, limpiar datos durante ETL y adoptar un enfoque de "una sola verdad" de datos.
Que hay de nuevo en SQL 2016 Analysis ServicesEduardo Castro
Este documento describe las nuevas características y mejoras en SQL Server 2016 Analysis Services. Algunas de las principales actualizaciones incluyen nuevas funciones de PowerShell y SSIS para modelos tabulares, compatibilidad con carpetas de visualización, traducciones de metadatos y mejoras en el modo DirectQuery.
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.
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
VMs de alto rendimiento para SQL Server en AWS y AzureSpanishPASSVC
Este documento presenta una introducción a las opciones de máquinas virtuales y almacenamiento para construir servidores SQL de alto rendimiento en AWS y Azure. Cubre los principales modelos de VM como T2, M4, C4 y R3 en AWS, y A, D, G, DS y GS en Azure. También explica las opciones de almacenamiento como EBS general, Provisioned IOPS y almacenamiento local en AWS, y Page Blob, SSD local y Premium Storage en Azure. El documento concluye recomendando modelos y configuraciones óptimas para lograr alto
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.
Este documento resume las principales características y conceptos de SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS). SSAS permite el almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos multidimensionales para facilitar la toma de decisiones. Ofrece capacidades OLAP y de minería de datos utilizando un modelo de datos unificado que combina las tecnologías relacionales, multidimensionales e híbridas. El documento también describe conceptos como cubos, dimensiones, jerarquías, medidas y la arquitectura de SSAS.
Mejores prácticas de Data Warehouse con SQL ServerSpanishPASSVC
Este documento presenta varias mejores prácticas para el diseño y administración de data warehouses con SQL Server. Incluye estudios de caso de empresas como Microsoft AdCenter y Xbox Live que utilizan particionamiento, SSD y balanceo de carga para lograr escalabilidad. También recomienda usar un modelo de datos optimizado para consultas, limpiar datos durante ETL y adoptar un enfoque de "una sola verdad" de datos.
Que hay de nuevo en SQL 2016 Analysis ServicesEduardo Castro
Este documento describe las nuevas características y mejoras en SQL Server 2016 Analysis Services. Algunas de las principales actualizaciones incluyen nuevas funciones de PowerShell y SSIS para modelos tabulares, compatibilidad con carpetas de visualización, traducciones de metadatos y mejoras en el modo DirectQuery.
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.
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
VMs de alto rendimiento para SQL Server en AWS y AzureSpanishPASSVC
Este documento presenta una introducción a las opciones de máquinas virtuales y almacenamiento para construir servidores SQL de alto rendimiento en AWS y Azure. Cubre los principales modelos de VM como T2, M4, C4 y R3 en AWS, y A, D, G, DS y GS en Azure. También explica las opciones de almacenamiento como EBS general, Provisioned IOPS y almacenamiento local en AWS, y Page Blob, SSD local y Premium Storage en Azure. El documento concluye recomendando modelos y configuraciones óptimas para lograr alto
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.
Este documento proporciona información sobre los índices de Column Store en SQL Server 2016. SQL Server 2016 presenta mejoras en el rendimiento de los índices de Column Store, incluida la capacidad de actualizar índices no agrupados de Column Store y usar índices de Column Store en réplicas secundarias legibles de AlwaysOn. Los índices de Column Store proporcionan altas tasas de compresión y mejor rendimiento para consultas analíticas que escanean grandes cantidades de datos.
El documento habla sobre Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. Explica que Analysis Services proporciona funcionalidades de procesamiento analítico en línea (OLAP) y minería de datos. Describe los conceptos clave de OLAP, incluyendo almacenes de datos, procesamiento OLAP, y las diferencias entre OLTP y OLAP. También cubre objetos clave de Analysis Services como cubos, dimensiones y estructuras de minería de datos.
Este documento resume varios estudios de caso de grandes implementaciones de almacenes de datos con SQL Server. Incluye detalles sobre cómo Microsoft AdCenter maneja cubos de hasta 3,2 TB, cómo Xbox Live usa SSD para mejorar el rendimiento y particiona datos para procesamiento paralelo, y cómo Yahoo! maneja un cubo de 12 TB con particionamiento y almacenamiento en archivos.
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.
Planeando e implementando servicios de datos con Microsoft AzureSpanishPASSVC
Analizaremos las diferencias entre bases de datos SQL Server on premise y Azure SQL Database. Como implementar SQL Azure Database, como migrar, monitorear y mantener la continuidad operativa con Self Service Restore y Geo Replicación.
Este documento presenta las nuevas características de SQL Server 2016, incluyendo mejoras en el rendimiento de memoria, la nueva tecnología Always Encrypted para proteger datos, la tecnología Stretch Database para almacenar datos históricos en la nube de forma transparente, y analíticas avanzadas integradas. También menciona visualizaciones móviles nativas, Polybase para consultar datos relacionales y no relacionales, y copias de seguridad híbridas más rápidas.
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.
Mejores prácticas para SQL Server en ambientes virtualizadosSpanishPASSVC
Este documento presenta las mejores prácticas para SQL Server en ambientes virtualizados. Comienza con una biografía del orador Carlos Rojas Vargas, quien es un experto en SQL Server. Luego discute opciones de consolidación para SQL Server, incluidas instancias únicas, múltiples instancias y máquinas virtuales. También cubre consideraciones de virtualización, alta disponibilidad y rendimiento. Finalmente, proporciona recomendaciones generales para la virtualización de SQL Server.
Este documento introduce Apache Spark, un sistema de computación de clústeres rápido y expresivo. Spark es más rápido que Hadoop, ya que almacena datos en memoria para consultas iterativas. Spark es compatible con Hadoop y puede leer y escribir datos en cualquier sistema soportado por Hadoop como HDFS. Spark usa Resilient Distributed Datasets (RDD) que permiten transformaciones paralelas sobre colecciones distribuidas de datos.
Comparación entre microsoft sql server express edition 2012 y oracleOsmar Zaragoza
Este documento compara Microsoft SQL Server Express Edition 2012 y Oracle, destacando que:
1) SQL Server se ejecuta en sistemas operativos Windows mientras que Oracle es multiplataforma;
2) Oracle es un manejador de bases de datos relacional que aprovecha al máximo los recursos del hardware en diferentes arquitecturas;
3) Ambas ofrecen características completas para pequeñas y medianas empresas pero Oracle también ofrece soporte en el diseño y optimización de datos.
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.
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.
Este documento describe las principales bases de datos existentes. Explica que una base de datos es un conjunto de datos sistemáticamente almacenados y organizados para su posterior uso, y que actualmente la mayoría son digitales. Describe las características de las bases de datos SQL y NoSQL, señalando que SQL usa tablas y SQL para consultas mientras que NoSQL tiene datos no estructurados y escala horizontalmente. También compara sistemas específicos como SQL Server, Oracle, MongoDB y Cassandra.
Microsoft Azure SQL Database es un servicio de base de datos relacional en la nube que ofrece escalabilidad, disponibilidad y seguridad. Los clientes pueden elegir entre diferentes niveles de servicio (Basic, Standard y Premium) que varían en capacidades como el tamaño y rendimiento de la base de datos. Azure SQL Database proporciona características como copias de seguridad automáticas, recuperación ante desastres y alta disponibilidad a través de la replicación geo-distribuida.
Este documento describe los patrones de escalabilidad en Microsoft Azure SQL Database. Ofrece varias opciones para escalar el rendimiento de una base de datos, ya sea verticalmente mediante el cambio a un nivel de servicio superior o horizontalmente mediante la adición de más bases de datos. También describe cómo Azure SQL admite el escalamiento elástico mediante la fragmentación de bases de datos en "shards" y la combinación o división de shards para admitir miles de bases de datos.
El documento proporciona información sobre diferentes tipos de bases de datos, incluyendo SQL, NoSQL y algunas de las bases de datos más populares. Explica que una base de datos es una colección organizada de datos y que SQL es un lenguaje estándar para consultar y modificar bases de datos relacionales, mientras que NoSQL se refiere a sistemas que no usan necesariamente SQL y pueden escalar horizontalmente. Luego describe brevemente algunas bases de datos populares como SQL Server, Oracle, MongoDB, Cassandra y sus ventajas e inconvenientes.
Este documento describe las características y funcionalidades de Microsoft SQL Server 2008. Explica que SQL Server 2008 es una plataforma de datos que permite el desarrollo de aplicaciones críticas y la toma de decisiones empresariales. También describe las tecnologías incluidas como Analysis Services, Data Mining, AlwaysOn, Integration Services y las mejoras en rendimiento, escalabilidad, seguridad, programación y gestión de entornos corporativos. Finalmente, compara las diferentes ediciones de SQL Server 2008.
Este documento resume las principales novedades de SQL Server 2008 para desarrolladores. Entre ellas se incluyen mejoras en T-SQL como nuevos tipos de datos como fecha y hora, constructores de fila, parámetros de tabla, la sentencia MERGE y funciones de agrupación de conjuntos. También introduce nuevas características para el seguimiento y captura de cambios de datos.
Este documento proporciona información sobre los índices de Column Store en SQL Server 2016. SQL Server 2016 presenta mejoras en el rendimiento de los índices de Column Store, incluida la capacidad de actualizar índices no agrupados de Column Store y usar índices de Column Store en réplicas secundarias legibles de AlwaysOn. Los índices de Column Store proporcionan altas tasas de compresión y mejor rendimiento para consultas analíticas que escanean grandes cantidades de datos.
El documento habla sobre Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. Explica que Analysis Services proporciona funcionalidades de procesamiento analítico en línea (OLAP) y minería de datos. Describe los conceptos clave de OLAP, incluyendo almacenes de datos, procesamiento OLAP, y las diferencias entre OLTP y OLAP. También cubre objetos clave de Analysis Services como cubos, dimensiones y estructuras de minería de datos.
Este documento resume varios estudios de caso de grandes implementaciones de almacenes de datos con SQL Server. Incluye detalles sobre cómo Microsoft AdCenter maneja cubos de hasta 3,2 TB, cómo Xbox Live usa SSD para mejorar el rendimiento y particiona datos para procesamiento paralelo, y cómo Yahoo! maneja un cubo de 12 TB con particionamiento y almacenamiento en archivos.
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.
Planeando e implementando servicios de datos con Microsoft AzureSpanishPASSVC
Analizaremos las diferencias entre bases de datos SQL Server on premise y Azure SQL Database. Como implementar SQL Azure Database, como migrar, monitorear y mantener la continuidad operativa con Self Service Restore y Geo Replicación.
Este documento presenta las nuevas características de SQL Server 2016, incluyendo mejoras en el rendimiento de memoria, la nueva tecnología Always Encrypted para proteger datos, la tecnología Stretch Database para almacenar datos históricos en la nube de forma transparente, y analíticas avanzadas integradas. También menciona visualizaciones móviles nativas, Polybase para consultar datos relacionales y no relacionales, y copias de seguridad híbridas más rápidas.
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.
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Este documento presenta las mejores prácticas para SQL Server en ambientes virtualizados. Comienza con una biografía del orador Carlos Rojas Vargas, quien es un experto en SQL Server. Luego discute opciones de consolidación para SQL Server, incluidas instancias únicas, múltiples instancias y máquinas virtuales. También cubre consideraciones de virtualización, alta disponibilidad y rendimiento. Finalmente, proporciona recomendaciones generales para la virtualización de SQL Server.
Este documento introduce Apache Spark, un sistema de computación de clústeres rápido y expresivo. Spark es más rápido que Hadoop, ya que almacena datos en memoria para consultas iterativas. Spark es compatible con Hadoop y puede leer y escribir datos en cualquier sistema soportado por Hadoop como HDFS. Spark usa Resilient Distributed Datasets (RDD) que permiten transformaciones paralelas sobre colecciones distribuidas de datos.
Comparación entre microsoft sql server express edition 2012 y oracleOsmar Zaragoza
Este documento compara Microsoft SQL Server Express Edition 2012 y Oracle, destacando que:
1) SQL Server se ejecuta en sistemas operativos Windows mientras que Oracle es multiplataforma;
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3) Ambas ofrecen características completas para pequeñas y medianas empresas pero Oracle también ofrece soporte en el diseño y optimización de datos.
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.
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.
Este documento describe las principales bases de datos existentes. Explica que una base de datos es un conjunto de datos sistemáticamente almacenados y organizados para su posterior uso, y que actualmente la mayoría son digitales. Describe las características de las bases de datos SQL y NoSQL, señalando que SQL usa tablas y SQL para consultas mientras que NoSQL tiene datos no estructurados y escala horizontalmente. También compara sistemas específicos como SQL Server, Oracle, MongoDB y Cassandra.
Microsoft Azure SQL Database es un servicio de base de datos relacional en la nube que ofrece escalabilidad, disponibilidad y seguridad. Los clientes pueden elegir entre diferentes niveles de servicio (Basic, Standard y Premium) que varían en capacidades como el tamaño y rendimiento de la base de datos. Azure SQL Database proporciona características como copias de seguridad automáticas, recuperación ante desastres y alta disponibilidad a través de la replicación geo-distribuida.
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El documento proporciona información sobre diferentes tipos de bases de datos, incluyendo SQL, NoSQL y algunas de las bases de datos más populares. Explica que una base de datos es una colección organizada de datos y que SQL es un lenguaje estándar para consultar y modificar bases de datos relacionales, mientras que NoSQL se refiere a sistemas que no usan necesariamente SQL y pueden escalar horizontalmente. Luego describe brevemente algunas bases de datos populares como SQL Server, Oracle, MongoDB, Cassandra y sus ventajas e inconvenientes.
Este documento describe las características y funcionalidades de Microsoft SQL Server 2008. Explica que SQL Server 2008 es una plataforma de datos que permite el desarrollo de aplicaciones críticas y la toma de decisiones empresariales. También describe las tecnologías incluidas como Analysis Services, Data Mining, AlwaysOn, Integration Services y las mejoras en rendimiento, escalabilidad, seguridad, programación y gestión de entornos corporativos. Finalmente, compara las diferentes ediciones de SQL Server 2008.
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Esta presentación muestra los resultados de la prueba de conceptos realizada sobre SQL Server 2014 Enterprise en una empresa del rubro Bancario.
En resumen, este documento evidencia un mejoramiento en el rendimiento de hasta 6 veces en las consultas adhoc en SQL, y un 30% de mayor eficiencia en las tasas de compresión de datos.
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PlateSpin ofrece soluciones de virtualización y optimización de centros de datos. PowerRecon permite ver (See) cómo funciona un centro de datos al inventariar recursos y tareas, pensar (Think) en escenarios de consolidación y PowerConvert permite responder (Respond) migrando recursos entre servidores físicos y virtuales.
Este documento presenta las soluciones de virtualización y optimización de centros de datos de PlateSpin. PlateSpin PowerRecon permite el inventario y análisis de recursos y cargas de trabajo para planificar la consolidación de servidores. PlateSpin PowerConvert permite la migración de sistemas operativos, aplicaciones y datos entre servidores físicos y virtuales de forma automática e independiente de la marca. Juntos, estos productos permiten optimizar la utilización de recursos en el centro de datos mediante la consolidación y redistribución dinámica de
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Este documento anuncia una próxima charla sobre índices columnares en SQL Server y su uso en análisis en tiempo real. La charla explicará qué son los índices columnares, su estructura interna, cómo se crean e índices y cómo se aplican a estructuras OLTP para consultar datos recién ingresados, logrando consultas en tiempo real sin necesidad de almacenar los datos en un data warehouse. También promueve eventos futuros de la comunidad SQL PASS y oportunidades de voluntariado.
Técnicas para optimizar tus aplicaciones de SQL Server con herramientas disponibles desde SQL Server 2005. Charla de la maratón de 24 horas del capítulo virtual de SQL Pass en español.
Este documento presenta varias herramientas y métodos para medir y optimizar bases de datos de SQL Server. Se discuten cuatro áreas clave para medir rendimiento: vida real, concurrencia, pruebas unitarias y sintéticas. También se demuestran herramientas como SQL Profiler, DMVs y SQLIO para medir uso de recursos, latencias y colas de espera. El objetivo final es establecer una línea de base, identificar cuellos de botella y mejorar el rendimiento mediante cambios y mediciones.
24 HOP edición Español - Optimizacion de motores sql server desde el codigo h...SpanishPASSVC
El documento presenta una agenda sobre optimización de motores SQL Server que incluye resolución de consultas, manejo de archivos, y casos prácticos sobre cómo reemplazar cursores, triggers y distribuir datos. El expositor es Julián Castiblanco, experto en bases de datos, y la presentación trata temas como el ciclo de vida de transacciones y mejoras en SQL Server 2014.
02 troubleshooting essentials sql server profiler - sql pass peruGuillermo Taylor
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SQL Server 2008 R2 introduce nuevas herramientas para administrar de forma más eficiente los entornos de bases de datos a gran escala, incluyendo la administración de aplicaciones y servidores múltiples. Estas herramientas proporcionan visibilidad centralizada de los recursos y las aplicaciones de bases de datos para facilitar la consolidación y mejorar la eficiencia en todo el ciclo de vida. Un concepto clave es el punto de control de servicios que permite ver instancias y bases de datos desde una sola ubicación. Las aplicaciones de capa de datos agiliz
Este documento proporciona un análisis comparativo de las características de escalabilidad, manejo, desempeño, disponibilidad e integración entre las bases de datos SQL Server y Oracle. SQL Server ofrece herramientas para facilitar la administración y escalabilidad en entornos con múltiples servidores e instancias, así como opciones para alta disponibilidad. Oracle se basa más en software de clústeres para escalabilidad y disponibilidad. Ambos sistemas monitorean el desempeño pero SQL Server provee más visibilidad a través
SQL Server 2008 R2 introduce nuevas herramientas de gestión para ayudar a administrar entornos de bases de datos de forma más eficiente a escala, incluyendo la administración de aplicaciones y servidores múltiples. Estas herramientas proporcionan visibilidad centralizada de los recursos para facilitar la consolidación y mejorar la eficiencia en todo el ciclo de vida de las aplicaciones. Las aplicaciones de capa de datos permiten empaquetar y mover fácilmente las bases de datos entre instancias para agilizar tareas como la consolidación.
Este documento presenta una introducción a la optimización de modelos multidimensionales en SSAS. Explica que la mejora del desempeño depende de cuatro aspectos: hardware, sistema operativo, servicios de Analysis Services y diseño. Describe brevemente mejoras en la configuración del sistema operativo, servicios de SSAS, hardware y diseño de cubos y dimensiones que pueden optimizar el desempeño. El orador ofrece su experiencia para ayudar con la optimización.
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Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
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Catalogo General Electrodomesticos Teka Distribuidor Oficial Amado Salvador V...AMADO SALVADOR
El catálogo general de electrodomésticos Teka presenta una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador. Como distribuidor oficial Teka, Amado Salvador ofrece soluciones en electrodomésticos Teka que destacan por su tecnología avanzada y durabilidad. Este catálogo incluye una selección exhaustiva de productos Teka que cumplen con los más altos estándares del mercado, consolidando a Amado Salvador como el distribuidor oficial Teka.
Explora las diversas categorías de electrodomésticos Teka en este catálogo, cada una diseñada para satisfacer las necesidades de cualquier hogar. Amado Salvador, como distribuidor oficial Teka, garantiza que cada producto de Teka se distingue por su excelente calidad y diseño moderno.
Amado Salvador, distribuidor oficial Teka en Valencia. La calidad y el diseño de los electrodomésticos Teka se reflejan en cada página del catálogo, ofreciendo opciones que van desde hornos, placas de cocina, campanas extractoras hasta frigoríficos y lavavajillas. Este catálogo es una herramienta esencial para inspirarse y encontrar electrodomésticos de alta calidad que se adaptan a cualquier proyecto de diseño.
En Amado Salvador somos distribuidor oficial Teka en Valencia y ponemos atu disposición acceso directo a los mejores productos de Teka. Explora este catálogo y encuentra la inspiración y los electrodomésticos necesarios para equipar tu hogar con la garantía y calidad que solo un distribuidor oficial Teka puede ofrecer.
La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor OficialAMADO SALVADOR
Explora el catálogo completo de cajas fuertes BTV, disponible a través de Amado Salvador, distribuidor oficial de BTV. Este catálogo presenta una amplia variedad de cajas fuertes, cada una diseñada con la más alta calidad para ofrecer la máxima seguridad y satisfacer las diversas necesidades de protección de nuestros clientes.
En Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, ofrecemos productos que destacan por su innovación, durabilidad y robustez. Las cajas fuertes BTV son reconocidas por su eficiencia en la protección contra robos, incendios y otros riesgos, lo que las convierte en una opción ideal tanto para uso doméstico como comercial.
Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, asegura que cada producto cumpla con los más estrictos estándares de calidad y seguridad. Al adquirir una caja fuerte a través de Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, los clientes pueden tener la tranquilidad de que están obteniendo una solución confiable y duradera para la protección de sus pertenencias.
Este catálogo incluye detalles técnicos, características y opciones de personalización de cada modelo de caja fuerte BTV. Desde cajas fuertes empotrables hasta modelos de alta seguridad, Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, tiene la solución perfecta para cualquier necesidad de seguridad. No pierdas la oportunidad de conocer todos los beneficios y características de las cajas fuertes BTV y protege lo que más valoras con la calidad y seguridad que solo BTV y Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, pueden ofrecerte.
2. Presentando a: Eduardo Castro Martinez
Microsoft SQL Server MVP
Organizador del SQL Saturday Costa Rica
2
2
3. Agenda
Presentar metodología de las pruebas de carga
Prueba de carga Reporting Services
La prueba de carga de Análisis Services
Analizar los resultados y los cuellos de botella de rendimiento
Mejores prácticas
3
4. ¿Por qué la prueba de carga?
Determinar el rendimiento del servidor
Entender cómo los recursos del servidor e impacto de carga
Hardware servidor
4
6. Como hacer pruebas de carga?
Paso 1: Establecer rendimiento objetivo
Paso 2: Preparar las pruebas de carga
Paso 3: Ejecutar y analizar las pruebas de carga
¿Alcanzamos la meta?
Sí - hemos terminado
No - identificar y eliminar los cuellos de botella de rendimiento
Vaya al paso 3.
6
7. Total de usuarios vs usuarios concurrentes
Users
Tiempo
2 usuarios simultáneos
7
8. Establecer Objetivo Desempeño
Estudio de caso
Informe de carga de trabajo
Informe de uso de pico - 22 de noviembre, 09 a.m.-10 a.m.
200 informes ejecutados por 20 usuarios distintos
200/3, 600 = 0,05 reportes / seg
Estimar las cargas futuras
500 usuarios - aumento x25 (500/20)
0.05 x 25 = 1.25 reports / seg
Derivar rendimiento objetivo
Vamos doble de 2 x 1,25 = 2,5 informes / seg
8
9. Establecer Objetivo Desempeño
Acerca de los informes y consultas
Los informes no nacen iguales
Un "informe" o "consulta" es una abstracción
Piense en "vehículo" y la carretera es la capacidad
9
10. Preparar pruebas
Reporting Services
Identificar una mezcla de informes
10-15 informes
Informes lentos y rápidos
Obtener direcciones URL de informe y valores de los parámetros
Utilice (edición Ultimate o prueba) de Visual Studio para crear:
Prueba de rendimiento web - pruebas "rápido y sucio"
Unidad de prueba - pruebas personalizadas, por ejemplo, para la manipulación parámetro
10
11. Crear nueva prueba de carga
Reporting Services
Utilice Crear Nuevo asistente de prueba de carga y configurar
Patrón de carga - constante o escalonada
Mezcla de prueba - una colección de la web o / y pruebas unitarias
Conjuntos de contadores - CPU, memoria, utilización de disco
Configuración de ejecución - contadores, tiempo de calentamiento, la duración del ensayo
o iteraciones
Consejo: Aumentar la MaxActiveReqForOneUser establecer en
rsreportserver.config a un gran valor, por ejemplo, 999999
11
13. Ejecutar y analizar las pruebas de carga
Ejecute la prueba de carga con carga escalonada
Trate de no utilización de los servidores más del 80%
Obtenga y anote:
Rendimiento
Informes / seg
Usuarios simultáneos
Informes / seg
80%
Esté atento a los errores!
VS logra 250 virtuales
usuarios
Usuarios
13
14. Encontrar a los cuellos de botella de rendimiento
Cada sistema tiene un punto de saturación
Utilice el rendimiento de Windows
contadores para descubrir cuellos de botella
Cuellos de botella típicos
CPU (Procesador: Procesador%
Tiempo)
Memoria (Memory: Disponible MBytes)
HDD (DiscoFísico: El disco actual
Longitud de la cola)
Red (Network Interface:
Bytes enviados / seg, Bytes recibidos / s)
CPU
RED
BUS
RAM
14
HDD
16. Pruebas de carga de Analysis Services
Descargue el marco de pruebas de carga SSAS
AS Generador de consultas (ASQueryGenerator)
Genera plantillas de consulta
Soporta consultas con parámetros
AS Load Simulator (ASLoadSim)
Implementa un plugin personalizado de prueba de Visual Studio
Incluye SSAS pruebas de carga de las Mejores Prácticas documento - leerlo!
Otra opción que no requiere Visual Studio
AS Performance Workbench
http://asperfwb.codeplex.com/
16
17. Mejores Prácticas de Rendimiento
Planifique para pruebas de carga durante los ciclos en ejecución
Optimizar antes de escalar hacia arriba o hacia fuera
Reporting Services
Analizar ExecutionLog y ajustar consultas
Leer SSRS optimizaciones de rendimiento
http://tinyurl.com/rsperf
Analysis Services
Utilice el Analizador de SQL para obtener SE y FE desglose tiempo
Servidor Tune y consultas - leer Analysis Services Performance Guide 2008
Uso Xperf para entender si las consultas son de disco o CPU cota
http://preview.tinyurl.com/xperfssas
17
18. Mejores Prácticas de Rendimiento
Actualize a SSRS 2008 o posterior
Nuevo diseño de motor de procesamiento
Mucho menos memoria
Escala de 3-4 x número de usuarios que en 2005
Actualize a SSAS 2008 o posterior
Modo de secuencia de cálculo
Las consultas se ejecutan 20-60% más rápido
18
19. EL DISEÑO DE UNA
INFRAESCTRUCTURA DE ANALYSIS
SERVICES
20. Análisis Requisitos de Servicios de Recursos
Requisitos de memoria y procesador
Requisitos de disco
Decidir entre 32 bits y servidores de 64 bits
20
21. Consideraciones sobre la memoria y
procesador Requisitos
Versión de Windows
Windows Server ™ 2003,
Enterprise Edition,
Versión de 64 bits
Windows Server 2003,
Datacenter Edition,
Versión de 64 bits
Windows Server 2003,
Standard Edition
Windows 2000 Server
La memoria
máxima
64 GB
Procesadores
Máximo
8
512 GB
32
3 GB utilizando el
modificador / 3GB
2 GB
4
4
Windows 2000 Advanced
Server / Windows Server 2003
Enterprise Edition
3 GB utilizando el
modificador / 3GB
8
Windows 2000 Server /
Windows Server 2003
Datacenter Edition
3 GB utilizando el
modificador / 3GB
32
21
22. Disco Requerimientos
El espacio de disco para los cubos
Espacio en disco para las agregaciones
Espacio en disco para la minería de datos
El espacio en disco para el procesamiento
de objetos
El espacio en disco para el mantenimiento
22
24. Opciones para la distribución de la carga de trabajo
Utilice un servidor separado para cada base
de datos de Analysis Services
Utilice un servidor independiente para el
almacén de datos relacional
Utilice un servidor de ensayo para el
procesamiento
24
25. Distribuir Componentes de Analysis Services
¿Cuáles son las ventajas y los retos de la distribución de diversos
componentes?
¿Qué factores considera usted cuando usted decide si se debe distribuir una
solución de Analysis Services?
25
26. Opciones para Analysis Services disponibilidad
El uso de Equilibrio de carga de red
El uso de clústeres de servidores
26
27. Diseño Analysis Services disponibilidad
Hardware
Sistema operativo
La redundancia de datos
Disponibilidad Cube
Failover
27
28. ¿Por qué utilizar el particionamiento?
Rendimiento de las consultas.
La carga de datos a granel.
Realización de grandes cambios.
El archivo de datos.
El mantenimiento de índices.
Copia de seguridad y recuperación.
Introducción a la tabla de particiones, donde por Chad Kingsley
28
29. ¿Por qué partición? - Capacidad de administración
Archiving
Utilizar un enfoque de ventana deslizante
Procesamiento de ETL más fácil
Construir un nuevo conjunto de datos en una tabla de ensayo
Añadir índices y restricciones
Recopilar estadísticas
Luego cambiar la tabla para una partición en el objetivo
Mantenimiento fácil
Tabla de particiones, por ejemplo, para comprimir los datos
Partición de índice local a reconstruir
Cinco consejos Puesta a punto para su Data Warehouse, Jeff Musgo
29
30. El particionamiento de datos relacionales
Particionamiento de las tablas de hechos
Elija una llave de partición y el intervalo de partición apropiado
Utilice SWITCH, MERGE y SPLIT para históricos
Las mejores prácticas es utilizar índices con particiones alineadas
30
31. Partición de datos multidimensionales
Partición Datos multidimensionales?
Analysis Services Particiones
Mejores prácticas para la creación de particiones Datos
multidimensionales
31
33. Particiones
Mecanismo para romper gran cubo en
trozos manejables
Las particiones pueden ser agregados, procesado,
eliminado de forma independiente
Actualización de los datos del mes pasado no afecta a las
particiones meses anteriores
Sliding escenario ventana fácil de implementar
Por ejemplo Ventana de 24 meses añadir 06 2006 partición y borrar
junio 2004
Las particiones pueden tener diferentes
configuraciones de almacenamiento
Alto impacto Almacenamiento de datos con SQL Server Integration Services y Analysis Services. Marin Bezic
34. Beneficios de la Partición
Las particiones pueden ser procesados y consultar
en paralelo
Mejor utilización de los recursos del servidor
Los tiempos de carga del almacén de datos reducido
Las consultas se aislaron a las particiones
pertinentes deben recorrer menos datos
SELECT ... FROM ... DONDE [Hora]. [Año]. [2006]
Sólo consulta 2.006 particiones
Resultado final particiones permiten:
Manejabilidad
Rendimiento
Escalabilidad
Alto impacto Almacenamiento de datos con SQL Server Integration Services y Analysis Services. Marin Bezic
35. Mejores prácticas para la creación de
particiones
No más de 20 millones de filas por partición
Especifique rebanada partición
Opcional para MOLAP - servidor detecta automáticamente la rebanada y
valida contra rebanada especificado por el usuario (si existe)
Debe especificarse para ROLAP
Administrar la configuración de almacenamiento de los patrones de
uso
Preguntó frecuentes MOLAP con mucha aggs
Periódicamente consultada MOLAP con menos o ninguna aggs
ROLAP histórico sin aggs
Unidad de disco alternativo - usí varios controladores para evitar la E
/ S de contención
Alto impacto Almacenamiento de datos con SQL Server Integration Services y Analysis Services. Marin Bezic
36. Analysis Services Particiones Arquitectura
Particiones es a nivel de grupo de medida
Las particiones se procesan en paralelo para un grupo de medida
Las particiones pueden ser procesados selectivamente
Rodajas de datos son opcionales para MOLAP
Se requieren rodajas de datos para ROLAP
36
37. Directrices para la creación de particiones Datos
multidimensionales
Plímites artition
Almacenamiento modelo y el nivel de agregación
Datos sincronización
37
40. El particionamiento es For Real DW de
1 Partition per Day
31 Partitions, 1 Month of Data
Facts Database
Current Day Partition
ALTER PARTITION FUNCTION PerDay ()
SPLIT RANGE(CAST(CONVERT(varchar, GETDATE()+1, 112) AS int))
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
8 Parallel Partition
Processing Jobs
Cube
Current Day Partition Set
...
WHERE [date] = CAST(CONVERT(varchar, GETDATE(), 112) AS int)
AND [hour] IN (0, 11, 17)
0
11
17
1
14
18
2
5
22
3
12
21
4
13
19
6
15
23
7
9
20
8
10
16
8 Evenly Distributed Partitions per Day
3120 Partitions, 13 Months of Data
DBI407 Mejores Prácticas para el Nivel 1 Edificio Soluciones de Enterprise Business Intelligence con Microsoft SQL Server Analysis Services, Adam Jorgensen
43. SQL Server Equipo de Asesoramiento al Cliente
Funciona en los más grandes, más complejos proyectos de SQL en todo el mundo
MySpace - 4,4 millones de usuarios concurrentes en su momento pico, 8000000000 amigo
relaciones, 34 mil millones de e-mails, 1 PetaByte tienda, de ampliación horizontal usando SSB
y SOA
http:/ /www.microsoft.com/casestudies/Case_Study_Detail.aspx?casestudyid=4000004532
Bwin - La mayoría popular sitio de juegos en línea de Europa - la base de datos 30000 trans /
Segundo, el lema: "El fracaso no es una opción"; almacenamiento total de 100 TB
http:/ /www.microsoft.com/casestudies/Case_Study_Detail.aspx?casestudyid=4000004138
Corea Telecom - grande telco en Corea sirve a 26 millones de clientes; 3TB Data Warehouse
http://www.microsoft.com/casestudies/Case_Study_Detail.aspx?casestudyid=4000001993
SQLCAT.com Y http://blogs.msdn.com/mssqlisv
43
44. Infraestructura
Sistema de base de datos compartida escalable utiliza un servidor de fábrica y
tres presentación de informes servidores.
Cada servidor es un servidor HP BL460 con 32 GB de memoria RAM
instalada, funcionamiento ocho procesadores
44
45. Estudio de caso - AdCenter
EMC DMX V-Max para manejar la E / S
V-Max son dedicado a la aplicación
Cientos de discos y ejes dedicados a este proceso
Corto acariciando los discos para asegurarse de más rápido
de E / S
Trabaja en estrecha colaboración con EMC directamente
(presente en el EMC World regularmente)
Pruebas con EMC EFDs (Enterprise Flash Drives)
Equipo de Ingeniería de Sistemas dedicado al proceso de DW
Trabajar en estrecha colaboración con diversos proveedores
(EMC, HDS, etc)
Referencias
Acelerar Microsoft adCenter con Microsoft SQL Server 2008 Analysis
Services.
PRÁCTICAS REALES: Rendimiento escalado de Microsoft adCenter con
Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services en EMC VMAX
46. adCenter aplicación de cubo
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
47. EMC Symmetrix VMAX
Cada servidor está conectado a una de EMC Symmetrix
Array VMAX través de bus de host de doble adaptadores
El servidor de la fábrica utiliza un volumen de fábrica 3 TB
alojada en un 80 400 GB 10000 rpm Fibra Discos de canal
en una configuración duplicada y bandas (RAID 1 + 0).
Cada 24 horas el volumen fábrica replica los cambios en un
volumen de informes 3 TB hecho por nueve 400 EFDs GB
configurados en una configuración de banda paridad
distribuida (RAID 5)
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
48. Diseño Cube
Múltiples data marts alimentan el procesamiento y presentación de informes
OLAP sistema.
Análisis Services proporciona un indicador clave de rendimiento (KPI) servicios
Los datos se alimenta a base de SQL Server Integration Services (SSIS)
Cada hora, el paquete SSIS carga nueva hechos en una base de datos
provisional relacional.
Independiente Paquetes SSIS cargan dimensión datos de otras fuentes
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
49. Carga de datos de diario
Cada trimestre un ProcessUpdate la operación se utiliza para actualizar
dimensión datos
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
50. Consulta de datos
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
52. Administración
La actualización de datos del cubo multidimensional en la servidor de fábrica
comporta las tareas de carga de datos (datos de carga de los datos relacionales
fuentes) Y el Cubo Proceso
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
53. Actualización de datos diaria
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
54. Montaje clon diario
PRÁCTICAS REALES: prestaciones de escalado MICROSOFT SQL SERVER 2008 SERVICIOS DE ANÁLISIS EN MICROSOFT AdCenter
55. Centro de Producción Anuncio
adCenter Production Environment
OLAP Standby Server
OLAP Processing Server
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Analysis Services
64GB RAM, 8 Xeon procs (16 cores)
HBA A
HBA A
HBA B
HBA B
Staging Data Warehouse
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Analysis Services
64GB RAM, 8 Xeon procs (16 cores)
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Enterprise Edition
32 GB RAM, 8 Xeon procs (16 cores)
HBA AA
HBA
HBA BB
HBA
HBA AA
HBA
Data Feeds
Windows Server 2003 x64 SP2
SQL Server Integration Services
Network Load Balancing
HBA BB
HBA
Host Bus Adapters: 400 MB/sec each
SAN
Fabric B
SAN
Fabric A
Standby OLAP LUN
RAID 1
19200 Max Reads
9600 Max Writes
180 300GB 10K Drives
Storage Area Network
OLAP LUN
RAID 1
DW LUN
19200 Max Reads
9600 Max Writes
180 300GB 10K Drives
RAID 1
2560 Max Reads
2560 Max Writes
32 300GB 10K Drives
DBI407 Mejores Prácticas para el Nivel 1 Edificio Soluciones de Enterprise Business Intelligence con Microsoft SQL Server Analysis Services, Adam Jorgensen
57. Yahoo - masivo de datos para la Escala
Intense
Oracle 10g
CDF
Archivo1
SSAS Cube Constructor
Partición 1
Partición 1
Partición 2
Partición 2
Partición N
Partición N
1.2TB/day
Archivo2
Filen
NAS
50 GB /hr
Servidores SSAS consulta
HW NLB
DBI407 Mejores Prácticas para el Nivel 1 Edificio Soluciones de Enterprise Business Intelligence con Microsoft SQL Server Analysis Services, Adam Jorgensen
12TB
cubo
59. Bloqueo en Analysis Services
Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
59
60. Bloqueo
INTERRUPTOR / MERGE debe tomar bloqueo SCH-M (pero se mantuvo sólo unos pocos ms)
Puede provocar el bloqueo de las colas
Si abultamiento en la tabla de particiones - puede causar unas operaciones de ordenación (utilizan lotes
pequeños)
Solución alternativa: partición parte en tiempo real en una independiente tabla. Mantener datos obsoletos
en particiones presentado
Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
60
61. Conmutación MOLAP En Acción
Idea básica:
Uso MOLAP de datos históricos
Proceso últimas particiones MOLAP menudo
Latencias típicas en minutos
Preocupaciones:
Cómo para dividir el cubo para una rápida y MOLAP frecuentes tratamiento
Manejo el bloqueo de procesamiento cuando se necesita actualización los datos
Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
61
62. Cubo de particionamiento
Particiones tanto por el tiempo y región
Procesamiento completo se puede hacer en particiones "activos"
Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
62
63. Cube Flipping
Recordemos: Bloqueo de nivel de servidor necesaria para proceso
Solución alternativa:
Dos copias del cubo, turnándose tratamiento
"Voltear "entre ellos
Dos maneras de flip:
Utilice ASLB de CodePlex
Escribe pequeña Excel Plug-in
63
64. ROLAP + MOLAP en Acción
Utilice MOLAP para histórico / rancio datos
Uso ROLAP para los datos actualizados con frecuencia
Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
64
65. Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
65
66. Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
66
67. Diseñar los cubos Servicio Análisis escalables y complejas, Denny Lee, Thomas Kejser
67
68. Resumiendo
Usted tiene que modificar su diseño si desea escalar
El particionamiento es absoluta crucial
Partición de la velocidad de procesamiento
Partición de latencia de los datos (en tiempo real frente a rancio)
Partición para el archivado de datos antiguos
Problema secundario anteriormente: Partición de velocidad de las
consultas
Hardware que realmente importa para grandes cubos
Dispositivos NAND son pareja hecha en el cielo.
Las pruebas muestran dos núcleos Nehalem CPU menudo puede
soportar cientos de usuarios
Equilibrar cuidadosamente IOPS vs memoria, tenga en cuenta la
parte caliente del cubo
68
DBI407 Mejores Prácticas para el Nivel 1 Edificio Soluciones de Enterprise Business Intelligence con Microsoft SQL Server Analysis Services, Adam Jorgensen