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SQL Server 2017 en Linux, el evento sobre datos, Inteligencia Artificial, herramientas y servicios

SQL Server 2017 en Linux, el evento sobre datos, Inteligencia Artificial, herramientas y servicios
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Recientemente se ha celebrado el evento más importante de lo que llevamos de año relacionado con los datos, las herramientas, el hardware, la Inteligencia Artificial y el Cloud en la sede madrileña de Microsoft. Se trataba de la presentación oficial de SQL Server 2017 on Linux.

Desde la perspectiva de socios y clientes, ponentes internacionales han descrito características tanto del producto en sí como de las plataformas y servicios asociados. En estas charlas inspiradoras, hicieron una semblanza de la tecnología vanguardista que se está aplicando en organizaciones por todo el mundo, así como de la profunda integración con servicios Cloud en Azure.

Primeras impresiones

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Ester de Nicolás, directora técnica de Soluciones Empresariales de Microsoft, dio la bienvenida al evento y presentó a Debbi Lyons, responsable de marketing global de Microsoft SQL Server. En la intervención de Lyons, aunque giraba sobre la presentación formal del nuevo producto estrella de datos Microsoft SQL Server 2017 on Linux, los servicios que ofrece Azure han tenido una presencia preeminente.

Cloud y la inteligencia de los datos

Sql Server 2017 Spain

Partiendo de casos de éxito reales de implantación y migración, como Umbraco o Jet, Debbi realizó una revisión del estado actual del mercado de los datos deteniéndose en la importancia de la aplicación de los conceptos que engloba la Inteligencia Artificial, como son Machine Learning o Big Data. Además, dio a conocer las tres ofertas clave que se han activado para el lanzamiento de SQL Server 2017:

  • Moverse desde Oracle a SQL Server 2017 en Linux abre las puertas ─bajo ciertas condiciones de volumen─ a recibir licencias gratuitas a través de suscripciones Software Assurance, formación y servicio de soporte.

  • Utilizar SQL Server 2017 en Linux implica una reducción del coste en un 30% en relación con el precio tradicional de la suscripción. Es posible llegar hasta el 80% en concepto de hardware y almacenamiento si, además, se despliega en Azure.

  • Utilizar Red Hat Enterprise Linux con SQL Server 2017 permite obtener licencias del sistema operativo con un descuento del 30%.

El resto de la presentación ha estado centrada en las capacidades de SQL en Azure, y en todos los servicios de almacenamiento y bases de datos que ofrece la Nube de Microsoft. La integración es total, comprendiendo tanto la plataforma IaaS como los servicios de base de datos SQL, Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL en PaaS, las capacidades de Big Data o la conexión con Machine Learning, Cognitives Services e IoT.

La visión técnica

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A continuación, Marko Hotti, responsable técnico sénior de SQL Server, se metía en las tripas del producto y en sus ventajas técnicas desde el punto de vista del DBA, del programador y del administrador. De este modo, resaltaba que no se estaba hablando solo de un producto, sino de una plataforma que ahora es agnóstica del sistema operativo sobre el que corre.

Ha insistido también en el hecho de no tener que adquirir diferentes aplicaciones para realizar las múltiples funciones y roles en los servicios de datos. Del mismo modo, ha repasado las novedades y capacidades clave más importantes de esta nueva versión de SQL Server: Optimized Query, Automation Plan Correction, etc.

Ahora es posible ejecutar cargas de trabajo de SQL Server 2017 en Linux, Windows y Docker

Las demostraciones muy sencillas, pero llamativas sobre SQL Server 2017 en Linux Red Hat Enterprise, también han tenido su espacio. Así, ha empleado Bash para la conexión; saltaba a sqlcmd para conectarse por la línea de comandos a la instancia y, desde ella, lanzar queries en T-SQL que muestran la respuesta en el propio CLI; todo con un intellisense potente y rápido. Concluyó la demo con la herramienta SQL Operations Studio para detectar incidencias de operaciones y rendimiento en tiempo real.

También ha querido recalcar la importancia de que el core de SQL Server 2017 sea muy pequeño, lo cual permite ser utilizado en contenedores de forma nativa. Igualmente, subrayaba las nuevas capacidades en seguridad con Always Encrypted y la ofuscación a nivel de filas o columnas; las nuevas capacidades de soporte a base de datos orientadas a Grafos; además de la integración de Hadoop (HDInsight) con PolyBase.

Javier M. Nohales, arquitecto sénior de soluciones de Red Hat,ha constatado la sencillez de una instalación de SQL Server 2017 on Linux sobre un Red Hat Enterprise. Además, ha mostrado la aplicación de patrones de despliegue utilizando contenedores Docker + Kubernetes sobre la plataforma OpenShift de la compañía.

Moviendo datos sin dolor

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Ted Orme, VP Technology EMEA de Attunity, realizó la descripción y demostración de los productos de su firma, que permiten migrar datos a SQL Server 2017 en Azure, Azure SQL o Azure SQL Datawarehouse desde fuentes tan dispares como Oracle, Sap, AWS, Hadoop, Db2, Kafka o TeraData. Lo más llamativo, sobre todo para aquellos que han sufrido el dolor de una migración hacia una tecnología diferente, es la sencillez y potencia del asistente de migración ilustrada por Orme en su exposición.

El hardware, ese gran olvidado

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Por último, Montserrat Bragado, consultora preventa de HPE, se centró en el 'hierro' y las tecnologías sobre las que corren productos como Azure, SQL Server 2017 o su propia Cloud. Primero descubría los servidores que HP provee para la construcción de la infraestructura física necesaria en las instalaciones de Azure Stack, el cloud de Microsoft en On-Premise.

La evolución del trabajo en memoria, algo que ha adoptado SQL Server hace años, gana una nueva dimensión con las memorias ultrarrápidas. No importa que sean del tipo NVDIMM, volátil de hasta 16 GB, o las Scalable Persistent Memory, que, como su nombre indica, son persistentes en el tiempo como una unidad de almacenamiento, pero con las velocidades de transferencia de una memoria RAM.

Luego, introdujo la arquitectura de servidores de alto rendimiento Superdome Flex. En este sentido, afirmó que ofrecen cifras récord de rendimiento en operaciones OLPT con SQL Server 2017 y un apabullante 99,999% de disponibilidad. Algo inédito en la industria.

Por último, describió la tecnología de almacenamiento Nimble, que utiliza Inteligencia Artificial propia para reducir los fallos, de forma automática, en los CPD que la implanten. También se integra sin conflictos tanto con el almacenamiento de Amazon como de Azure, tal y como se reflejó en una breve demostración.

Debbi Lyons profundiza en los aspectos clave

Debbi Lyons

Una vez finalizado el evento, Debbi Lyons nos ha concedido una interesante entrevista en donde nos detalla con más tiempo la importancia y relevancia de esta nueva versión del producto.

¿Por qué Microsoft ha desarrollado una solución 'core' como SQL Server 2017 para un sistema operativo que no es Windows? ¿Cuáles son las razones para lanzar un producto que va a competir con el buque insignia de Microsoft?

Microsoft ha reconocido la existencia de una demanda de más flexibilidad en la implementación de la base de datos. Muestra de ello son los más de 20.000 registros que se dieron de alta cuando se abrió el programa de preview de SQL Server 2017 en Linux. Esta versatilidad en la implementación, con soporte para Windows, Linux y Docker; la experiencia consistente en instalaciones on-premise y en la Nube; el rendimiento, la seguridad y la disponibilidad con inteligencia incorporada; y todo a la décima parte del coste de los competidores hacen que SQL Server sea la mejor opción para abordar las necesidades de los clientes.

Si tuviéramos que resumirlo en tres conceptos, ¿cuáles serían las principales ventajas de SQL Server 2017 en comparación con las versiones anteriores?

Los clientes ahora pueden obtener el rendimiento y la seguridad de SQL Server en contenedores Linux y Docker; información esencial y de transformación ejecutando analíticas avanzadas con Python y R; y poderosas visualizaciones interactivas en cualquier dispositivo. SQL Server 2017 apoya a los desarrolladores ofreciendo opciones de lenguaje y plataforma con soporte de contenedores que facilitan la adopción de escenarios DevOps.

"Se dieron de alta más de 20.000 registros cuando se abrió el programa de vista previa privada de SQL Server 2017 en Linux" - Debbi Lyons

Parece que SQL Server 2017 para Windows tiene más capacidades que la versión de Linux. ¿Cuáles de esas características son más relevantes? ¿Cuál es la hoja de ruta para igualar ambas versiones?

En SQL Server 2017 nos enfocamos en la paridad del motor de base de datos en Linux, pero reconocemos que hay una pequeña brecha entre la forma en que SQL Server se ejecuta en Linux y cómo se ejecuta en Windows. En lo que respecta a las piezas básicas de la RDBMS, trabajamos continuamente para que SQL Server en Linux esté a la par con su versión de Windows. Hay algunas características que dependen del sistema operativo y es probable que no nos concentremos en ellas centrando nuestra energía en donde está la demanda, ya que queremos brindar las mejores soluciones a nuestros clientes.

La Inteligencia Artificial es un concepto que está de moda. Pero ¿qué representa la integración de SQL Server 2017 con Machine Learning Services y IA? ¿Cuál es el enfoque de Microsoft para abordar la inteligencia de datos?

Microsoft está trabajando para hacer que la IA sea accesible para cada individuo y organización. Nuestro objetivo es amplificar el ingenio humano con tecnología inteligente mediante la infusión de IA en todo lo que hacemos. Y lo estamos haciendo de cuatro maneras:

  • Impulsando la innovación de la Inteligencia Artificial que amplíe las capacidades de las personas y las organizaciones y las haga más productivas.
  • Desarrollando una poderosa plataforma de Inteligencia Artificial que haga que la innovación de todos los desarrolladores sea más rápida y accesible.
  • Infundiendo la IA en todos nuestros productos y servicios, incluidos Office, Windows, Xbox, etc.
  • Adoptando un enfoque basado en los principios de la IA orientados a la confianza y el control.

SQL Server 2014 actuó de nexo entre el universo OLTP y LDAP. Ofrecía en un único producto tanto las capacidades de transacción en tiempo real como el almacenamiento y la explotación de datos en el almacén de datos. ¿Cuáles son las nuevas posibilidades de SQL Server 2017 en este campo? ¿Y en el procesamiento en la memoria?

SQL Server 2017 continúa basándose en el rendimiento en memoria introducido en las versiones de 2014 y 2016, al agregar características y superar algunas de las antiguas limitaciones para las OLTP en memoria. Se han aumentado las capacidades de Transact-SQL para hacer más sencilla la migración de aplicaciones de bases de datos. En comparación con la versión anterior, con SQL Server 2017 será más fácil migrar sus aplicaciones y aprovechar los beneficios de In-Memory OLTP.

"Con el soporte de Python, las bibliotecas R y ML, mejoramos las capacidades de Machine Learning y ofrecemos la opción de desarrollar aplicaciones inteligentes" - Debbi Lyons

Además, ahora es posible implementar el almacén de filas en memoria (in-memory OLPT row store) de SQL Server 2017 con el uso de los índices Columstore en memoria. Con ello, se proporciona información analítica en tiempo real sobre los datos operativos sin tener que esperar a que se carguen en un almacén de datos y sin degradación del rendimiento para cargas de trabajo operacionales. Esta combinación innovadora de análisis y cargas de trabajo operacionales es el Procesamiento Transaccional Analítico Híbrido o HTAP.

Los procesos de integración continua/implementación continua (CI/CD) son la nueva tendencia en DevOps. ¿Cómo usan los clientes SQL Server 2017 para adoptar estos escenarios?

SQL Server 2017 facilita y simplifica el trabajo con datos, con más opciones de implementación que antes, como Windows, Linux y Docker. Algunas de las formas en que los clientes se benefician del uso de contenedores para la base de datos de SQL Server incluyen un tamaño reducido en el disco, una mejor utilización del hardware, parches menos "pesados", y un tamaño de despliegue más pequeño para una escalado más rápido.

Cuando se trata de la automatización de CI/CD, los contenedores pueden simplificar en gran medida el desarrollo, las pruebas y el despliegue de las aplicaciones. Esto se logra empaquetando todas las dependencias de SQL Server en un ejecutable portátil y proporcionando un mecanismo para fusionar cambios y volver a implementar imágenes actualizadas con facilidad. Luego, el contenedor puede enviarse a un entorno de prueba o control de calidad donde se puede testear a escala con un conjunto de datos más grande. SQL Server es compatible con múltiples herramientas de DevOps que ayudan a integrar y desplegar su base de datos. Los desarrolladores pueden construir mejores aplicaciones en cualquier sistema operativo (Windows, Linux y Mac OS) utilizando nuestra interfaz gráfica de usuario y herramientas de línea de comando.

Conclusiones

Foto Finalok

Microsoft sigue apostando fuerte por romper viejas barreras y actualmente apuesta por servicios multiplataforma, open source y orientados a la Nube.

La fusión del almacenamiento, persistencia y explotación de los datos; la seguridad a toda prueba; la disponibilidad y resiliencia; y la integración con la Inteligencia Artificial para obtener resultados proactivos y predictivos gracias al Big Data, Machine Learning y Data Science alcanza su máximo exponente en SQL Server 2017 más los servicios de Azure.

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