Database

세계 산업 프로그래밍의 선물 : INNERWEB DATABASE의 내용 우리는 아카이브 홀에 위치하고 있습니다 이 거대한 장소는 InnerWeb에서 수집 한 지식을 축적하기 위해 만들어졌습니다

여기에서 실행되는 검색 로봇이 빠르고 효율적으로 시간을 스크롤 할 수 있습니다 귀하의 컴퓨터에서 귀하를 보여주고, 주어진 장소와 시간에 일한 사람 수십 번이 장소에 도달하는 데이터의 흐름은 지식의 범위를 초과합니다 귀하는 귀하의 공장에서 카메라 모니터링 시스템을 사용하고 있습니다 InnerWeb은 작업이 수행 된 시간에 대한 정보를 수집합니다

그리고 어떤 직원이 그것을 수행 했는가 각 프로젝트를 완료하는 데 걸린 시간을 기억합니다 위험 관리 : 선정 된 데이터에 의해 주어진 가능성 그것은 개인을 창조함으로써 시스템의 각 직원에 대한 통계 데이터를 가지고 있습니다 : 직원 위험 평가 카드 InnerWeb은 모든 사람이 일하는 곳과 그들이하는 일을 알고 있습니다 그런 카드를 혼자서 완성합니다

모든 허가 및 현재 노동 허가가 유지됩니다 지리적 위치 모듈 덕분에 InnerWeb은 누가 사이트에 있고 어디에 있는지 알고 있습니다 수행 된 작업 유형의 수에 대한 데이터 플랜트 운영과 관련된 위험 수준을 결정할 수 있습니다 데이터 안전성 : 수집 된 데이터 신뢰 InnerWeb 시스템 보안의 중요한 요소는 기록 된 데이터를 감독하고, 및 백업 복사본을 제 3 자 또는 블록 체인 (blockchain) 이는 귀하의 데이터베이스 변경을 방지합니다 이 접근법은 기록 된 데이터가 작업 도중 발생한 일을 정확하게 보장합니다

외부의 아무도 그걸 방해하지 않았다고 이것은 불행한 사고가 발생할 경우 특히 중요합니다 InnerWeb에 저장된 데이터는 잠재적 증인을 표시하고 그 증빙 이유를 설명 할 수 있습니다 WIP 회사가 보장합니다 : 고용인 데이터 보호 마지막으로 직원의 데이터에 대한 액세스가 안전하게 보호된다는 점을 지적하고자합니다 그것들을 검토한다는 것은 직원이 당신이 그들을보고 있다는 것을 통보 받았다는 것을 의미합니다 직접적인 이유를 제시합니다

이러한 보호는 각 직원의 사생활을 보장하는 것입니다 이것은 WIP 회사의 정책입니다 승인 둘러보기를 계속합시다 이쪽으로 오십시오

[영상 공모전] 박카스 | 29초영화제 | 여자친구의 SNS | Sony a6400 | Dolly zoom

나는 사랑스러운 여자 친구가있다 여보 ~ 사진 찍었 니? 당신이 찍은 사진을주세요

이중 턱이 뭐니?! 내 사진을 다시 찍어주세요 다시 ~ 다시 ~ 다시! 내 자신의 피로감 여자 친구의 SNS 여보, 내일 다시 사진 찍을 건가요? 내일?! 나는 내일 피로를 풀어 주길 바랍니다

Find Articles in Criminal Justice Database

이 비디오에서는 ProQuest의 형사 사법 데이터베이스에서 기사를 찾는 방법을 살펴 보겠습니다 온라인 도서관 자원에 접근하는 학교의 방법에 따라 로그인하십시오

학교의 온라인 포털에 로그인하여 LIRN 또는 데이터베이스에 대한 링크를 따라 가십시오 또는이 URL로 이동할 수 있습니다 학교의 LIRN 자격 증명으로 로그인하십시오 LIRN 포털에 로그인하면 주제보기가 표시됩니다 주제 카테고리를 클릭하고 관련 데이터베이스를 볼 수 있습니다

공급 업체보기 탭을 클릭 할 수도 있습니다 공급 업체의 이름 아래에 사전 순으로 나열된 데이터베이스를 볼 수 있습니다 주제 제목 Law & Criminal Justice를 클릭합시다 그런 다음 형사 사법 데이터베이스를 선택하십시오 데이터베이스가 새 탭에서 열립니다 전체 텍스트 상자가 선택되었는지 확인하겠습니다

그런 다음 "거짓 고백"이라는 구절을 찾아야합니다 나는 문구를 따옴표로 묶어서 내가 기사 만 찾고 있음을 나타냅니다 그 두 단어는 그 순서대로 함께 나타납니다 나는 300 가지 이상의 결과를 얻는다 나는 300 가지 이상의 결과를 얻는다

결과를 좁히기위한 몇 가지 옵션이 왼쪽에 있습니다 그들 중 하나는 주제별입니다 그 범주를 확장하고 연구를 선택하겠습니다 이것은 결과를 좁 힙니다 2013 년부터 현재까지의 결과에만 관심이 있다고 가정 해 보겠습니다

슬라이더를 해당 기간으로 드래그하고 업데이트를 클릭합니다 이것은 결과를 좁 힙니다 첫 번째 결과를 선택하겠습니다 여기에서 기사를 읽을 수 있습니다 기사의 PDF를 다운로드 할 수있는 옵션이 있습니다

인용, 이메일, 인쇄 또는 저장하십시오 색인 생성 용어로 검색에서, 여기에서 검색을 실행하는 데 사용할 수있는 추가 용어가 있습니다 또는 다른 검색어에 대해이 용어를 적어 둘 수 있습니다 다른 데이터베이스를 사용하는 방법에 대해 자세히 알고 싶으면 LIRN에서 구할 수있는 다른 동영상보기 YouTube 채널에서 재생 목록을 볼 수 있습니다

제천 국제음악영화제 개막…역대 최다 107편 상영

제천 국제음악영화제 개막…역대 최다 107편 상영 개막작 장고 선정, 제천아시아영화음악상에 카와이 켄지로 (제천=연합뉴스) 김형우 기자 = 자연을 배경으로 영화와 음악을 동시에 즐기는 제13회 제천국제음악영화제가 10일 충북 제천에서 막을 올렸다

오는 15일까지 계속되는 올해 제천국제음악영화제에는 34개국 107편의 영화를 선보인다 제천국제음악영화제 조직위원회는 이날 저녁 청풍호반 무대에서 조직위원장인 이근규 제천시장과 허진호 집행위원장 등 5천여 명이 참석한 가운데 개막식을 했다 비가 오는 등 궂은 날씨에도 불구하고 개막식장은 발 디딜 틈이 없을 정도로 많은 관객이 몰려 성황을 이뤘다 개막식은 배우 이하늬와 정상훈의 사회로 개막 선언과 제천영화음악상 시상식, 경쟁 부문 및 심사위원 소개, 축하 공연, 영화음악상 수상자 특별공연, 개막작 상연 등으로 진행됐다 본 행사에 앞서 열린 레드카펫 행사에는 개성 넘치는 스타들이 참석해 관객들로부터 박수갈채를 받았다

올해 개막작으로는 에티엔 코마 감독의 장고가 선정돼 음악영화제의 스타트를 끊었다 프랑스 작품인 장고는 전설적인 재즈 기타리스트이자 작곡가, 집시 스윙을 대표하는 뮤지션 장고 라인하르트의 이야기를 담았다 제67회 베를린국제영화제의 개막작이며 감독인 에티엔 코마의 감독 데뷔작이기도 하다 국제경쟁 부문 세계 음악영화의 흐름에는 인도의 전설적인 민요 가수 프라티마의 전기영화 금빛 날개, 삼촌의 호텔을 물려받은 록스타 지망생의 호텔 재건 코믹 드라마 로큰롤 호텔 등 7편이 출품됐다 제천아시아영화음악상 첫 수상자는 링, 데스노트, 묵공 등의 음악을 맡았던 일본 영화음악가 카와이 켄지로 결정됐다

청풍호반 무대에서 열리는 원 서머 나잇에서는 거미, 김윤아, 큐바니즘, 박원, 심규선, 에피톤프로젝트, 박재정, 에디킴, 장재인, 퍼센트가 열띤 공연을 펼친다 제천 의림지 공연에는 바이올리니스트 로만 킴과 뜨거운 감자, 윤딴딴, 소란, 디에이드, 슈가볼, 멜로망스, 정승환이 출연해 촉촉하고 청량한 감성을 담아내는 무대를 만든다 제천국제음영화제는 오는 15일 오후 7시 의림지에서 열리는 폐막식을 끝으로 모든 일정을 마친다 vodcast@yna 2017/08/10 18:59 송고

아이유 주연 '페르소나', 제 23회 부천국제판타스틱영화제 초청

[아시아 아시안 게임] 김광진 기자] 넷 플릭스 (Netf ix)의 오리지널 시리즈 '페르소나'의 주인공 가수 아이유 / 제공 = 넷플릭스 인터넷 드라이브 트 엔터프라이즈 넷플릭스 (Netflix)의 오리지널 리즈 '페르소나'가 23 세가 됐습니다

'페르소나'는 영화 감독 이경미 · 임성 전 고운 · 김종관 등이 페루 손나 이지은 (4) 박유수 · 김태훈 · 이성욱 · 정준 원 · 달기 등등 옥파에 처음 주인공을 맡겼다 아픈 다람쥐는 윤리적이면서도 평평한 연예인이다 '페르소나'는 초당회의 '코리안 판타지'문은 한국 장르 영화의 새로운 편이다 고비와 현재를 모두 완수 할 수있게되었는데, '고비'는 매체가 경계 했으니 까 '페르소나'외퇴 '트랩 : 대수 컷'과 내 연성의 모든 것 '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '': 일 오후 6시 한국 만화 박물관 7 월 1 일 오전 11시 CGV 부천 4 관에서 두 번 상영 29 일째에 윤종신을 지키자

김종관 전임 감독과 함께하는 페루 소나, 그들 각자의 이지은 이제 네이버 브이 라이브를하는 중계자 김 진 기자 hahahajin@tenasiaco kr <ⓒ "아" "아"아아 전 전 재배포 금지>

Find Business Resources in Entrepreneurship Database

이 비디오에서는 ProQuest에서 Entrepreneurship 데이터베이스를 검색하는 방법을 살펴 보겠습니다 학교는 LIRN의 다양한 데이터베이스 액세스 방법을 제공합니다

일부 학교는 학습 관리 시스템에서 LIRN 포털에 대한 액세스를 제공합니다 다른 사람들을 위해 당신은 URL : https://proxylirnnet으로 가서 당신의 로그인을 입력 할 것입니다 자세한 내용은 학교에 문의하십시오

이제 Entrepreneurship 데이터베이스에 액세스하고 검색하는 방법을 살펴 보겠습니다 LIRN 포털에 로그인하면 일련의 네 가지 탭을 볼 수 있습니다 한 가지 옵션은 공급 업체가 제공하는 데이터베이스를보고 ProQuest를 찾는 것입니다 오늘은 제목을 클릭하여 데이터베이스에 액세스 한 다음 비즈니스 범주를 선택합니다 각 데이터베이스에 대해 타일이 표시됩니다

이 검색에서는 ProQuest 데이터베이스 Entrepreneurship Database를 살펴 보겠습니다 프랜차이즈 관계에 관한 기사를 찾고 싶다고 가정 해 봅시다 시작 화면에서 기본 검색을 수행 할 수 있습니다 또는 고급을 클릭하여 좀 더 복잡한 검색을 수행 할 수 있습니다 이 검색 창 필드에 검색어를 입력 할 수 있습니다

이 예제에서는 "franchisee and relationships"을 입력하십시오 우리가 두 단어를 단어 AND로 분리하는 이유는 두 용어가 모두 나타나기 때문입니다 반드시 서로 옆에있는 것은 아니지만 기사에서 키패드의 Enter 키를 누르거나 검색 공백 끝에있는 화살표를 클릭하여 검색을 실행할 수 있습니다 결과는 관련성에 따라 정렬됩니다

드롭 다운 메뉴를 클릭하고 정렬을 변경할 수 있습니다 가장 오래된 것부터 또는 가장 최근의 것부터 각 제목을 읽고 미리보기를 선택하여 초록을 읽음으로써, 각 결과가 귀하의 필요에 얼마나 근접하는지에 대한 단서를 얻을 수 있습니다 첫 번째 기사의 전체 텍스트는 HTML 전문과 PDF 모두에서 볼 수 있습니다 첫 번째 기사의 제목을 클릭하겠습니다

전체 HTML 전체 텍스트가 표시된 요약을 볼 수 있습니다 전체 텍스트 -PDF 탭을 클릭하여 기사의 스캔 된 이미지를 볼 수 있습니다 여기 또는 PDF 다운로드를 클릭하여 다운로드하거나 인쇄 할 수도 있습니다 초록 / 세부 정보를 클릭하면 기사에 대한 개요 및 색인 정보 기사 상단으로 다시 스크롤하십시오

도구 오른쪽에있는 도구를 확인하십시오 검색 옵션에는 PDF 문서 다운로드, 자신에게 기사를 전자 메일로 보내기, 컴퓨터 드라이브 또는 플래시 드라이브에 기사 저장하기, 인쇄하기 (클릭하면 인쇄 대화 상자가 나타납니다) 표창장 링크에는 MLA 7th Edition과 APA 6th edition이 표시됩니다 사용중인 스타일 탭을 선택하십시오 여기에 제시된 인용문은 합리적이지만 필수적인 인용문은 아닙니다

올바른 형식 및 인용 스타일을 따르려면, 강사의 선호도를 사용하거나 APA Style Blog, Purdue OWL 또는 온라인 인용 작성자의 웹 가이드를 사용하십시오 기사가 끝나면 결과로 돌아 가기를 클릭하십시오 결과 목록으로 돌아가거나 뒤로를 클릭하여 검색을 변경하십시오 이 검색 결과는 많은 수의 결과를 초래한다는 것을 알게 될 것입니다 그러나 검색의 초점을 제한하고 향상시키기 위해 할 수있는 일이 아직도 많이 있습니다

화면 왼쪽에는 검색을 제한하는 옵션이 있습니다 강사가 Peer Reviewed Journals의 기사 만 찾길 원할 때가있을 것입니다 이 예제에서는 피어 리뷰 한 저널의 기사 만 보려면 피어 검토 상자를 선택합니다 결과를 특정 기간으로 제한하기 위해 출판 일 한도를 적용 할 수도 있습니다 슬라이더를 사용하여 날짜 범위를 조정하거나 날짜 범위 입력을 클릭 할 수 있습니다

아주 특정한 기간을 입력하십시오 맞춤 기간을 클릭하고 시작, 2011 년 1 월 1 일 달력을 설정하십시오 To : 현재 연도의 마지막 날, 업데이트를 클릭하십시오 이렇게하면 지난 5 년간의 결과를 얻을 수 있습니다 또한 귀하의 기준에 맞는 다른 ProQuest 데이터베이스에서 이러한 검색을 시도 할 수도 있습니다

LIRNNotes Youtube 채널에서 더 많은 동영상을 찾으십시오 : https://youtubecom/lirnnotes

9: Batch importing items in the database

PlanogramBuilder 튜토리얼 9 : 데이터베이스에서 일괄 가져 오기 이전 자습서에서는 데이터베이스 편집기를 사용하여 항목을 하나씩 추가하는 방법을 배웠습니다 이제 스프레드 시트에서 여러 항목을 가져 오는 방법을 살펴 보겠습니다

제품을 훨씬 빠르게 통합 할 수 있습니다 일괄 가져 오기를 사용하면 새 항목을 추가하고 데이터베이스의 기존 항목 속성을 업데이트 할 수 있습니다 자습서 8 : "데이터베이스 내보내기"에서 작성한 Excel 파일을 엽니 다 첫 번째 줄에는 모든 항목 속성에 해당하는 머리글이 표시됩니다 다음 행에는 데이터베이스의 항목 목록이 들어 있습니다

먼저 업데이트가 필요없는 항목을 제거합니다 따라서 시간을 낭비하지 않고 다시 업로드 할 수 있습니다 스프레드 시트에서 삭제 된 항목 일괄 가져 오기시 데이터베이스에서 삭제되지 않습니다 여기에서는 이전 튜토리얼에서 작성한 항목을 짧은 예제 목록으로 유지합니다 이제 기존 제품을 기반으로 새 항목을 만듭니다

그것은 우유 상자의 변형 일 것입니다 "Milk carton 1l"항목의 줄을 복사하십시오 새 줄로 붙여 넣습니다 새 항목에 대해 고유 한 "참조"값을 입력하십시오 동일한 참조가있는 여러 항목을 가질 수 없기 때문입니다

새 항목의 "Name"을 "Milk carton 1l 15 %"라고 편집하십시오 새 제품의 이미지를 가져와 배치하십시오 이 스프레드 시트와 같은 폴더 또는 하위 폴더에 있습니다 이 경우 이미지 파일을 "새 이미지"라는 하위 폴더에 저장했습니다

"이미지 1"에서 제품 이미지의 정확한 파일 이름과 확장명을 입력하거나 붙여 넣으십시오 기존의 우유 상자와 동일하기 때문에 다른 값은 변경하지 않습니다 기존의 우유 상자 "이름"을 편집하는 것도 좋은 생각입니다 새 것과 구분하려면 : "Milk carton 1l 25 %"를 입력하십시오

이 기존 항목의 "이름"은 가져올 때 데이터베이스에서 업데이트됩니다 이제 기존의 베이 헤더 선반 도구를 기반으로 새로운 "베이 헤더"선반 도구를 만듭니다 "Bay header dairy 100×20"항목을 복사하십시오 새 줄로 붙여 넣습니다 새 항목 "참조"값을 편집하십시오

새 항목의 "이름"을 편집하여 "Bay header dairy 120×20"을 읽습니다 "너비"값으로 "120"을 입력하십시오 이 항목의 "유형"열에는 "선반 도구"를 나타내는 "1"값이 있습니다 "제품"의 값은 "0"입니다 원본 전체 데이터베이스 내보내기를 유지하려면 Excel 파일을 새 이름으로 저장하십시오

PlanogramBuilder를 엽니 다 데이터베이스 편집기로 이동하십시오 내보내기의 경우 다음 두 가지 가져 오기 옵션이 있습니다 가져 오기 L은 이미지가없는 항목을 가져옵니다 이 기능은 이미지를 변경하지 않고 항목 속성을 업데이트하기 만하면됩니다

"가져 오기 L + I"는 항목과 "이미지"필드에 나열된 모든 이미지를 가져옵니다 새 항목이나 항목 그림을 업데이트 할 때이 값을 사용하십시오 "L + I 가져 오기"를 클릭하고 방금 저장 한 파일을 선택하십시오 "열기"를 클릭하여 파일을 가져오고 완료 될 때까지 기다립니다 팝업 메시지가 새 항목과 업데이트 된 항목의 수와 함께 표시됩니다

이제 데이터베이스에 새 항목이 있음을 알 수 있습니다 기존 우유 카톤의 "이름"도 업데이트되었습니다 이제 "제품"및 "선반 도구"카탈로그의 항목을 조명기로 끌어 올 수 있습니다 이 항목에 대한 사용자 가이드 섹션을 읽는 것이 좋습니다 유용한 추가 설명을 얻을 수 있습니다

이 자습서는 이제 끝났습니다 시청 해주셔서 감사합니다

Driver's license photos being used to create a federal facial database

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드라이버의 라이센스가 4 @ BE가 될 수 있음을 아십시오 드라이버의 라이센스가 4 @ BE IN IN IN 드라이버의 라이센스 그림이 4로 표시 될 수 있음을 알고 있습니다 드라이버의 라이센스가 4 @ 연방에 올 수 있음을 알고 있습니다 사진은 연방 정부에서 4 @ 될 수있다 사진은 연방 정부의 데이터베이스에있을 수있다

사진은 연방 정부의 데이터베이스 권리에 속할 수 있습니다 사진은 공산당의 데이터베이스에 4 @ 될 수 있습니다 지금 데이터베이스 지금 데이터베이스 분명히 지금 데이터베이스 헌옷 A 지금 데이터베이스

가까이서 많이 보아라 지금 데이터베이스 거의 APPART L 지금 데이터베이스 많은 다른 자료들 지금 데이터베이스 기타 많은 appartlyl 4 @ 기타 많은 appartlyl 4 @ 다른 많은 사람들의 눈에 띄게 많은 4 @ 사람들, 다른 많은 사람들의 눈에 띄게 많지 않은 4 @ 사람들 헌법 조례를 포함한 다른 많은 사람들 다른 마약 중독자를 포함하여 다른 많은 사람들이 많이 appartly했습니다

LAWMAKERS가 포함 된 사람들 LAWMAKERS가 포함 된 사람들 LAWMAKERS를 포함하여 사람들은 아무 생각도 갖지 않았습니다 LAWMAKERS를 포함한 사람들은 아무 생각도 갖지 못했습니다 어느 쪽도 아니야 어느 쪽도 아니야 그것 어느 쪽도 아니야

돌아서 다 어느 쪽도 아니야 그것은 밝혀 어느 쪽도 아니야 연방 정부가 탈퇴했다 어느 쪽도 아니야 연방 당국을 탈환 연방 당국을 탈환 연방 당국이 탈퇴했습니다

연방 당국이 탈퇴했다 연방 당국이 수거 된 것으로 밝혀졌습니다 연방 당국이 그걸 수집 했어 그걸 수집 했나요? 이 정보를 수집 했습니까? 이 정보를 수집 했습니까? 그 정보를 수집했는지 확인하십시오 4 @ A를 만들기위한 정보를 수집 했습니까? 4 @ FACIA를 만들기위한 정보 수집 4 @ FACIA를 만드는 방법에 대한 정보 4 @ FACIA 인식을 만들기위한 정보 4 @ FACIA 인식 데이터베이스를 만드는 방법에 대한 정보

인식 데이터베이스 인식 데이터베이스 >> 인식 데이터베이스 >> 4 @ ERIC 인식 데이터베이스 >> 4 @ 에릭 글래스 인식 데이터베이스

>> 4 @ ERIC GLASSER SHOWS 인식 데이터베이스 >> 4 @ 에릭 글래셔가 당신에게 보여줍니다 인식 데이터베이스 >> 4 @ 에릭 글래셔가 이브를 보여줍니다 >> 4 @ 에릭 글래셔가 이브를 보여줍니다

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4 @ SOCIAL MEDIA 시대 4 @ SOCIAL MEDIA SELFIES의 시대에, 4 @ SOCIAL MEDIA SELFIES, SOME의 시대에 4 @ SOCIAL MEDIA 시대, 일부 그룹 4 @ SOCIAL MEDIA SELFIES의 시대에 몇몇 그룹이있다 SELFIES, 일부 그룹이 있습니다 SELFIES, 일부 그룹은 위반하고 있습니다 SELFIES, 일부 그룹은 당신을 위반했습니다 SELFIES, 일부 그룹은 귀하의 권리를 침해합니다

귀하의 권리를 침해하는 행위 귀하의 권리를 침해하는 행위 >> 귀하의 권리를 침해하는 행위 >> 나는 귀하의 권리를 침해하는 행위 >> 나는 느낀다

귀하의 권리를 침해하는 행위 >> 나는 기분이 상했다 >> 나는 기분이 상했다 >> 나는 기분이 상했다 >> >> 나는 기분이 상했다

>> 리포터 : >> 나는 기분이 상했다 >> 리포터 : AS >> 나는 기분이 상했다 >> 리포터 : AS People >> 나는 기분이 상했다 >> 리포터 : AS PEOPLE 4 @ LINED >> 리포터 : AS PEOPLE 4 @ LINED >> 리포터 : PEOPLE 4 @ LINED TO >> 리포터 : 애호가들과 함께 @ LINED TO GET >> 리포터 : 사람들을 사로 잡으려고 @ 4 >> 리포터 : 4 명의 직원들이 운전 기사를 구할 준비가되었습니다 >> 리포터 : 4 인으로 운전 기사의 라이센스를 구했습니다

드라이버의 라이센스를 얻으려면 그들의 운전 면허증을 취득하려면 이 드라이버를 사용하려면이 라이센스를 취득해야합니다 이번 주에 운전 면허증을 취득하려면, 이 주간의 운전 면허증을 얻으려면 KNEW 이 주간의 운전 면허증을 얻으려면 KNEW KNEW 이번 주에 열심히하십시오 이번 주에 열심히 노력하십시오 이번 주에, 그들의 새 사진을 아십시오 이 주간에, 그들의 사진을 알아 보게하십시오

이번 주에 걸려들 어서 그들의 사진을 알아라 끝내자 이 주간에, 그들의 사진이 끝날 것을 아십시오 이번 주에, 그들의 사진이 끝날 것을 아는 것을 아십시오 그들의 사진은 그들의 사진은 부분으로 끝날 것입니다

그들의 사진은 다음과 같은 부분으로 끝날 것입니다 그들의 사진은 한 부분으로 끝날 것입니다 그들의 사진은 연방 정부의 일부로 끝날 것이다 그들의 사진은 연방 데이터베이스의 일부로 끝날 것입니다 연방 데이터베이스의 일부

연방 데이터베이스의 일부 AGENCI4 @ ES 연방 데이터베이스의 일부 AGENCI4 @ ES LIKE 연방 데이터베이스의 일부 AGENCI4 @ ES는 (는) 좋아합니다 연방 데이터베이스의 일부

AGENCI4 @ ES는 FBI와 마찬가지로 연방 데이터베이스의 일부 AGENCI4 @ ES는 FBI와 마찬가지로 연방 데이터베이스의 일부 FBI와 ICE와 같은 AGENCI4 @ ES FBI와 ICE와 같은 AGENCI4 @ ES FBI와 얼음 수집과 같은 AGENCI4 @ ES AGENCI4 @ ES는 FBI 및 ICE 수집 이미지와 마찬가지로, AGENCI4 @ ES는 FBI 및 얼음 수집 이미지, 저장 AGENCI4 @ ES는 FBI 및 ICE 수집 이미지와 마찬가지로 저장합니다 이미지 수집, 저장 이미지 저장, 저장 이미지를 수집하고 데이터베이스에 저장하십시오 데이터베이스에

데이터베이스에 >> 데이터베이스에 >> 누군가 데이터베이스에 >> 누군가 4 @ TAKING 데이터베이스에 >> 누군가 4 @ 그걸 가져 가라

>> 누군가 4 @ 그걸 가져 가라 >> 누군가 4 @ 그 정보 가져 오기 >> 누군가 4 @ 그 정보를 얻고 >> 누군가 4 @ 정보 수집 및 수집하기 >> 누군가 4 @ 그 정보를 얻고 그것을 퍼 뜨리기 정보 및 정보 수집 어딘가에 정보를 넣고 설치하기 어딘가에 정보를 제공하고 설치하십시오 다른 곳 다른 곳

>> 다른 곳 >> 리포터 : 다른 곳 >> 리포터 : THE 다른 곳 >> 리포터 : THE REVELATION, >> 리포터 : THE REVELATION, >> 리포터 : 밝혀지지 않은, 계시록 >> 리포터 : 알려지지 않은 계시 >> 리포터 : 연구자에 의해 밝혀지지 않은 계시 >> 리포터 : 연구원이 알지 못하는 계시 4 @ 연구원에 의해 4 @ HAVE 연구원 4에 의해 밝혀지지 않은 @ 연구원들에 의해 4 명은 저주받은 적이있다 연구원들에 의해 4 명은 법으로 저지른 사람들 연구원 4에 의해 밝혀지지 않은 것은 상례에 의해 법 집행관을 받았다

SURPRISE로 약혼자를 데려왔다 SURPRISE로 약혼자를 데려왔다 >> SURPRISE로 약혼자를 데려왔다 >> 나는 SURPRISE로 약혼자를 데려왔다 >> 나는 SURPRISE로 약혼자를 데려왔다

>> 나는 반대 할 것입니다 SURPRISE로 약혼자를 데려왔다 >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다 >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다 >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다

>> >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다 >>에 대하여 >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다 >> SE4 @ CURITY 용 >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다 >> SE4 @ CURITY REASONS의 경우 >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다 >> SE4 @ CURITY REASONS의 경우 >> 나는 4 @ 그것을 반대 할 것입니다

>> SE4 @ CURITY 이유 I THI >> SE4 @ CURITY 이유 I THI >> SE4 @ CURITY 이유는 나야 >> SE4 @ CURITY 이유는 4 @ A입니다 >> SE4 @ CURITY REASONS의 경우 4 @ A가 필요합니다 그것은 4 @ A이다 그것은 4 @ A이다

>> 그것은 4 @ A이다 >> 리포터 : 그것은 4 @ A이다 >> 리포터 : THIS 그것은 4 @ A이다 >> 리포터 :이 개인 정보 >> 리포터 :이 개인 정보 >> 리포터 :이 사설 방어 >> 리포터 :이 개인 사설 계약자 >> 취재원 :이 개인 사설 계약자 보유 >> 취재원 :이 개인 사설 계약자는 SE4 @ EN을 가지고 있습니다 >> 취재원 :이 개인 사설 계약자는 SE4 @ EN 4 @ 방위 계약자는 SE4 @ EN 4 @ Defense Contractor has SE4 @ EN 4 @ FIRST 방위 계약자는 SE4 @ EN 4 @ FIRST HAND Defense Contractor has SE4 @ EN 4 @ FIRST HAND 4 HOW 방위 계약자는 SE4 @ EN 4를 가졌습니다 @ 처음 손 4 @ 그런 식으로 Defense Contractor는 SE4 @ EN 4를 가지고 있습니다

@ FIRST HAND 4 @ 어떻게 그러한 정보가 있습니까? 첫 번째 방법 4 @ 그런 방법 첫 번째 방법 4 첫 번째 방법 4 @ 그런 정보는 어떻게 될 수 있는가? 가장 먼저해야 할 일 4 그런 정보는 위험 할 수 있습니다 첫 번째 방법 4 @ 그러한 정보는 위험한 활동을 피할 수 있습니다 위험한 활동을 피할 수 있음 위험한 활동을 피할 수 있음 >> 위험한 활동을 피할 수 있음

>> 우리 위험한 활동을 피할 수 있음 >> 우리가 원하는 곳 위험한 활동을 피할 수 있음 >> 우리는 위험한 활동을 피할 수 있음 >> 우리는 4 @ 정부를 원한다 위험한 활동을 피할 수 있음

>> 우리는 4 @ 정부를 원한다 >> 우리는 4 @ 정부를 원한다 >> 우리는 4 @ 정부가 ITS를 원한다 >> 우리는 4 @ 정부가 그 일을하기를 원한다 >> 우리는 4 @ 정부가 그 일을하고 싶어한다

>> 우리는 4 @ 정부가 그 일을하고 보호하기를 원한다 >> 우리는 4 @ 정부가 그 일을하고 미국을 보호하기를 원한다 >> 우리는 4 @ 정부가 그 일을하고 미국을 보호하기를 원한다 >> 우리는 4 @ 정부가 그 일을하고 미국을 보호하기를 원한다 그 일을하고 미국을 보호하십시오

그 일에 최선을 다하고 미국을 보호합니다 그 일에 최선을 다하고 미국을 보호합니다 그 일에 최선을 다하고 미국을 보호합니다 그 일에 최선을 다하고 미국을 보호합니다 최상의 능력

최상의 능력 여기있다 최상의 능력 거기에 최상의 능력 질문이 있습니다

최상의 능력 의문의 여지가있다 최상의 능력 그 질문은 무엇입니까? 최상의 능력 그 질문은 @ 그 질문은 @ @ 그 질문은 무엇입니까? @ 그 정보는 무엇입니까? @ 정보가 무엇인지에 대한 질문이 있습니다

@ 정보가 안전한지 여부에 대한 질문이 있습니다 그 정보는 안전합니다 그 정보는 안전합니다 >> 그 정보는 안전합니다 >> IT 그 정보는 안전합니다

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>> 기자 : ATTORNEYS 4 @ AND >> 기자 : ATTORNEYS 4 @ AND >> 기자 : 변호사 4 @ 및 시민 >> 기자 : 변호사 4 @ 및 시민 권리 >> 기자 : 변호사 4 @ 및 시민 권리 그룹 >> 리포터 : 변호사 4 및 시민 권리 그룹 >> 기자 : 변호사 4 @ 및 시민 권리 그룹이 이미 있습니다 시민 권리 그룹이 이미 있습니다 시민 권리 그룹은 이미 준비 중입니다 시민 권리 그룹이 이미 준비 중입니다 시민 권리 그룹이 이미 준비 중입니다

시민 권리 그룹은 이미 A를 위해 준비하고있다 시민 권리 그룹은 이미 4 개의 가능성을 제시하고 있습니다 시민 권리 그룹은 이미 4 @ 가능한 렛그를 준비하고 있습니다 4 @ 가능한 렉에 맞게 기어 올리기 4 @ 가능한 빈약 한 도전을 위해 준비하기 4 @ 가능한 다리 챌린지에 맞춰 기어 올랐다 4 @ 가능한 다리 챌린지에 맞추기 그러나 4 @ 가능한 볼그 도전을위한 준비 4 @ 가능한 빈약 한 도전에 대한 준비를하지만 4 세 때 @ 도전은 4 세에서 @ 어디서나 도전하지만 4 세 @ 사람들은 어디에서? 도전은 4 세 @ 사람이 준비하는 곳에서 도전하지만 4 세 @ 사람이 몫을 부담 할 때 도전하지만 4 세 @ 사람들이 기꺼이 그들의 삶을 공유하는 곳 사람들은 준비되어있는 것을 공유합니다 사람들은 자신의 이미지를 자유롭게 공유합니다

사람들은 미리 준비한 이미지를 공유합니다 사람들은 조심스럽게 자신의 이미지를 공유합니다 사람들이 준비물로 사회 미디어에 자신의 이미지를 공유합니다 사람들은 준비물로 사회 미디어에 자신의 이미지를 공유합니다 – 사회 미디어에 대한 이미지 – 사회 미디어 이미지 – >> 사회 미디어에 대한 이미지 – >> 당신 소셜 미디어에 관한 이미지 – >> 4 소셜 미디어에 관한 이미지 – >> 4 4 @ 4 선택 소셜 미디어에 관한 이미지 – >> 4 4 @ 선택하십시오 소셜 미디어에 관한 이미지 – >> 4 @ CAN 4 @ NOT TO CHOOSE 소셜 미디어에 관한 이미지 – >> 4 4 @ 4 선택 안함 4 @ >> 당신은 4 @ 4를 선택할 수 없다 @ 4 @ >> 네가 4 @ 할 수 없다 4 @ 페이스 북을 선택하지 마라 >> 4 4 @ 페이스 북 페이지를 선택하지 마라

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기술자가 아닌 사람이 운전 기사를 확보하도록 허용하십시오 운전 면허 소지자에게 지시하지 않은 운전자 허용 운전 면허증을 취득하십시오 운전 면허증을 취득하십시오 그만큼 운전 면허증을 취득하십시오

상태 운전 면허증을 취득하십시오 지금 상태 운전 면허증을 취득하십시오 국가 협상 운전 면허증을 취득하십시오 주 (state)와 협상하기 주 (state)와 협상하기 주정부와 협상하는 주정부 주정부와 같은 기관들과 협상하는 지금 주정부는 지금처럼 기관들과 협상을하고 있습니다 지금 주정부는 FBI와 같은 기관들과 협상을하고 있습니다

FBI와 같은 기관들과 협상하는 지금 4 @ ABOUT FBI와 같은 기관 4 @ ABOUT FBI와 같은 기관 4 @ ABOUT ACCESS FBI와 같은 기관 4 @에 관해서는 FBI와 같은 기관들 4 @ 그것에 대한 접근 FBI와 같은 기관 4 @이 데이터베이스에 접속하십시오 데이터베이스에 접속하십시오 데이터베이스에 접속하십시오 >> 데이터베이스에 접속하십시오 >> 다른 데이터베이스에 접속하십시오

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What is Azure SQL Database Hyperscale?

– 올라와, 우리가 너를 어떻게 돌릴 수 있는지 살펴볼거야 Azure에서 가장 까다로운 작업량 무제한으로 앱을 미래 보장하십시오

Azure SQL 데이터베이스 하이퍼 스 케일 (Azure SQL Database Hyperscale) 우리는 당신이 쉽게 업데이트 할 수있는 방법을 보여줄 것입니다 기존 데이터베이스를 사용하지 않고도 앱을 다시 디자인하고 초고속 데이터 백업의 주요 이점 복원 시간 및 유연성 독립적이고 유동적으로 확장 계산 및 데이터 복제본 (낙관적 인 테크노 음악) 그래서 저는 오늘날 유명한 업계 전문가와 합류했습니다 Azure의 데이터베이스 엔지니어링 팀의 Kevin Farlee 환영 – 고마워

– 네가 가지고있어 줘서 고마워 이것은 정말 인기있는 주제입니다 Azure SQL 데이터베이스 하이퍼 스케이 우리는 그것이 무엇인지 이야기 할 수 있습니다 여기서 우리가 해결할 것은 무엇입니까? – 물론 클라우드 기반 성능 계층입니다 Azure SQL 데이터베이스의 확장 성이 뛰어납니다

저장 영역 측면에서 보면 포털의 최대 데이터베이스 크기조차 구성 할 때 당신은 당신의 계산을 확장 할 수 있습니다 그것은 탄성 계산을 가지고 있습니다 당신은 매우 간단하게 위아래로 스케일을 조정할 수 있습니다 다른 서비스와 마찬가지로 완벽하게 관리되는 서비스입니다

Azure SQL 데이터베이스 오퍼링 SQL Server와 동일한 엔진을 사용하므로 동작이 매우 친숙해질 것입니다 Azure SQL 데이터베이스 또는 심지어 SQL Server 온 – 프레미스 – 새로운 것을 배울 필요가 없습니다 – 정확히 말하자면, 새로운 구문이 없으며 기존 구문을 사용합니다

도구 세트를 사용하면이 새로운 도구를 배울 필요가 없습니다 하지만 당신은 여전히 ​​내장 된 지능을 이용합니다 보안 기능 Azure 플랫폼을 사용하면 가장 좋은 두 곳의 세계 우리는 다른 제물과는 몇 가지 큰 차이점이 있습니다 그것은 매우 큰 규모와 함께, 매우 큰 데이터베이스 작업, 우리는 많은 제거 성능에 대한 공통된 문제점 및 스토리지 제한 사항 Hyperscale을 사용하면 계산 크기를 조정하는 시간이 독립적입니다

데이터 크기의 우리는 오늘날 최대 100TB의 스토리지를 지원하지만 물론, 그것은 시간이 지남에 따라 더 확장 될 것입니다 즉시 백업이 가능하며 데이터를 복원 할 수 있습니다 일 또는 주라기보다는 분 단위로 – 큰일이다 이것을 관점으로 보자면, 스토리지 용량은 훨씬 더 큰 규모입니다

밖에있는 대부분의 PaaS 데이터베이스보다, 그래서 당신은 가지 않을거야 더 많은 스토리지를 프로비저닝해야합니다 그게 바로 다른 구성 요소입니다 계산 계층과 로깅 계층에서 분리되어, 실적과 같은 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다 성능 저하가 발생합니다

시간이 지남에 따라 이러한 거대한 데이터 세트에 대한 조작 그래서 그 모든 고통이 사라집니다 – 그렇습니다 -이게 실제로 어떻게 지어졌고, 뒤에 무엇이 있는지, 그러면이 건축물은 어떻게 생겼습니까? – [Kevin] 전통적인 데이터베이스와 달리, 하이퍼 스케일은 스토리지를 컴퓨팅과 분리합니다 및 로그 엔진

이러한 구성 요소는 독립적으로 작동하고 확장되며, 그런 다음 그들은 함께 일합니다 스토리지 엔진은 언제나처럼 모든 데이터를 유지합니다 이 경우 마이크로 서비스 아키텍처를 기반으로합니다 필요에 따라 수평 확장 할 수 있습니다 그것은 페이지 서버, 각 페이지 서버 128GB 상당의 데이터 페이지를 관리하며 각 페이지 서버 탄력성을 위해 보조적인 역할을합니다

애플리케이션에 더 많은 저장 공간이 필요하면, 구성에 페이지 서버를 추가하기 만하면됩니다 언젠가는 100TB 이상이 될 것입니다 – [Jeremy] 그렇다면이 아키텍처는 속도 및 성능 쿼리 이 거대한 데이터 세트에 대한 반대? – 그렇습니다 사실, 읽기 작업부터 시작합시다 우리는 다단계 아키텍처를 가지고 있습니다

각 계층마다 캐싱을 사용하여 데이터 엔진을 빠르게 처리 할 수 ​​있습니다 계산에는 고유 한 SSD 기반 캐싱이 있습니다 구성한 코어 수와 함께 확장됩니다 귀하의 계산 계층 그렇게하면 우리는 핫 데이터 세트에 매우 신속하게 액세스 할 수 있습니다

쿼리 성능 향상을 위해 각 페이지 서버 관리하는 모든 데이터 범위에 대해 SSD 캐시가 있으며, 그래서 128GB 페이지 서버는 128GB의 로컬 SSD를 갖습니다 모든 데이터가 캐시됩니다 따라서 쿼리가 들어 오면 계산 엔진 먼저 자신의 캐시를보고 그 캐시가 있는지 확인합니다 바로 거기에있는 데이터입니다 그렇다면 약 반 밀리 초가 걸릴 것입니다

그것을 검색 할 수 있습니다 매우 빠릅니다 – [제레미] 그건 가장 빠른 종류의 층이야 캐시에서 찾을 수 있습니다 – 네가 필요로하는 것을 찾지 못한다면, 맞아

로컬 캐시에 요청하면됩니다 필요한 페이지를 관리하는 페이지 서버 그 전체 여행은 약 2 밀리 초가 걸릴거야 – [Jeremy] 그래서 우리는 기본적으로 최상층에 있습니다 정말 빠른 캐시이고, 속도가 느려집니다 이 Azure 저장소로 낮추면 조금 낫습니다

느리지 만 항상 로컬 캐시를 가져 오려고합니다 할 수있을 때, 내려가는 것을 피하기 위해 Azure Storage Layer에 저장합니다 – 네가 필요로하는 곳에서 캐시를 가져 왔어 필요할 때 알았어, 읽기 작업이야, 초고속, 반 밀리 초 내지 2 밀리 초, 하지만 쓰기 작업은 어떻습니까? 거기서 어떻게됩니까? – 쓰기 작업 속도를 높이기 위해 로그 서버 정말로 온다

이제 로그 서버가 진실의 원천입니다 모든 업데이트 기록을 보관합니다 완료하기 위해 쓰기 업데이트를 수행해야하는 경우 트랜잭션, 계산 엔진이 로그가 프리미엄 스토리지의 아주 과거 지역으로 업데이트됩니다 우리는 착륙장이라고 부릅니다 이 시점에서 트랜잭션이 완료됩니다

이제 로그 엔진이 업데이트를 검색합니다 작은 세트 인 착륙장에서 매우 빠른 저장 공간을 제공하고 업데이트 경로를 지정합니다 페이지 사본을 업데이트 할 수 있도록 페이지 서버에 또한 데이터를 2 차 서버로 보냅니다 해당 페이지를 캐싱 할 수있는 복제본 마지막으로,이 업데이트를 가져 와서 유지합니다

장기간의 로그 저장에서는 훨씬 더 큽니다 Azure 표준 저장 영역, 실제로 저장합니다 장기간에 걸쳐 장기간 저장 한 온라인 데이터 백업 보관 기간이 지속됨에 따라 따라서 로그 백업을 수행하는 대신 로그를 보관합니다 전체 시간 동안 온라인으로 복원 할 수 있습니다 별도로 할 필요가 없기 때문에 매우 빠릅니다

데이터 복원 및 로그 복원 좋아요, 그래서 우리는 읽고 쓰는 것에 대해 이야기했습니다 우리가 실제로해야 할 일 우리 계산의 스케일링 측면에서? – 그래서 스케일링에는 두 가지 차원이 있습니다 확장을 위해 더 많은 코어를 추가 할 수 있습니다 그리고 우리가 계산을 분리했기 때문에 저장소에서 계산을보다 빠르게 확장 할 수 있습니다

새 보조 계산을 새롭게 추가하기 만하면됩니다 코어 수 (크든 작든) 구성에 코어 수, 그리고 그 새로운 계산 세트가 안정적 일 때, 우리는 단지 그것에 장애 조치를합니다 – [제레미] 그래서 정말 빨라요 – 몇 분이면 돼 새 계산서를 작성하고 실제 장애는 장애 조치 (failover)만으로는 거의 즉각적입니다

– 네, 그걸 대조해야 할 때 보다 강력한 기계의 랙 1에서 랙 2로, 당신은 몇 시간이나 며칠을 절약하고 있습니다 – 맞아 데이터를 이동하지 않아도됩니다 그래서 다른 차원은 물론 스케일 아웃입니다 우리는 여러 개의 복제본을 가질 수 있습니다

당신은 읽기 / 쓰기 트래픽을 처리하는 프라이 머리를 가지고 있습니다 처리 할 수있는 보조 복제본을 최대 4 개까지 보유 할 수 있습니다 읽기 전용 트래픽이므로 이제 읽기 액세스를 확장 할 수 있습니다 2 차 계산 복제본 따라서 대규모보고 작업량의 경우, 계절별 쿼리 또는 계절별보고 요구의 경우, 거기에는 많은 읽기 액세스가 있습니다 해당 트래픽을 모두 보조 복제 노드 세트 및 정상 상태 트래픽 여전히 기본 계산으로 라우팅 될 수 있지만, 그리고 그 길에 관한 흥미로운 점 우리는 스토리지에서 계산을 분리했습니다

이 모든 계산 복제본은 동일한 집합을 공유합니다 페이지 서버 수 당신은 그들에게 복사 및 복제를시키는 것이 아닙니다 데이터를 여러 개의 계산 복제본을 만들려면 이제 전체 그림을 볼 수 있습니다 전체 아키텍처와 함께 제공되는 아키텍처를 볼 수 있습니다 당신은 계산 엔진을 가지고 있습니다

기본 복제본과 계산 복제본으로 구성됩니다 주 경찰이 로그 랜딩 존으로 업데이트를 보냈습니다 로그 서버는이 업데이트를 전달합니다 페이지 서버와 2 차 계산에, 마지막으로 페이지 서버는 데이터를 지속시킵니다 Azure 표준 저장소에 저장합니다

– 그래서 여기에서는 계산 사이의 분리, 로그 서비스, 페이징 서버 및 복제본 하이퍼 스켈에게 중요한 열쇠입니다 이것은 대규모 데이터 조작에서 유용 할 수 있습니다 관점 및 온라인 트랜잭션 처리, 매우 분석 집약적 인 무언가 일 수도 있습니다 블랙 프라이데이 (Black Fridays) 또는 세금 시즌과 같이 집중적으로 읽거나 읽으십시오 우리가이 계절적 스파이크에 대해 볼 수있는 것은, 하지만 기존의 더 작은 크기의 Azure SQL 데이터베이스를 하이퍼 스케일로 변환합니다

우리가 어떻게 그럴 수 있을까요? – 여기, 나는 Azure Portal에있어 AdventureWorks라는 기존 데이터베이스가 있습니다 기본 성능 계층, 범용입니다 이제 우리는 데이터베이스를보고 있습니다 일반적인 목적의 성능 계층에 있음을 알 수 있습니다

여기서는 구성 블레이드로 이동합니다 여기서 우리는 구성을 바꿀 것입니다 이 데이터베이스의 여기에 우리는 범용 목적이 있습니다 하이퍼 스켈레 및 비즈니스 크리티컬 성능 계층을 옵션으로 제공합니다 우리는 단지 하이퍼 스켈 (Hyperscale) 계층을 점검합니다

– [제레미] 프로비저닝 화면과 비슷합니다 우리는 이전에 보았다 – 똑같은 화면이야 따라서 하드웨어 세대를 선택하십시오 코어 수, 복제본 수, 여기에도 최대 데이터베이스 크기는 없습니다

그래서 제 2의 복제본을 삭제했습니다 물론 당신은 항상 기본을 가졌습니다 가서 그냥 쳐라 그 시점에서, 우리는 데이터베이스를 하이퍼 스켈 (Hyperscale) 그래서 우리는 Azure 저장 장치를 가지고 있습니다 데이터베이스는 스토리지로 사용되며이를 페이지 서버 아래의 스토리지 – – 이제 제리가 나옵니다

– 맞아 이제 나머지는 위로 서 있습니다 Hyperscale 조각 중 – – [제레미] 그래서 다른 종류의 PaaS 서버를 하이퍼 스켈 (Hyperscale) 그래서 모든 것을 별도의 서비스로 분리해야합니다 – 맞아 따라서 복제본 추가를 자동화 할 수도 있습니다

또는 그 문제에 대해 계획을 세우기 위해 피크 시간 따라서 사용 패턴에 예측 가능한 피크가있는 경우, 자동으로 스크립트를 미리 설정할 수 있습니다 사용량이 많을 때까지 규모를 확장 한 다음 피크가 끝나면 다시 축소하십시오 – 맞아, 이제 우리가 푸른 색에있을 때, 우리는 지금 다른 어떤 것들을 시작할 수 있습니다 우린 하이퍼 스켈이야? – 하이퍼 스켈의 큰 장점 중 하나 복원 할 시간입니다

데이터 복원은 단 몇 분만에 완료 할 수 있습니다 여기에는 50TB의 데이터베이스가 있습니다 여기 실제 데이터는 50TB입니다 빈 50TB 컨테이너 그래서 우리는 회복 할 것입니다

고유 한 이름을 지정하여 복원됩니다 측면에서는 기존 데이터베이스를 통해 복원되지 않습니다 우리가 복원하고자하는 시점을 선택합니다 복원 할 하드웨어 사양을 선택하십시오 가서 내려 가서 수락하면 우리가 갈거야

이제 복구 작업이 시작되면 타이머를 시작합니다 여기까지 우리는 정확히 얼마나 오래 걸릴지 알게 될 것입니다 여기에 활동 모니터가 있습니다 데이터베이스 복원이 실제로 완료되면, 그래서 우리는 그것이 그 시점에서 끝났음을 알게 될 것입니다 배경에서 무슨 일이 일어나고있는거야? 우리는 3 개의 페이지 서버를 가지고 있으며 이것은 타임 라인입니다

페이지 서버용 각 페이지 서버는 주기적으로 스냅 샷을 만듭니다 그것 밑에 Azure 저장의, 그 스냅 샷들 동기화 할 필요가 없어서 큰 동기 점을 얻고 모든 것을 설치하십시오 그래서 우리는 시간 경과에 따른 스냅 샷 모음을 가지고 있습니다 그리고 물론 우리는 로그 착륙장을 가지고 있습니다

여기에 로그 서버가있는 장기간의 스토리지가 필요합니다 백업은 실행중인 응용 프로그램에 아무런 영향을 미치지 않습니다 메타 데이터이고 캐시에 완전히 버퍼링되어 있기 때문에 및 페이지 서버 그래서 우리는 우리가 원하는 시점을 결정했습니다 바로 전에 데이터베이스를 가져 가라

누군가 삭제 테이블을 치고, 우리는 즉시 스냅 샷 세트를 선택합니다 그 시점, 그리고 우리는 또한 요점을 찾는다 시작에 해당하는 로그 스트림에서 우리가 취한 시간에 가장 오래된 거래의 활성 첫 번째 스냅 샷 – 그런 식으로 네가 모든 틈을 얻을 수있게해라 어쩌면 너는 실종 된거야

스냅 샷이 찍힌 시점부터 – 맞아 그래서 우리는 일정 시점으로 롤 포워드 할 수 있습니다 우리가 가고자하는 지점으로 앞으로 굴려 라 우리가 복원을 마쳤을 때

그리고 우리에게는 시간이 있습니다 우리가 필요로하는 로그 데이터의 범위 복원을 수행합니다 이제 Azure 저장소 구성 요소를 만듭니다 데이터 파일을위한 Azure 저장소를 만듭니다 로그에 대한 장기 저장 컨테이너, 복원중인 데이터베이스의 로그를 복사합니다

새 데이터베이스에 저장하십시오 이것은 메타 데이터 전용 작업이며 데이터 요소가 병렬로 복사되고, 그래서 우리의 큰 데이터베이스로, 우리는 복사하고있을 것입니다 수백 페이지의 서버 서버 상당의 데이터, 이것은 더 간단한 그림을 만듭니다 그래서 우리는 장기 저장 장치에 데이터를 준비했습니다 페이지 서버뿐만 아니라 이제 우리는 서있다

페이지 서버는 데이터 블로 브 (blob)에 첨부하고, 로그 착륙 지대에 로그 서비스를 첨부하십시오 페이지 서버가 캐시를 채우기 시작합니다 Azure 저장소 및 로그 서비스 장기 저장 장치에서 데이터를 가져 와서 채 웁니다 로그 착륙장 캐시입니다 이제 우리는이 작업을 수행하는 기본 계산을 작성합니다

복구가 시작됩니다 그런 다음 로그 서비스는 업데이트를 랜딩 존을 기록하고 페이지 서버의 페이지를 업데이트하며, 마지막으로 가속화 된 데이터베이스 복구를 사용합니다 데이터베이스를 온라인 상태로 만듭니다 – 그래서 지금 우리는 모든 다른 서비스가 일어났습니다 모든 것이 다시 연결되어 있고, 이제 우리는 갈 수 있습니다

복원 지점으로 되돌아갑니다 – 맞아 그래서 우리는 복원에서 약간의 시간을 잘라 냈습니다 여기서 죽은 공기를 피하기위한 과정 14 분이 남았습니다

다시 말하지만, 이것은 50TB 데이터베이스입니다 먼저 데이터베이스 목록에 나타납니다 아래쪽에는 복원 데이터베이스가 방금 나타났습니다 그래서 데이터베이스가 존재합니다 우리는 여기서 데이터베이스 복구를 끝내고 있습니다

그 작업을 완료하는 데 몇 초가 더 걸립니다 – 그래서 많은 시간을 단지 건물을 짓는 데 씁니다 그 페이지 서버, 그렇지? – 정확하게 우리는 800 페이지의 서버를 가지고 있습니다 각 128GB, 우리는 50TB가 있습니다 – 하루가 끝날 때 꽤 큰 데이터베이스입니다

– 데이터베이스 복원이 아직 진행 중임을 알 수 있습니다 마지막 비트를 마무리하는 동안 복구, 및 롤 포워드, 몇 초 만에 완료되었습니다 이제 14 분 안에 50TB 데이터베이스를 복원했습니다 그리고 58 초, 그것은 단지 놀라게하고있다 – 이것은 거대합니다

움직이는 물리학입니다 그 데이터는 이전에 며칠 걸렸을 것입니다 또는 몇 주 동안 데이터 크기를 복원 할 수 있습니다 당신은 약 14 분 만에 그렇게했습니다 그렇다면 경험은 어떻습니까? 기어를 스케일 아웃으로 바꾼다면? – 제가 여기있는 것은 벤치 마크 운전사입니다

이것이 우리가 벤치 마크 테스트를하는 데 사용하는 것입니다 여기에는 두 가지 구성이 있습니다 하나의 구성은 트랜잭션을 모두 1 차로 보냅니다 모든 데이터가 기본 노드로 이동하므로 다른 레이블이있는 ScaleOut이 데이터를 보내고 있습니다 기본 및 복제본 모두에 적용됩니다

좋아, 그럼 기본 복제본은 하나 뿐이야 – 맞아 따라서 우리는 모든 트랜잭션을 기본 트랜잭션으로 시작했습니다 그것은 같은 워크로드입니다 2 개 장소에 또는 아닙니다

따라서 오른쪽에서 초당 트랜잭션을 볼 수 있습니다 그리고 이것은 같은 것을 보여주는 차트입니다, 우리가 처음 시작할 때 주위를 뛰어 넘을 것입니다 모든 스레드가 스스로 안정적으로 실행됩니다 약 안정 될거야 초 당 23/25 트랜잭션

– 그래, 그래서 정착하기 시작 했어 그것은 정상화되기 시작했고, 우리는 시작할 수 있습니다 여러 종류의 여론 조사 시간을보고, 이제 우리는 매우 표준화되고 부드럽게 보입니다 초당 거래 시간 곡선과 우리의 독서 – 맞아

그래서이게 기본이야 이것은이 워크로드를 구동하는 데 필요한 것이며, CPU가 무거워서 모든 트래픽을 유도합니다 주 복제본을 통해 따라서 작업량의 100 %를 차지하고 있습니다 그리고 secondaries는 지금이 시점에서 유휴 상태에 앉아 있습니다 좋아, 거기서 우리는 다시 볼 수있다

정상 상태는 약 22 ~ 30 정도입니다 초당 트랜잭션 수, 그래서 그것은 여전히 ​​창피하지 않습니다 속도면에서는 그렇지만 우리는 이것으로 더 잘할 수 있습니다 우리가 그 스케일 아웃 시나리오로 가고 싶다고 결정하면 그냥 기본에서 – 맞아

그래서 여기, 우리가 내려와, 우리는 스레드를 일시 중지합니다 기본 워크로드 만 실행중인 경우, 그 스레드를 시작합니다 규모 작업 부하를 실행 중입니다 유일한 차이점은 연결 문자열입니다 그것은 라우팅을 수행합니다

그래서 하키 스틱이 그 커브를 볼 때 보입니다 올라가는 길 따라서 우리는 초당 23-25 ​​건의 트랜잭션을 처리합니다 이것이 스레드의 새로운 세트이기 때문에 이것이 정착하기 때문에, 70 년경 65 세에서 70 세 사이에 정착하겠습니다 초당 트랜잭션

여기에는 처리량에 큰 차이가 있습니다 우리는 도청 된 신청서를 가져갔습니다 초당 23/25 트랜잭션, 여기서 처리량은 약 3 배 증가했습니다 – 한 스위치를 뒤집어 놓아야하기 때문에 이것은 굉장합니다 효과적으로, 이제 더 많은 트랜잭션을 라우팅 할 수 있습니다

그 다른 복제품들에게, 당신은 처리량을 가지고 있습니다 그건 네가 전에 가지고 있었던 것의 세배 다 – 맞아 – 그럼 이제 어떻게하면 기존의 PaaS 데이터베이스 워크로드는 하이퍼 스켈 (Hyperscale) 하지만 지금보고있는 사람들이 많이있을거야 "나는 앉아있는 SQL 데이터베이스를 가지고있다

"온 – 프레미엄 (On-prem), 나는 하이퍼 스켈 (Hyperscale) "건물에있는 데이터 마트를 퇴직시킬 수도 있습니다" 내가 어떻게 그럴 수 있니? – 맞습니다 데이터 마트뿐 아니라 사람들이 관심을 가지고 있습니다 Hyperscale을 사용하여 모든 데이터베이스를 통합합니다 그래서 작은 데이터베이스가 많은 경우 수용력 때문에 분리되어야하는 그들은 당시에 액세스 할 수 있었지만 이제는 통합 할 수 있습니다

하이퍼 스켈 (Hyperscale)을 통해 단일 데이터베이스에 저장됩니다 PaaS이기 때문에, 우리는 당신을 위해 관리합니다 관리 할 데이터베이스가 적어지고, 우리는 당신을 위해 많은 일을합니다 온 – 프레미스 대형 데이터베이스를 이주하려면, 몇 가지 표준 옵션이 있습니다 온 프레미스에서 직접 데이터를 수집 할 수 있습니다

응용 프로그램을 Hyperscale 데이터베이스에 저장합니다 – 전선 위에 – 전선 위에 그건 잘 작동하지만, 당신은 테라 바이트의 데이터를 가지고 있다면, 당신은 다음과 같은 것을 사용하고 싶을지도 모른다 Azure 가져 오기 / 내보내기 서비스를 제공합니다

데이터를 하드 드라이브에 로컬로 복사하고, 그들은 암호화되어 있고 조절되었습니다 Azure 데이터 센터로 보내졌고 우리는 데이터가 떨어져서 훨씬 빠릅니다 – 그리고 다시, 우리는 테라 바이트의 데이터에 대해 이야기하고 있습니다 그래서 하드 드라이브의 물리적 출하 많은 경우에 더 빠를 것입니다 – 맞아

우리는 마이그레이션을위한 추가 도구를 개발 중입니다 물론 당신은 추가 도움이 필요하면 파트너 생태계를 참조하십시오 -이 모든 작업을보기 정말 대단합니다 하이퍼 스켈레와 모든 거대한 것들 우리는 여기서 할 수 있습니다 집에서보고있는 사람들을 위해, 그들은 더 많은 것을 배우기 위해 어디로 갈 수 있습니까? – 그래서 일명 us

ms/SQLDB_Hyperscale을 방문 할 수 있습니다 더 배우기 – 고마워요, 케빈, 잊지 마세요 Microsoft Mechanics 구독 최신 기술 업데이트를 계속 시청하십시오 Microsoft 전체에서 그게 오늘 우리가 가지고있는 모든 시간입니다

보고 주셔서 감사합니다 다음에 다시 보겠습니다 (낙관적 인 테크노 음악)