GRPD launching security camera database

삼 5시에 우리는 당신에 대해 두번 이야기했습니다 그랜트로부터의 새로운 이니셔티브 급한 도움을받을 수있는 경찰 대중이 더 많이 참여했다 해결 범죄 MARLEE :

하나는 포함됩니다 도어 행거 그 도움 증인은 정보를 제공합니다 놀랍게도 조사자에게 다른 사람들은 데이터베이스 생성 검안경을 통한 보안 카메라 도시

삼 삼 수 : 24 시간 뉴스 8 's JOE LAFURGEY는 GRPD 외부에 살고 있습니다 더 많은 것을 가진 본사 카메라 등록 삼 JOE :

비디오 데이터베이스는 경찰을 편하게 만들어라 추적 조사 비디오를 추적합니다 우리는 하나의 그랜드 래피드와 이야기했습니다 가장 먼저 아는 거주자 손

그 가치 카메라 삼 MICHAEL WRIGHT WRAPPING UP 일찍 오랫동안 일한다 6 월의 여정 30TH

((마이클 라이트, ARSON VICTIM / 나는 돌아갔다 내 감시 카메라 끄기 나는 불꽃을 쏘아 라

)) A QUICK 회역은 모든 범죄를 표시합니다 카메라에 찍힌, 서스펙트 부지런한 가솔린 라이트 픽의 뒤쪽에 그의 모서리가 올라간다 차고 11에 위치하고 있습니다 소나무 북쪽의 돌진 블록 서쪽 그 다음 그 등대 쪽으로 그들이 막지 않은 동안 CRIGHT 6 카메라 촬영 보안 시스템이 제공하는 보안 시스템 전공

삼 ((MICHAEL WRIGHT, ARSON VICTIM / WE는 얻을 수있었습니다 의심의 여지가있는 사진, 그것을 업로드 할 수있는 권리 LINE )) 및 라이트 온 페이스 북 페이지 ((MICHAEL WRIGHT, ARSON VICTIM / 내가했던 내 페이지에 50, 000보기 그럼, 그거야 많은 사람들이 이름을 쓸 수 있습니다 용의자 )) 50 세트 경찰이 도와 줄 수있는 눈 캐치 CULPRIT

((SGT 캐서린 윌리엄스, 그램 / 그 밖에 카메라 어디서나 인지 어떤지 거주지 또는 사업장, 너 항상있어 CAMERA )) ((SGT 캐서린 윌리엄스, GRPD / 우리는 할 수있다 더 많은 위기를 극복 할 때 비디오에 액세스 할 수 있습니다

)) SO 엄청난 래핑 경찰은있다 함께하는 데이터베이스 사설 보안 카메라 도시 주변에서 그 자발적인 카메라 소유자가 할 수있는 일 경찰과 함께 등록하십시오

학과 경찰은 안된다 더 이상 직접 액세스 할 수 없습니다 카메라 그 위치 만

범죄가 저지른 경우 에있는 카메라의 능률 등록 조사관 더 빨리, 더 빨리 먹을 수 있어야합니다 THE TRACKING OF THE TRACKING 소유자

경찰이 다시 물러날거야 보기 권한이 필요합니다 비디오 아직 ARRESTS는 하지만 마이클 라이트는 비디오를 말합니다 최소한의 신원 확인 한 번에 잠정적 인 서스펜션 그의 트럭과 차고의 아르 손 그는 데이터베이스를 좋게 만든다 생각

하나는 도움이 될 수 있습니다 실용적인 탐지기 CRIME ((MICHAEL WRIGHT, ARSON 피해자 / 우리는 많은 것을 얻었다 마약 중독자, 주위에 달리기 이리 우리가 이웃 안전한 카메라 등록, 나는 그게 좋은 생각이라고 생각해 )) 삼 JOE : 더 많이 볼 수 있습니다

ARSON AT WOODTVCOM 살다 GRAND RAPIDS, JOE LAFURGEY, 24 시 뉴스 8

Azure SQL Database the intelligent database – Your database on Autopilot

이 세션에 대한 수요일의 아침에 합류하셨습니다 오늘 우리는 지능형에 대해 이야기 할 것입니다

데이트베이스 및 기능에 대해 설명하고 사슴 친구의 고객 성공 사례 우리 부부가있을거야 말하면 우리가 시작할 것입니다 내 이름은 veljko vasic이고 시작하자 우리로 하늘빛 SQL 데이터베이스를 개발하고 꽤 열심히 전 세계에 걸쳐이 글로벌 서비스를 제공하기 위해 스스로를 확장하십시오

우리는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는데 많은 시간을 투자해야 할 필요가 있음을 알고 있습니다 이 모든 데이터베이스와 데이터베이스의 문제점 및 성능을 해결하십시오 그것이 모두 시작되었을 때입니다 지능형 데이터베이스 작업 능력을 일찍하고 우리는 이해하기 위해 그들을 사용합니다 우리가 가지고 있던 데이터베이스에서 어떤 일이 일어나고 있는지 문제 또는 성능 문제

기술이 성숙 해짐에 따라 이제는 혜택을 누리고 작업 부하를 이해할 하늘빛 SQL 데이터베이스의 일부 또한 수백만 개의 데이터베이스에서 서비스 및 자동으로 자신을 조정하고 위협에 대해 경고합니다 가용성 우리는 세계에서 살고 있습니다 매일 백만 건에 1 건의 사건이 일어나고 있습니다 우리는 다양한 종류의 문제들을 볼 수있는 기회를 가졌습니다

우리 고객은 데이터베이스에 직면 해 있습니다 하늘색 SQL 데이터베이스 타이에서 볼 수있는 이러한 모든 문제 Intelligent Database 기능으로 진화하고 성장하십시오 나는 공연을 다룰 것이다 관련 인텔리전스 기능 및 우리는 두 가지 기능이 있습니다 오늘에 대해 이야기하십시오

지능적인 통찰력 및 자동 튜닝 우리는 함께 시작할 것입니다 지능적인 통찰력 데이터베이스가 작동 중일 때 그리고 하늘빛 SQL 데이터베이스 패턴에 작업 부하를 실행 계속 모니터링됩니다 우리 모두를위한 기준선을 만듭니다

Azure SQL 데이터베이스에서 실행중인 모든 데이터베이스에 대한 쿼리 이 기준선은 현재 데이터베이스 성능과 비교하기 위해 사용됩니다 이 기준선을 7 일간의 창으로 생각하십시오 쿼리가 수행되는 방법에 대한 성능 및 통계, 얼마나 오래 처형되고 있는가? azure SQL 데이터베이스의 지능적인 통찰력은 파괴적인 것을 탐지 할 수 있습니다 성능 저하의 원인이되는 이벤트

이 파괴적인 사건이 감지되면 근본 원인 분석이 완료됩니다 이 근본 원인 분석에는 검색어가 이러한 문제와 관련이 있었고, 무슨 일이 일어나고 있었습니까? 당시 데이터베이스와 스파이크 그 통찰력을 얻으려면 성능 문제 지능형을 사용할 수 있습니다 진단 로그

외부 로그에 대해 생각해보십시오 스트리밍하거나 저장하고 데이터베이스 모니터링에 사용할 수 있습니다 지능형 통계 및 기타 정보를 스트리밍 할 수 있습니다 진단은 세 가지 목표로 기록됩니다 Azure SQL 분석 솔루션, 이벤트 허브 또는 하늘 저장소

이러한 모든 다른 대상에는 용도와 사용 사례가 다릅니다 예를 들어, 지능 및 기타 정보를 저장하려는 경우 아카이브 목적을위한 로그 지금부터 1 년 후 어느 곳으로 돌아가고 싶습니까? 성과가 무엇인지, 무엇이 있었는지 비교하십시오 푸른 색 창고와 값싼 물건에 관한 databaseis와 이야기에서 일어나는 일 저장 방법 및 데이터베이스 엔진 예를 들어, 자체 모니터링 솔루션 또는 자체 솔루션을 가지고 있다면 응용 프로그램 또는 다른 구성 요소의 파이프 라인 모니터링 귀하의 얼룩에서, 당신은 이벤트 허브로 정보를 스트리밍 할 수 있습니다 이 추가 로그를 귀하와 통합 할 수있는 좋은 방법을 제공합니다 '이미 수집 중입니다

데이터베이스에 대해 즉시 사용할 수있는 솔루션을 찾고 있다면 인텔리전스 및 기타 로그를 Azure SQL 분석으로 스트리밍하십시오 이제 어떻게이 모든 것을 보여 드리죠? 외모 여기 내가 화면에 가지고있는 것 하늘빛 포털이며 데모 용으로 사용하십시오 Azure sql analytics 당신이 할 수있는 로그 분석 서비스의 일부 전체 응용 프로그램을 모니터링하기위한 단일 창으로보기 스택 로그 분석에는 다양한 기능이 있습니다

설치 솔루션 웹용 솔루션 설치 응용 프로그램, VM을 모니터링하거나 모든 것을 모니터링합니다 그것은 누가 당신의 하늘색 자원과 함께 일어나고 있는지 리소스를 생성하고, 누가 드롭할지, 누가 리소스를 변경 하는지를 정의합니다 이러한 모든 솔루션 외에도 솔루션이 있습니다 당신이 사용할 수 있다고 언급 한 Azure SQL 분석 도구라고합니다

데이터베이스의 모니터링 함대 이것에 나는 푸른 하늘을 가진다 분석 솔루션을 선택하고 솔루션을 엽니 다 솔루션로드로 인해 다양한 차트 및 여기에 하나의 테이블이 있습니다 간단히 살펴 보겠습니다

이 모든 것들을 설명합니다 왼쪽에는 테이블이 있습니다 모든 데이터베이스 시간 모니터링 목록 이 솔루션을 통해 나는 1,700 개의 데이터베이스를 이 순간 이 데이터베이스가 실행 중입니다

일부는 이전에 준비했습니다 테이블을 볼 수 있듯이 왼쪽에는 데이터베이스 목록과 주요 측정 항목이 표시됩니다 데이터베이스, 가장 많이 활용되고있을 수있는 메트릭 스토리지 CPU, 로그 io 및 값을 참조하십시오 자원 활용도는 얼마입니까? 오른쪽에는 몇 가지 차트가 있습니다 간단히 설명하겠습니다

너는 너의 모든 것을 볼 수있다 데이터베이스는 왼쪽 상단 차트에서 얼마나 활용되는지를 보여줍니다 블루 칼라는 호출 된 데이터베이스를 나타냅니다 많이 활용되지 않았습니다 녹색 중 하나는 활용되는 매체

20 ~ 80 리소스 사용률과 상단에는 얇은 것이 있습니다 주황색 선은 뒤에서 당신 중 일부가 볼 수 없을 수도 있습니다 아래의 차트에서 나는 데이터베이스의 수를 볼 수 있습니다 1,700 일종의 성능 문제가있는 데이터베이스 문제는 또한 높음, 보통 및 낮음으로 분류되며 여기에 있습니다

영향이 적고 영향력이 중간 수준 인 사고 오른쪽에있는 차트를 보아라 데이터베이스 전반에 걸친 중요성 개요 왼쪽 상단 차트에는 내 모든 쿼리에서 실행되는 모든 쿼리 데이터베이스 쿼리의 최대 기간을 볼 수 있습니다 상단과 나는 바닥에 오렌지 라인이 보입니다

내 주변의 평균 지속 시간을 나타내는 0에 가깝습니다 모든 데이터베이스에서 쿼리합니다 아래에서 나는 통계에 대한 정보, 질의 및 대기 데이터베이스와 오른쪽에있는 숫자를 볼 수 있습니다 오류, 시간 초과 및 차단 이벤트와 같은 문제가있는 이벤트 이제 데이터베이스 함대의 모습을 기억하십시오

그렇다면 갑자기 내 데이터베이스에 시간 초과가 발생했습니다 많은 시간 초과 또는 많은 이벤트가 발생합니다 이 차트에 표시됩니다 그러나 이것은 마치 새처럼 보입니다 데이터베이스에 대한 내 함대의 견해, 그래서 나는 실제로 들어갈 수 있고 발굴 할 수있다

무슨 일이 일어나고 있는지, 시간 초과가 어디서 오는지, 예를 들어 그래서 나는 이것을 클릭하고 나는 얻는다 이 계층 적 개요 및 모든 데이터베이스에서 모든 시간 초과가 발생합니다 좀 더 자세히 설명해 드리겠습니다 이 테이블들 각각은 또 다른 고용 고대 수준의 데이터베이스, 그래서 집계 된 숫자, 총 금액 내 다른 구독 타임 아웃뿐만 아니라 내 서비스와 개별 데이터베이스

이 각각의 상단에 표는 각 자원 분리 번호를 나타냅니다 그래서, 예를 들어, 나는 어제 그걸 빨리 볼 수 있습니다 오후 6 시경이 데이터베이스에는 129 개의 시간 초과가 있습니다 이 기간 동안 비슷한 정보를 볼 수있었습니다 내 데이터베이스 중

그리고 리뷰를 보여주세요 현재 내가보고있는 분별 된 번호는 내가 가지고 있는지 말해 준다 이상한, 상당히 높고 나는 들어가기를 원합니다 더 깊이 조사하십시오 이 스타일을 클릭하면됩니다

실제로 다시 집계 된 집계 된 정보를 볼 수 있습니다 다른 고용 논리 수준은 나에게 평균과 이러한 리소스 아래의 모든 쿼리에 대한 쿼리의 기간입니다 그래서 테이블에 구독 번호 1에 대해 나는 약 100 데이터베이스 및 기타 모든 데이터베이스 아래 구독 집계 된 숫자는 나를 도웁니다 수사 범위를 좁히세요

이것은 친숙한 패턴입니다 우리가 타임 아웃으로 보았던 것, 그래서 우리는 같은 집계를했습니다 서버 수준 및 탄성 풀 수준 및 데이터베이스 수준에 대한 통계 한 가지 더 보여 드리죠 수사에 집중하고 싶다 단일 서버로

신속하게 서버를 필터링합니다 나는 관심이 있고 하나를 선택할 것입니다 이제 보고서로 들어가서 보고서를 서버에만 표시합니다 자, 내가 선택한 서버에서 쿼리 및 데이터베이스를 참조하십시오 보여 드리죠

다시 말하지만,이 서버 아래서 나는 단일 탄성 풀, 나는 데이터베이스의 목록을 가지고 있으며 볼 수 있습니다 집계 된 통계 하지만 나는 다른 슬라이스를 가지고 있습니다 이 특정 쿼리가 어떻게 발생하는지 알려주는 쿼리 당 슬라이스 서버의 모든 데이터베이스에서 수행 그리고 나는 최대 기간이있는 질문이 있다는 것을 빨리 볼 수 있습니다 평균보다 훨씬 깁니다

나는의 수를 볼 수있다 이 진짜에서 쿼리의 신속한 실행 내가 관심이 있다고 가정 해 봅시다 이 쿼리는 여기에 있습니다 그것은 아주 자주 실행되고 있습니다

이것은 1 백만 건의 사형 집행이며 최대치와 평균치의 큰 차이 최대 값은 33 초이며 평균값은 둘째 표에서이 행 선택 나는이 사실에 대한 교차 데이터베이스 뷰를 실제로 보게 될 것이다 질문 그래서 왼쪽에는 쿼리 텍스트가 있습니다

내에서 실행되는 쿼리 텍스트입니다 다른 데이터베이스가 있지만 내가 약간 오른쪽으로 갈 수 있다면 각 데이터베이스에서이 쿼리가 어떻게 작동하는지보십시오 따라서 차트 상단의 차트에서 최대 기간을 알 수 있습니다 선택한 서버의 모든 데이터베이스에 대한 쿼리 증거를보고 각 데이터베이스를 확인하십시오 테이블에서 개별적으로, 데이터베이스에 얼마나 걸렸습니까? 또는 데이터베이스 b? 더 많은 맥락을 데이터베이스는 실제로 동일한 스키마를 가진 데이터베이스 집합입니다

소프트웨어 서비스 제공 업체 인 것처럼 생각합니다 모든 데이터베이스는 동일한 스키마와 다른 스키마를 가지고 있습니다 사용자는 자신의 데이터베이스를 얻습니다 그것은 세입자를위한 데이터베이스와 같습니다 이제 오해의 소지가있는 쿼리가 하나 있습니다

데이터베이스에서만 오해하고 정보를 얻으려면 개별적으로 각 데이터베이스를 살펴볼 필요가 있지만 하늘빛 분석 솔루션을 사용하여 데이터베이스 전반에 걸친 쿼리 성능 내가 쉽게 알아낼 수있게 도와 줘 쿼리가 오작동하는 곳 이것은 나를 가리킬 수 있습니다 그들이 발견 할 수있는 특별한 문제

데이터베이스 a, 쿼리 사실 몇 가지 테이블이 있기 때문에 시간이 오래 걸립니다 지난 며칠 동안 데이터베이스 b에 비해 많이 생겼습니다 어디에서 자랄 수 없었습니다 보시다시피 , Azure SQL 데이터베이스는 블랙 박스가 아니며 Telemetry는 데이터베이스를 제어하지만 세션이 시작된 방법은 아닙니다 우리는 지능형 데이터베이스에 대해 이야기하고 있습니다

능력, 맞죠? 내가 지성으로 들어가게 해줘 우리는 귀하가 가서 쿼리 성능을 단일 데이터베이스와 다른 데이터베이스를 비교 한 다음 더 자세히 조사하십시오 통계는 기본 통계를 비교하고 성능 및 다른 통계의 상관 관계 우리는 당신을 도우 려하고이 정보를 즉시 제공하고자합니다 그래서 제가 언급했듯이,이 차트는 내 진입 점입니다

지능과 나는 수백 데이터베이스 주위에 볼 수 그것은 어떤 종류의 문제가 있습니다 이 스타일을 선택하고 이동합니다 합산 된 통계 뷰에 하나의 Subscription 얼마나 많은 영향을 미치는 문제가 있는가, 얼마나 많은 매체와 얼마나 많은 영향을 미치는 문제가 있습니다 서버 수준 및 각 개별 데이터베이스에서 성능 수준을 확인할 수 있습니다 마지막으로 영향을 미쳤습니다

단일 데이터베이스를 선택하겠습니다 그리고 나는이 데이터베이스 보고서를 얻는다 왼쪽에는 차트가 있습니다 나는 잠시 후에 설명 할 것이지만이 통찰력을 여기에서 보게 될 것이다 데이터베이스에 문제가 발생하면보고하고 알려줍니다

문제는 언제 최악 이었습니까? 데이터베이스가 가장 많이 필요할 때 영향을받은 문제는 무엇 이었습니까? 그래서 아래로 스크롤하여 보고서를 읽으십시오 쿼리보고 시간이 증가했습니다 우리는 SQL이 있다는 것을 알아 챘다 이것뿐만 아니라 탄력성이 증가했습니다 데이타베이스가 지질에 부딪 치고 경쟁하는 수영장 특히이 데이터베이스의 성능에 영향을 미칩니다

그것은 나를 구두로 추천 해 준다 다른 탄력적 인 수영장에이 데이터베이스 이것이 첫 번째 체크 포인트입니다 성능 문제가있는 경우 뭔가 잘못되어 경고를받습니다

데이터베이스를 확인하고 처음으로 인텔리전스가 시스템에 대해 문제? 시스템이 문제라고 생각하는 것 차트는 문제의 타임 라인을 알려줍니다 그리고 나는 너를 위해 그것을 빨리 읽을 것이다 주황색 막대는 데이터베이스가 탄력성 수영장이 한계를 치고 있기 때문에 문제는 보라색 막대는 통계가 증가했다는 것을 나에게 알려주며 시간이 지남에 따라 문제의 라이프 사이클을 따라갈 수 있습니다 이 인텔리전스 통찰력 외에도 정보가 있습니다

쿼리 정보와 쿼리가 기다리는 대상 특정 데이터베이스 및 데이터베이스에 대한 정보가 있습니다 요금, 다른 사람들이 있다면 이 테이블에 시간 초과가 있습니다 괜찮아 요점을 되짚어 보면, 하늘빛 SQL 데이터베이스는 지속적으로 성능, 열악한 원인이되는 파괴적인 이벤트 감지 성과 및 근본 원인 분석을 자동으로 제공하고 세 가지로 스트리밍 할 수있는 진단 로그로 사용 가능 다양한 목표와 다양한 유스 케이스 및 모니터링을위한 즉시 사용 가능한 솔루션 찾기 데이터베이스 함대 azure sql 애널리틱스가 그 해답입니다 내가 다루고 싶은 두 번째 것 오늘은 자동 튜닝이라고합니다

내가 말했듯이 하늘빛 SQL 데이터베이스는 지속적으로 데이터베이스 성능뿐만 아니라 파괴적인 사건은 또한 기회의 최적화를 인식합니다 기회가 인식되면 어떻게 기회가 작업량은 무엇입니까? 일어나는 일과 자신감이 형성되면이 최적화가 적용될 것입니다 자동 튜닝의 일부로 자동 튜닝은 실제로 간편한 사용 – 사용 및 자동으로 제공되는 두 가지 모드로 작업하십시오 그리고 수동 모드로 당신에게 당신에게 추천하는 내용을 알려줍니다

이봐, 이걸 해볼까 활성화하는 것은 매우 간단하고 데모를 보여 드릴 것입니다 변경 세 가지 튜닝이 있습니다 자동 튜닝이 현재 수행 할 수있는 작업 및 누락 된 색인 및 사용하지 않거나 중복 색인을 작성하고 계획을 강제 실행하십시오

데모로 바로 들어가 보죠 그래서 우리는이 작은 응용 프로그램을 만들었고 응용 프로그램 프로그램 관리자가 코딩을 수행하는 것처럼 보입니다 그래서 우리는 숫자를 보여주는 왼쪽에 간단한 가이드가 있습니다 데이터베이스에서 실행중인 요청 중 간체 및 오른쪽에는 실제로 텍스트가 있습니다 실행중인 쿼리입니다

간단한 쿼리라는 것을 알 수 있습니다 그것은 테이블에 평균을 찾습니다 이 테이블은 고도로 숙련 된 인력이라면 특정 매개 변수를 보내면 계획 컴파일이되면 프로그램이 제대로 작동합니다 안정된 그러나이 계획을 활성화하고 튜닝 옵션, 나는 자기 정정 할 수 있습니다

이 버튼을 클릭하면 오른쪽은 실제로 좋은 계획을 가능케 할 것입니다 여기서 시퀀스를 볼 수 있습니다 SQL과 나중에 나는 하늘을 통해 그것을 가능하게 할 수있는 방법을 보여줄 것이다 포털뿐 그럼 지금 당장은 이 데이터베이스는 일어나는 포털 패턴을 학습하고 있습니다

통계 학습 성능 및 성능 이 쿼리는 실행되며이 버튼을 클릭하면 일어날 것입니다 내가 캐치를 취소합니다 – 계획의 캐시 내가 특정 매개 변수를 가지고 쿼리하여 SQL Server를 만듭니다 매개 변수에 대해서만 최적 인 계획을 컴파일하십시오 기타 매개 변수 내가 여기를 클릭하면 볼 수 있습니다

요청 수가 감소하고 있음을 나타냅니다 백엔드 SQL Server에서 쿼리의 새로운 성능을 이전 쿼리와 비교 성능과 당신이 볼 수 있듯이, 그것은 이전에 사용 된 계획이 더 나은 계획이었고 시행을 시작했습니다 이 계획 이것은 문제가되지 않습니다 회귀 분석을 계획하십시오

일반적으로 중간에 발생합니다 너가 전화를 받고 고칠 때 밤 자동 튜닝으로이 문제는 자동으로 해결됩니다 자동 튜닝은 데이터베이스를 모니터링하고 시작 및 시작합니다 시간이 맞으면 적절한 계획을 강요합니다

자동 튜닝에 대해 좀 더 알려 드리려고합니다 나는 내 포털로 돌아갈 것이고 나는 하나의 문을 열 것이다 데이터 베이스 나는 조금 아래로 스크롤 할 것이다 이 성능 권장 사항을 준수하십시오

여기에 존재하는 권장 사항을 볼 수 있습니다 데이터베이스 나는 색인을 만든다 사용 가능한 권장 사항과 몇 가지 권장 사항이 있습니다 이전에 적용된 튜닝 내역

자동 튜닝에있어서 정말로 중요한 점은 사용자 워크로드 관리 따라서 적용되지 않습니다 작업량과 사용률이 높은 동안 권장 사항 그래서 내가 계속해서 색인을 적용한다면 권장 사항은 테이블에 내려 가고 이제는 보류 모드입니다 적절한 시간을 기다릴 것이다

이 연구를 위해 내 연구 이용률이 떨어지면 색인, 그래서 귀하의 작업 부하를 방해하지 않습니다 이 i 감각 이외에도 자동 튜닝은 변화의 코드를 요구하고 그것은 정말로 중요한 것입니다 이 기능을 가능한 한 당신 너는 그것을 가능하게하고 걱정하지 말라 그것에 대해서

그렇다면 자동 튜닝을 사용하면 삭제하려는 열에 대한 색인이 생성됩니까? 색인을 만든 다음 열을 맨 위에 놓으려고하면 어떤 색인이 만들어지면 작업이 실패합니다 자동으로 생성 된 인덱스가 아닙니다 색인은 스키마로 원하는 모든 작업을 수행 할 수있는 방법 그들이 필요하고 원하는 경우 그들은 거기에있을 것입니다 열을 삭제하려면 열과 함께 삭제됩니다

최적화가 적용된 후 자동 튜닝을하면 실제로 새로운 최적화가 적용된 후의 성능 지능형으로 이전과 같은 성능 통찰력 이번에는 이점을 찾고 있습니다 작업 부하가 최적화로 인해 얼마나 이익을 얻었습니까? 작업 부하에 대한 이점이 없으면 자동 튜닝은 스스로 수정하고 권장 사항을 전환하여 최적의 성능 귀하의 성능은 자동 튜닝으로 만 입증됩니다 이 외에도 혜택이 있다면 실제로 이러한 혜택이 무엇인지 알려주는 멋진 보고서를 얻으십시오

따라서 해당 권고 사항 중 하나를 클릭하십시오 이전에 유효성을 확인한 후 여기에서 신속하게 알려 드리겠습니다 유효성 확인 보고서는 내가 얼마나 저장했는지, 얼마나 많이 저장했는지 알려줍니다 쿼리가 향상되었습니다 사용 된 디스크 공간은 무엇입니까? 이 색인은 색인이 실제로 작성되었을 때 정보

또한 정보가 들어 있습니다 인덱스 이름, 인덱스 유형, 테이블, 키 맵 정보 인덱스 열에 포함됩니다 그리고 한가지 더 보여 드리겠습니다 실제로 추천을 사용하고 묶을 수 있습니다 위로 코드로, 그래서 최고의 술집이 스크립트 단추가 있습니다

보기 스크립트를 클릭하면 내가 필요로하는 명령이 표시됩니다 추천을 거꾸로하기 위해 실행하지만 내가 추천서를 적용하고 묶는 방법에 관심이 있습니다 코드로 돌아가서 내가 추천 한 것을 보면 현재 내가 이전에 적용한 같은보기 스크립트 버튼 내가 무엇을 볼 수있을 것입니다 정확한 인덱스를 만드는 통계 쿼리입니다 그래서 그것을 사용하여 소스 코드에 다시 묶을 수 있습니다 그리고 마지막에 자동 튜닝이 어떻게 활성화되는지 보여 드리고자합니다

포털과 왼쪽 하단에는 자동 튜닝 수동 항목, 그것을 클릭하십시오 내 현재 볼 수 있어요 자동 튜닝과 내가 실제로 선택할 수있는 구성 내가 원하는 설정은 무엇입니까? 명시 적으로 내가 계획을 세우고 싶다고 말할 수 있습니다 인덱스를 삭제하지만 내 설정을 상속하고 싶다고 말할 수도 있습니다 서버가 모든 데이터베이스가 같은 정책 그들은 모두 같다 구성이 적용되었습니다

자동 튜닝을 구성 할 수 있습니다 이 레벨의 데이터뿐만 아니라 서버 레벨 및 새로운 데이터베이스는 자동으로 서버 아래에 생성됩니다 설정을 상속하고 모두의 규모를 관리하도록 돕습니다 내 데이터베이스 괜찮아

간략한 요약 자동 튜닝 기능 포함 지속적인 튜닝을 가능하게하는 것은 매우 간단합니다 지속적으로 개선되는 서비스로 자동 수행 변경 사항이 필요하지 않은 실적이며 정말 사용하기 간단합니다 다음과 같은 세 가지 작업이 있습니다 자동 튜닝은 오늘 할 수 있습니다

색인 만들기, 색인 삭제 및 계획을 강요하십시오 듣기에 감사드립니다 제 동료가 당신에게 모든 것을 말하도록 초대하고 싶습니다 보안 관련 기능 [박수] >> 안녕, 모두들 이제 우리는 우리가 가지고있는 놀라운 성능 기능에 관한 Veljko SQL 및 지능형 통찰력을 통해 쉽게 발견 할 수 있습니다

파괴적인 사건과 근본 원인 분석 자동으로 놀랍습니다 자동 튜닝의 마술 자동으로 성능 문제를 해결합니다 SQL과 Azure를 구현하는 데이터베이스와 놀라운 지능형 기능 데이터베이스는 데이터베이스 관점에서 작업을 수행합니다 이제 우리는 Azure SQL에서 가지고있는 다른 지능의 영역으로 넘어갈 것입니다 데이터베이스 및 보안 영역입니다

우리는 몇 가지 이야기를 할 것입니다 Azure SQL에 대한 고급 보안 기능 클라우드의 지능을 사용하는 데이터베이스 데이터 보안에 도움이되는 데이터베이스 따라서 보안을 통해 우리는 항상 약간의 동기 부여로 시작합니다 데이터베이스 보안이 중요한 이유는 무엇입니까? 실제로 그것은 우리가 사람들에게 그것을 납득시켜야한다는 것이 었습니다 중요하지만 최근에 우리는 이들에 대해 많은 이야기를 들었습니다

equifax 또는 yahoo 또는 기타 여부에 관계없이 다른 데이터 유출 수많은 민감한 데이터가 도난당한 데이터베이스, 나는 동기 부여 부분이 요즘 들어 오기가 훨씬 쉽다고 생각합니다 그러나 진행 상황에 대한 실제 데이터를 분석하고 분석 할 때 실제로 데이터 유출이 모든 산업에 영향을 미치고 있습니다 보안에 영향을받지 않는 업계는 없습니다 데이터 유출 및 모든 사람이 생각해야 할 위반 사항 데이터 보호 그리고 그것은 또한 꽤 분명합니다

추측하지만 레크리에이션 >> 데이터베이스는 조직의 데이터가 보관되는 위치 공격자는 데이터를 수집하고 왕관을 쓰고 있습니다 그게 중요하고 훔치는 것이 흥미로울 수 있습니다 그리고 우리는 또한 어떤 유형의 공격이 일어나고 있는지, 외부인에 대한 공격을 많이 듣고 그 대다수입니다 70 세 이상은 외부인에 의한 공격이지만 악의적 인 사람도 있습니다 궁극적으로 관리하는 내부자 데이터베이스를 공격하거나 기본적으로 중요도를 위반하는 경우 데이터베이스의 데이터 따라서 우리가 흔히들 당신이 데이터베이스를보고 있다면 많은 일을 다시해야합니다

SQL 인젝션과 고전적인 데이터베이스 공격 같은 것들 정말 오랜 시간이 지났습니다 데이터를 훔치는 효과적인 방법과 벌금이 많이 발생하고 듣습니다 패스워드 크래킹, 도둑에 대해서, 그들이 데이터에 접근하기 위해 사용하는 것입니다 고객과 대화하고 데이터를 보호하기 위해 그들은 만나야 만하고 모든 종류의 규제가 있습니다 데이터 및 데이터베이스 보호 및 잠금 요구 가능한 한 보안을 강화하고 그들이 정의한 표준에 따라 보안을 유지하십시오

산업별이든, tpi 및 hipaa와 같은 규정 그리고 계속해서, gdpr – 나는 손을 빠르게 볼 수 있습니까? gdpr의 이야기 너의 절반 다른 반은 곧 충분할 것이고 부부로 효력이 발생합니다 주간 및 새로운 데이터 개인 정보 보호 규정 유럽은 곧 효력을 발휘할 것이고 엄격한 입장을 보입니다 데이터 프라이버시를 보호하는 방법 및 데이터를 보호하는 방법에 대한 요구 사항

따라서 보호를 위해 이러한 요구 사항을 충족하려면 데이터에는 보안을 유지하기 위해 수행해야 할 몇 가지 작업이 있습니다 데이터베이스와 이것들은 우리가 SQL 팀에있는 것들의 유형입니다 이러한 유형의 요구 사항을 충족시키기 위해 노력하고 있습니다 따라서 민감한 데이터가 어디에서 발견되는지부터 시작합니다 실제로 우리가 무엇을 보호해야 하는가? 그런 다음 취약점이 어디에 있는지 파악합니다

우리가 덜 노출 될 수 있도록 사전에 잠재적으로이를 수정하십시오 그 다음에 우리는 실제로 데이터베이스가 올라감에 따라 모니터하고 싶습니다 우리가 의심 스러우면 살고 일하고보고 있습니다 활동 및 진행 상황에 대한 정보 제공 의심스럽고 유능한 모든 것을 치료하고 실제로 이 규정이 요구하는 요구 사항을 충족해야합니다 따라서 이러한 모든 요구 사항을 해결하기 위해 실제로 새로운 종류의 지능형 보안 패키지 도입 우리는 SQL 사전 위협 보호라고 부릅니다

여기에는 기능이 포함됩니다 이러한 유형의 지능형 보안 범위에 걸쳐 요구 사항을 충족시키는 데 도움이되는 기능은 민감한 데이터를 분류하여 데이터베이스를 작성하고 해결하고 식별하도록 수정하십시오 의심스러운 데이터 활동, 데이터베이스 활동 및 도움 그것들을 치료하십시오 그리고 이것 모두는 통일 된 형태로 제공되고 있습니다 고급 보안 패키지

다시 말하면 고급이라고합니다 위협으로부터 보호하거나 SQL atp 익숙한 것 같네요 우리는 창 atp 사전 보호 제공 및 o365 및 SQL은 고급 위협 보호 기능도 제공합니다 그래서 우리는 각각에 대해 약간의 세부 사항으로 들어가기로했습니다

여기에 제공되는 다양한 제품 중 고급 및 지능형 보안 제품을 제공하고 데모에서 어떻게 작동하는지 보여줍니다 따라서 SQL 취약점 평가부터 시작하십시오 이것은 상당히 새로운 서비스입니다 곧 일반적으로 될 것입니다 현재 미리보기에서 계속 사용할 수 있습니다

취약성 미리보기는 중앙 보안 대시 보드를 제공합니다 귀하의 데이터베이스 그래서 그것은 당신에게 현재의 보안 취약점은 잠재적 인 취약점이 또한 취약점이있는 곳을 알려줍니다 그들이 왜 취약성 및 잠금 데이터베이스 및 치료 평가 결과

평가는 취약점 스캔입니다 백그라운드에서 발생하는 데이터베이스에서 지식에 기반한 데이터베이스는 우리가 가진 지능 하늘빛 SQL에서 db와 효과 및 노출 데이터 및 정확히 어떤 전류를 설명하는 일관된 보고서를 얻을 수 있습니까? 상태는이며 준수 요구 사항에 사용할 수 있습니다 우리는 이전에 말했고 조정할 정책을 실제로 만들었습니다 환경에 대한이 보고서의 결과 그럼 그게 무슨 뜻 이죠? 데이터베이스에 대한 일련의 요구 사항이 있습니다 (예 : 어떤 권한이 있어야하며, 어떤 유형의 기능이 실제로 사용 중입니다

실제로 사용 중이며 어떤 종류의 보호가 사용되고 있습니까? 기능을 사용할 수 있습니까? 당신은 요구 사항이 있습니다 필요하고 실제로 기본적으로 결과를 조정할 수 있습니다 괜찮아, 이건 내 보안 기준이다 이것이 바로 환경에 맞는 것입니다 가능한 한 잠겨 있어야하지만 여전히 데이터베이스가해야 할 작업을 수행합니다

그리고 그 시점에서 취약성 평가는 특정 맞춤 값을 기대하고 귀하에게 보안 기준 상태에서 벗어나기 그리고 이러한 평가 능력은 Azure SQL 데이터베이스 및 SQL Server에 대한 또한 구내 및 SQL Server 2012를 최신 버전으로 지원하고 가장 최근의 버전에서 찾으십시오 데이터베이스입니다 Ssms SQL 서버 관리 스튜디오 관리 도구 및 취약성 평가 구축 거기에 그래서 그것은 취약점입니다 평가와 다시 그들은 데모와 몇 분 안에 살고 있습니다

다음 기능, 지능형 보안 기능에 대해 이야기 우리가 정보 보호라고 부르는 것 이것은 비난을 사기의 능력입니다 – 발견 힘센 데이터가 있고 자동으로 그것을 분류하고 실제로 민감한 데이터로 라벨을 지정하고 자동 분류, 데이터에 민감한 레이블을 붙인 다음 데이터의 민감도에 따라 보호 정책을 적용하십시오 이것은 매우 될 것입니다 자격있는 데이터를 식별하는 중요한 기능 개인 식별 데이터 인 gdpr의 경우 개인과 다시 연결됩니다 이렇게하면 추적 할 수 있습니다

해당 데이터가 데이터베이스 또는 데이터베이스 내에 있고 그것이 어디에 있는지 보여주는 보고서를 다시 볼 수 있습니다 중요한 데이터가 상주하며 해당 데이터의 위치를 ​​추적합니다 중요 데이터를 보호하고 궁극적으로이를 보호하십시오 그래서 이것도 현재 미리보기에 azure sql 데이터베이스에 내장되어 있습니다 SQL Server의 경우 또한 제한된 방법으로 사용할 수 있습니다

smms에 내장되어 있으며이를 확인하고 이것을 실행하여 민감한 것을 찾습니다 데이터를 데이터베이스에 저장하고 데이터를 분류합니다 그리고 최종 지능형은 SQL 사전의 일부입니다 보호 호출 SQL 위협 탐지 이것은 기본적으로 데이터베이스를 모니터링하는 기능입니다

항상 활동하며 의심 스럽거나 변칙적 인 것을 찾습니다 우리가 이야기 한 것과 비슷한 사건들 지능형 통찰력과 파괴적인 이벤트 성능 관점 및 보안 관점에서 의심 스러울 수있는 모든 것 우리가 비정상적인 활동과 SQL 시도를 감지하면 비정상적인 활동을 식별하거나 변칙적 인 활동을하는 방법을 아십시오 데이터베이스 또는 데이터 수에 로그인하는 원칙 비정상적인 데이터베이스 또는 데이터베이스에 액세스하는 누군가 의심스러운 위치 그래서 우리가 무엇이든 발견하면 우리가 알고있는 기준선을 바탕으로 데이터베이스 일반적인 활동 그러면 우리는 즉시 당신과주의를 것입니다 전자 메일 및 포털 및 내가 그 종류를 보여줄 중앙 푸른 하늘 보안 센터 Of는이 모든 정보를 중앙 집중화하여 다시 실용적인 정보를 어떻게, 우선, 문제를 조사하여 정확히 무엇이 필요한지 확인하십시오

장소, 데이터베이스에 대한이 잠재적 인 공격을 이해하십시오 실제로 공격인지 조사 할 수 있습니다 문제를 해결하는 방법에 대한 정보 그래서 나는 데모에 뛰어 들어 당신에게 보여주고 싶습니다 이러한 모든 기능이 실제로 작동합니다

그래서 나는 푸른 포털에이 샘플 데이터베이스를 가지고 있습니다 이러한 보안 기능을보기 위해 설정하십시오 여기에 당신에게 보여주고 싶은 것은 다시 새로운 보안입니다 고급 위협 방지 기능을 갖춘 패키지 설정에서 찾으세요 이것은 실제로 될 것입니다

매우 빨리 개편되어 쉽게 잘 될 것입니다 당신이 사실을 알게되면 2 주 안에 Portal을 사용하면 새로운 보안 섹션이 표시되고 찾을 수 있습니다 훨씬 쉬운 방법으로 보안 기능 고급 마모를 클릭하면 다시 보호 이것이 기본적으로 통일 된 패키지입니다 이러한 종류의 데이터베이스에 대한 고급 보안 기능

이 패키지는 귀하의 SQL 서버에 대해 매달 $ 15의 비용이 청구됩니다 또한 모든 고급 기능과 추가 기능을 모두 포함합니다 시간이 지남에 따라 추가 할 고급 기능 따라서 SQL atp 중앙 집중식 대시 보드에 있음을 알 수 있습니다 그리고 데이터베이스의 다양한 기능에 대한 상태는 무엇입니까? 따라서 우리의 데이터 발견 및 분류 요소 정보 보호 기능을 통해 알 수 있습니다

여기에 정렬이 있습니다 민감한 데이터의 위치는 무엇입니까? 민감한 데이터는 데이터베이스에 있습니다 이것은 특정 데이터베이스에 대한 뷰이며 잠재적으로 민감한 데이터에 대한 권장 사항이 있습니다 잠시 후에 자세히 살펴 보겠습니다 취약성 평가는 평가에 따라 볼 수 있습니다

현재의 취약점은 무엇입니까? 데이터베이스 및 현재의 현재 보안 상태 취약점을 발견하고 들어가서 세부 정보를보고 위협 탐지 나는 현재의 데이터베이스에있는 경고이며 중앙 집중식보기입니다 그리고 세부 사항에 뛰어 들기 시작하십시오 그래서 우리가 시작한다면 취약점 평가, 이것이 내 주요 취약점을 열 것입니다 평가 화면 전에 말했듯이 이것은 일종의 정렬입니다 현재 보안 관리를위한 중앙 대시 보드 어떤 현재의 예방 관점에서 상태 데이터베이스에있는 취약성은 무엇이며 필요한 것은 무엇입니까? 보안을 향상 시키십시오

우리는 대시 보드에서 맨 위는 현재 보안 상태입니다 해결해야하는 실패한 수표입니다 그리고 합격 수표의 종류와 고장의 종류 위험에 따라, 우리가 우리가 발견 한 다른 취약점들 아래에는 즉시 기본적으로 있습니다 작업 항목 목록 이들은 실패한 수표이며, 이것들은 개선하고 개선하기 위해 당신이 다루어야 할 것들입니다

보안을 잠그십시오 그들은에 따라 분류됩니다 지각 된 위험을 다시 주문하면 작업을 시작할 수 있습니다 위험 항목이 가장 높은 목록부터 너의 길을 가라 그리고 다시 사물의 유형 우리가 여기서 확인하고있는 것은 과도한 사용 권한입니다

에 대한 모범 사례와 일치하지 않는 종류의 설정 데이터베이스 보안 및 과도한 표면 관찰 지역, 불가능할 수없는 기능과 같은 것들 필요하고 그들은 너무 노출 된 데이터 및 액세스 할 수 있습니다 예기치 않은 방식으로 데이터 우리는 또한 기본적으로보고있다 필요한 보안 기능을 모두 사용할 수 있습니까? 보안 문제와 관련하여 도움을 줄 수있는 데이터베이스 감사 기능이 활성화되어있어 일어나고있는 일과 활동의 유형을 조사하십시오 데이터베이스 및 위협 탐지 기능이 활성화되면 사물의 종류

또한 실패한 항목 목록 합격하는 수표의 전체 목록을 가지고 있고, 항상 가득 차 있습니다 정확히 우리가 확인하고있는 것, 우리가 무엇인지에 대한 가시성 찾고있는 보고서의 종류 실제로 어떻게 도달 할 수 있습니까? 실제로 어떻게 검색합니까? 데이터베이스를 검색하거나 취약점을 검사하고 실제로 클릭 할 수 있음을 보여주는 여기의 스캔 버튼 그리고 즉시 스캔하지만 설정에 들어가면 사실 – 이것은 현재 새로운 기능이며 실제로는 정기 스캔을 켭니다 따라서 이것은 자동으로 일주일에 한 번 백그라운드에서 데이터베이스에서 검색을 실행하십시오 우리가 지원하고있는 점과 내가 전자 메일 주소는 매번 보고서를 보냅니다

내 평가의 현재 상태로 완료합니다 데이터 베이스 자, 무엇을보고 드릴까요? 여기에 우리가 가지고있는 취약성의 종류 목록의 첫 번째 항목입니다 그것을 볼 수 있습니다 – 어쩌면 조금 확대하십시오

평가가 발견 되었습니까? 저에게는 최소한의 원칙 만 있으면됩니다 영향력이 큰 데이터베이스 규칙의 구성원이되어야합니다 그래서 여기를 클릭하면 실제로 몇 가지 세부 정보를 얻을 수 있습니다 그것이 의미하는 것 이것은 나에게 우리가 실제로 사용 권한을 살펴보면 될 수있는 SQL 사용자의 빚진 SQL 원칙의 최소 집합 영향을 많이받는 데이터베이스 규칙의 구성원

최소한의 권한을 가진 원칙을 고수하는 데이터베이스와 아이디어 권리? 모든 사용자는 데이터베이스에서 작업해야하는 권한 우리는 이것을 당신에게 설명하고 보안에 미치는 영향, 보안에 중요한 이유는 무엇입니까? 우리는 당일에 실행중인 실제 쿼리를 제공합니다 정보를 얻을 수 있도록 명령을 내리고 실행하십시오 너 자신, 우리가 찾고있는 것을 모두 알아 낸다

세부 정보를 입력 한 다음 결과를 보여줍니다 이 경우의 결과는 다음과 같습니다 이 두 명의 사용자는이 큰 영향을받은 것으로 나타났습니다 우리가 항상 제공하는 데이터베이스 규칙 및 치료 일종의 치료법은 필요하지 않습니다 우리는 그것을 설명 할뿐만 아니라 그게 당신이해야 할 일이고, 우리는 실제로 당신에게 스크립트를 제공합니다

실제로 문제를 해결하기 위해 실제로 그렇게하십시오 그래서 스크립트를 실제로 실행하면이 두 스크립트를 제거합니다 이 규칙의 사용자는 실제로 여기에서 직접 실행할 수 있습니다 azure 포털의 쿼리 편집기에서 그래서 여기를 클릭하면 신속하게 로그인하십시오

그런 다음 수정 쿼리가 표시된다는 쿼리가 표시됩니다 그리고 내가해야 할 일은 실행을 클릭하면 두 가지를 제거하는 것입니다 해당 규칙의 사용자 그래서 나는 그렇게하지 않을거야 당장은 그걸 나중에 보여 드리겠습니다

내가 여기있는 또 다른 대안은 괜찮아요, 그래, 그래, 이 두 명의 사용자는 회원이지만 두 명의 관리자는 이 액세스 권한이 있어야합니다 이것은 실제로 올바른 가치입니다 내 환경 용 그래서 그 경우에 내가 무엇을 할 것인가? 사실 내 보안 기준으로 설정됩니다 이것이 제가 여기 있어야 할 올바른 가치입니다

이걸 내 기준으로 승인하면 여기를 클릭하십시오 기준선으로 승인하십시오 즉,이 시점에서 평가에서 정확하게이 값을 기대할 것입니다 이 두 명의 사용자가 역할의 일부로 내 유일한 알림을받습니다 그것으로부터 편차가 있다면

갑작스럽게 다른 사용자가 권한을 가지고 있다면 평가 그것에 대해 알려줄 것입니다 다른 예제를 볼 수 있습니다 우리가 여기서 확인하고있는 것들 우리는 방화벽 규칙을보고있다 그들이 잠겨 있는지와 다른 규칙에 대해 과도한 권한, 고아 규칙에 대한 규칙 예를 들어 제거하고 다시 동일하게 처리합니다

여기서 개념은 설명과 보안 영향이며 여기에 발견 된 결과와 문제를 해결하기위한 실제 스크립트 >> [오프 마이크] >> 그게 뭐야? >> 민감한 데이터는 무엇입니까? >> 클릭을 통해 나를 묻습니다 민감한 데이터를 하나의 큰 리드 – 인 정확히 내가 무엇을했다 할일과 민감한 데이터로 연결되는 발견 및 분류 완전한 그래서 몇 마디 말 들었어

평가에 대해서 당신은 또한 당신에게 보고서를 제공해야하는 경우 실제로 다운로드 할 수 있습니다 감사원, 규정 준수, 어떤 목적 으로든 내보내기를 클릭하고 Excel 보고서를 작성하여 누구와도 공유하십시오 공유 할 필요가 있으며 보고서가 매우 유사하게 보입니다 이 보고서는 귀하가 개요 및 개인 – 개별 취약점

하나는 열었지만 너무 열었습니다 괜찮아 각각의 검사 결과와 각 수표 중 하나를 결과 및 보고서 그래서 꽤 많이 취약성 평가 그러면 여기에 문제가 생겼습니다

민감한 데이터 규칙이 어떻게 보이는지 보여줍니다 그게 내가 할 일 이었어 권장 사항 중 하나는 민감한 데이터 열을 분류해야합니다 그럼 그게 무슨 뜻 이죠? 데이터 검색 및 분류 기능을 사용하여 기본적으로 데이터베이스의 메타 데이터를 살펴보고 잠재적으로 민감한 데이터라고 생각되는 것을 발견하십시오 우리가 할 때 우리가 그걸로 할 것을 권하는 것은 실제로 해당 민감도 레이블로 데이터에 레이블을 지정하십시오

시스템으로 추적 할 수 있으며 민감한 정보 보유하고있는 데이터로 보고서를 얻을 수 있으므로 추적 할 수 있습니다 데이터 사용 방법 이것이 바로 이것이 전부입니다 설명과 결과는이 모든 것입니다 열 및 여기에서 우리가 찾은 열 이름을 볼 수 있습니다

잠재적으로 사용자 이름과 같이 민감 할 수 있습니다 번호, 도시 전자 메일 및 데이터베이스뿐만 아니라 우리가 찾을뿐만 아니라 당신에게 줄 우리가 생각하는 것에 따라 자동 분류 여기에 분류가 있어야합니다 그래서 정보 유형은 무엇입니까? 그리고 권장되는 민감도 레이블은 무엇입니까? 이건 비밀이야, 이거 야? 기밀성이 매우 높습니다 gdpr과 관련이 있습니다 레이블

이제 여기에있는 작업 항목이 실제로이 분류에 적용하고 적용하십시오 쿨섬 그래서 – 열 여기를 클릭하면 데이터 검색 및 분류보기 우리는 여기에서 얻을 수 있었다

고급 보호 메인 대시 보드가 있지만 여기를 참조하십시오 데이터 분류 상태에 대한 업데이트를 알려주는 평가 이제 개요에서 여기서 보는 것은 사실 이미 이 데이터베이스의 일부 데이터를 분류하면 왼쪽에있는 차트는 실제로 어떤 현재의 고장은 감도가 너무 커서 몇 가지 항목이 있습니다 기밀 gdpr으로 분류되어 기밀 정보가 거의없는 항목 그리고 기밀 사항과 고도의 것들은 거의 없습니다 기밀 gdpr과 나는 또한 정보 유형의 고장이 있습니다

다시 한번, 우리는 또한 별개의 집합에 따라 분류합니다 카테고리는 정보 유형이라고 부르며 우리가 여기에있는 다양한 종류의 민감한 정보 이름, 자격 증명, 재정 데이터 등등 아래에는 각 열에 대한 분석이 있습니다 이미 민감한 것으로 분류 된 데이터베이스 이제는 추가로 분류

그래서 이것은 지능적인 부분입니다 실제로 데이터베이스를 검색하고 그 밖의 무엇이 여기에 잠재적으로 민감 할 수 있으며 무엇을 할 수 있습니까? 우리는 또한 분류해야한다고 생각하십시오 그건 그렇고, 당신이보고있는 것 다음과 유사한 보고서를 내보낼 수도 있습니다 취약성 평가 및 데이터베이스 당 어떤 종류의 데이터를 내보내십시오 권장 사항을 클릭하십시오

그리고 여기에 내가 세트가 있다는 것을 알았어 잠재적으로 민감한 데이터 열 중에서 우리는 우리가 분류해야한다고 생각합니다 그래서 내가이 두 가지를 선택하고 모두 선택하면 그리고 부부를 선택하고 추천을 수락하십시오 우리가 자동적으로 나에게 다시 분류와 정보 유형 및 민감도 레이블 그래서 자동으로 전화와 이메일과 도시는 모두 자동으로 분류되었습니다

연락처 정보는 여기에 카테고리가 있다고 생각합니다 gdpr과 관련된 기밀 정보입니다 하지만 난 항상 이것들을 바꿀 수있어 그래서 내가 추천을 수락하면 나는 이것이 분류되어 있다고 말할 수있다 기밀이 아닌 gdpr

실제로는 기밀입니다 그리고 만약 내가 다른 정보 유형을 제공 할 수 있습니다 필요 이것들은 현재 우리가 지원하는 정보 유형 그건 그렇고, 지금 당신이 보는 것은 내장 된 정보 집합입니다

종류 및 분류 라벨 다시 말하지만, 이것은 꽤 새롭다 아직 미리보기 기능이 있습니다 결국 여기에있는 계획은 정보 유형을 사용자 정의하고 사용자 정의 할 수 있습니다 그들이 가질 수 있도록 여기에있는 민감성 레이블 다시 조정하고 사용자 환경에 맞게 사용자 정의하십시오

따라서 이러한 권장 사항을 수락하고 저장을 클릭하겠습니다 이제 내 개요로 돌아가서 볼 수 있습니다 현재 상태가 약간 다른보기 데이터베이스 내 민감한 데이터 이것이 바로 일종의 데이터입니다 발견 및 분류 요소, 그러나 두 번째 요소 실제 정보 보호입니다

이것의 실제적인 보호 그래서 우리는 이미 일종의 보호 또는 최소한의 추적은 실제로 통합되어 있습니다 감사 기능이있는이 기능은 민감한 데이터의 특정 부분에 액세스하고 있습니다 실제로 감사 로그에서 보고서를 얻을 수 있습니까? 데이터베이스에서 언제 어떤 중요한 데이터에 액세스했는지 빨리 보여 드리죠

여기에 몇 가지 질문이 있습니다 민감한 데이터가있는 고객 테이블에 액세스하고 있습니다 그 안에 이 쿼리를 실행 한 다음 전자 메일 주소와 전화 번호를 추가 한 것 같습니다 민감한 데이터 그래서 나는 이것을 한 두 번 실행할 것입니다

이제 감사 로그를 살펴보고 로그를 감사하지만 실제로 감사 레코드 만보고 싶습니다 감도 정보가 존재합니다 그래서 나는 단지보고 싶어 할 것이다 민감한 데이터에 액세스 한 감사 기록 그리고 이것은 단지 2 분 만에보고 있습니다

그래서이 쿼리를 실행할 것입니다 감사 로그를 확인합니다 보시다시피, 나는 여기에 알맞은 기록을 남기고, 민감한 데이터가있는 곳의 기록입니다 액세스 및 모든 감사 로그 정보가 있습니다 그것을 볼 수 있습니다

쿼리 자체를 포함하여 실행되었습니다 권리? 이것은 실행 된 select입니다 내가 여기까지 끝나면 그러면 데이터 감도 정보를 실제로 볼 수 있습니다 감사 이벤트에서 그래서 나는 이것을 볼 수있다

andal gdpr으로 분류 된 특정 검색어 액세스 데이터 기밀성이 높고 gdpr과 관련이 있습니다 따라서 민감한 데이터에 액세스하는 시점을 추적 할 수 있습니다 그러니 보호의 한 요소를 애타게하십시오 그건 그렇고, 앞으로도 이것을 기대해도 실제로 우리는 언제 추적 할 수있을 것인가? 중요한 데이터는 데이터베이스의 경계를 벗어납니다 우리는 실제로 당신이 앞으로 몇 년 안에 들어올 것을 보게 될 능력에 대해 연구하고 있습니다

타사 응용 프로그램이있는 달, 예를 들어, 데이터베이스를 쿼리하고 민감한 데이터에 액세스합니다 민감도 정보는 실제로 데이터와 함께 다시 흐르게됩니다 될 수있는 호출 응용 프로그램 및 호출 응용 프로그램 그 사실을 알고 있으므로 그들은 실제로 그것을 읽을 수 있습니다 이 프로토콜은 보호 수단을 제공 할 수 있습니다 예를 들어, Microsoft가 선도적 인 데이터를 뛰어 넘을 것으로 생각하십시오

데이터베이스에서 스프레드 시트로 들어가 실제로 민감한 데이터를 포함하고 자동으로 탁월합니다 파일을 암호화합니다 그래서 내가 마지막으로 한 능력은 고급 위협 방지 프로그램의 일부로 당신을 보여주고 싶었습니다 우리의 위협 탐지 기능 우리가 말한대로 지속적으로 활동, 기본 데이터베이스를 모니터링하고 있습니다

일종의 규범 또는 통상적 인 활동으로 간주되는 것을 라이닝하고 발생하는 이상하거나 비정상적인 것을 탐지합니다 이것은 켜져 있고 작동하며 여기에 일련의 경고가 있음을 알았습니다 그것은 이미 발견했지만 내가하고 싶은 것은 실제로 데이터베이스를 공격하고 위협 탐지를 테스트하고 실제로 그것을 발견합니다 그 목적을 위해 나는 이것을 가지고있다 작은 아주 간단한 샘플 응용 프로그램

이것은 웹 프론트 엔드의 일종이다 그리고 우리가 작업해온 동일한 데이터베이스는 이 응용 프로그램에 대한 백엔드와 내가 실제로 여기서하는 모든 것 해당 백 ​​엔드에 요청을 보냅니다 그리고 데이터베이스에 요청을 보내고 내가 자격증 명 그래, 내 표본 응용 프로그램이 해당 백엔드 데이터베이스에서 다시 읽는 중입니다 민감한 정보를 포함 할 수있는이 정보 연락처 정보와 마찬가지로 여기에서 검색을 실행할 수 있습니다

그것은 다시 모든 종류의 물건들을합니다 – 여기 보도록하겠습니다 그렇게 괜찮아? 데이터베이스를 쿼리하고 리턴한다 데이터 여기에 몇 가지 정보가 있습니다

그리고 나는이 응용 프로그램이 실제로 SQL에 취약하다는 것을 안다 주입, 그래서 내가 뭘하려고 SQL에 이것에 침입이다 무슨 일이 일어나는지 알아보기위한 주사 나는 고전적인 SQL에 넣어 것입니다 사출 공격, 그래서 내가 여기서 한 일은 SQL에 담겨있다 내가 로그인 인증 메커니즘을 무시할 수 있는지 확인하는 진술 그리고 데이터베이스에 침입하십시오 방금 했어

나는 SQL 인젝션을 사용하여 나의 신임장을 얻었고 다른 일을했다 약간 더 복잡한 쿼리를 실행하는 것과 같은 재미있는 일 또한 흥미로운 SQL 주입 공격과 복잡한 SQL을 수행합니다 Statement 및 오류가 발생하지만 오류의 일부로 표시됩니다 정보는 실제로 크레딧 인 zachary 무어가 나에게 말한다 카드 번호는 상당히 공정하고 여기에 흥미로운 정보가 있습니다

그리고 갈 준비 불행히도 우리는 SQL 인젝션 공격으로 공격 받았지만 지금은 무엇을 할 것인가? 데이터베이스에 운 좋게 위협 감지 기능이 추가되었습니다 그리고 나는 전자 우편으로 갈 것이고 나는 새로운 것을 얻었다는 것을 알 수있다 우리가 방금 잠재적 인 SQL을 감지했다는 전자 메일 메시지 데이터베이스에 주입 그리고 나에게 정보를 준다 – 그것이 정확하게 SQL 주입 공격 정보 일 수 있습니다

서버 란 무엇입니까? 공격을당한 데이터베이스는 무엇입니까? 소스 IP 주소와 응용 프로그램을 통해 발생한 모든 것 비록 나를 많이 돕지 않을 것이지만 나는 실제로 취약성 SQL 문을 보려면 여기를 빠르게보십시오 발생한 일을 확인하고 감사 로그를 조사하십시오 의심스러운 진술이 무엇인지, 무엇이 무엇인지 확인하십시오 공격의시기를 전후로 더 많은 것을 얻었습니다 데이터베이스 공격에 대한 정보

따라서 이것은 SQL과 관련이있는 감사 레코드를 보여줍니다 주사를 맞으면 우리가 볼 수 있습니다 내가 방금 실행 한 쿼리 괜찮아 그래서 내가 당신에게 보여주고 싶은 것이 나오면 그런 다음 McAfee의 고급 위협 보호에도 나타납니다

우리가 볼 수 있듯이 – 우리가 12 명이 있다는 것을 기억하는지 모르겠다 알리미가 있으니 13 가지 경고가 있습니다 잠재적 인 SQL 인젝션을 인식하고 클릭하면 여기에서, 나는 하늘색 보안에 대한 기본적 관점을 볼 수 있습니다 하늘의 중앙 명령 및 통제 센터 인 센터 우리의 모든 보안을 관리하기 위해 내 다른 데이터베이스에있는 다른 경고 신청 그래서 나는 그것들을 다음과 같이 볼 수있다

우리는 또한 우리가 식별하는 SQL 인젝션을 식별하는 것 이상의 잠재적 인 무차별 폭력과 같은 다양한 유형의 공격 잠재적으로 해로운 애플리케이션에 의한 시도 및 로그인, 비정상적인 소스와 그 종류의 것들 다시 말하지만, 각각의 공격에 대한 세부 정보가 있으며 이를 잠그고 수정하는 방법에 대한 옵션 그래서 이것을 확인하십시오 알다시피, 데이터베이스를 확인하십시오 능동 모니터링 기능으로 보호됩니다

우린 돌아갈거야 모든 지능형 기능을 빠르게 요약 해보십시오 어떤 유형의 편차 및 수행중인 성능 또는 파괴적인 이벤트 및 정보 그 (것)들에 근본 원인 분석을하는 방법에 관하여 신속하게 문제의 원인을 파악하고 성능 문제를 해결하십시오 톱 오토 튜닝 자동으로 쿼리 성능이 향상되는 것과 같은 마법 놀라운 것에 대해 생각해야합니다 또한 다른 지능형 보안이 필요했습니다

기능 및 자동으로 탐지 된 위협 탐지 의심스러운 이벤트에 대해 데이터베이스를 모니터하고, 사용자에게 알리고, 무엇을 알려줍니다 의심스러운 점이있을 때를 대비하여 끊임없이있는 취약성 평가를 살펴 보았습니다 데이터베이스의 취약성 검색 및 모든 유형의 통지 기준 상태 및 데이터의 취약점 또는 편차 자동 발견되는 발견 및 분류 데이터베이스 정보와 레이블 및 그 흐름을 추적합니다 다른 영역을 통해 그리고 이러한 모든 기능 다양한 종류의 사용 옵션을 통해 사용 가능 여부 Azure 로그 분석 및 거기에있는 데이터를 참조하십시오

보안 및 기타 등등에 대한 감사 및 전원 쉘 또는 포털 사용 우리는 그 물건에 접근하기 위해 다른 api를 보여 주므로 정말 자신이 편안하게 이용할 수있는 수단을 통해 이용 가능합니다 개발자는 실제로 지능형 기능에 액세스합니다 나는 여기에 그것을 넘겨 줄 것이다 특정 고객의 성공 사례 이야기 [박수] >> 좋은 아침, 내 이름은 Senthuran sivananthan과 저는 Microsoft의 솔루션 아키텍트입니다 >> 나는 janet tte입니다

저는 finastra에 있습니다 >> 그들은 여행의 일부로 SQL 데이터베이스를 사용하고 있습니다 소프트웨어 및 금융 솔루션이 은행에 배포됩니다 구내 데이터 센터 및 자체 데이터 센터 및에 사용되는 소프트웨어 전 세계 상위 48 개 은행에 고객이 있습니다 그들은 청구서를 지불하고 저당

오늘 나는 이야기하고 싶다 그 제품 finastra 은행에서 사용하는 소프트웨어입니다 너와 내가 집을 살 필요가있을 때, 그 사람들이 우리를 위해 모기지를 승인하고 자금을 조달하는 도구로 사용하십시오 하늘로 이동함으로써 우리는이 환경을 확장 할 수 있습니다

그리고 성능과 수요를 하루 2 천 5 백만 건의 요청 이것은 은행과 신용에 사용됩니다 연합 및 미국과 고객 기반은 계속 성장하고 있습니다 올해 우리는 생산할 준비가되어 있습니다 – 350,000 주택은 도구를 통해 저당 잡히고 있습니다 이것은 우리를위한 여행이며, 2017 년을 통해 패턴 및 마이그레이션을위한 개발 계획 데이터베이스뿐만 아니라 완화 및 Stablelization와 나는 오늘 나에게 가입하기 위해 jeanette에게 물었다 왜 sql 데이터베이스와 함께 기본적인 질문부터 시작합시다

>> 우리는 az2에 마이그레이션 루를 시작했습니다 분명히 우리는 플랫폼을 업그레이드 할 필요가 있었고 sql serve를 보았습니다 2016 년의 모든 사람들과 플랫폼 전략은 파에 첫 걸음을 내딛는 감각을 느끼는 것 같았습니다 서비스 또한 우리는 플랫폼의 이점과 확장 가능한 이점 개별 고객의 요구를 충족시키는 것은 우리에게는 큰 것이 었으며 dba가 sql db를 가지고 있다는 것을 알았습니다

성능, 아키텍처 및 디자인과 같은 것에 집중하십시오 인프라 및 유지 관리에 대한 걱정 대신 >> 지넷, 이건 다중 교리 시스템이고 최고야 수요와 고객의 높은 요구와 소규모 및 근무 여러 시간대가 있습니다 어떻게 확장 할 수 있습니까? 자신의 시간에 요구 사항을 충족합니까? >> 내가 말했듯이, 우리를 위해, 회의 이러한 고객의 개별 요구는 플랫폼의 대부분을 차지합니다

우리는 탄력적 인 풀을 사용하여 최상의 성능을 위해 필요한 개별 고객 가능한 그것은 또한 우리에게 비용을 보장했다 효과적인 관리 방법 우리가 확장 할 수있는 플랫폼에 대한 이용 및 수요 증가 풀업을하고 개별 클라이언트 데이터베이스를 격리 할 수도 있습니다 특히 사용률이 높을 수 있으며 수요에 따라 동적으로 확장 할 수있는 지표 최고 사용 기간 >> 환상적

교차 기능 팀, jeanette,하지만 작습니다 팀 800 개의 금융 기관 보유 이 제품을 사용하면 어떻게 모든 것을 모니터링하고 관리합니까? 이러한 데이터베이스와 모든 변경 사항 매일 >> 우리는 우리가 어떻게하고 있는지를 보았습니다 우리는 oms 및 SQL 분석을 광범위하게 모니터링에 사용합니다

플랫폼, 장기간 실행하도록 구성된 경고가 있습니다 쿼리, 데이터베이스 대기, 우리는 우리의 탄력적 인 수영장을보고 있습니다 앞에서 말했던 것처럼 Dte와 스케일 및 SQL 위협 탐지 모든 논리 서버에서 활성화되어 경고를받습니다 SQL 주입에 대한 실시간 경고, 잘못된 사용 매개 변수가있는 쿼리 및 마스터 일의 로그인 도구 우리에게 매우 귀중한 존재였습니다 >> 프레젠테이션 분류, 당신은 규제가 엄격한 산업입니다

그렇다면 일반적으로 구체적으로 하늘을 나는 방법은 무엇입니까? SQL 데이터베이스가 도움이 되었습니까? >> 우리는 많이 받는다 soc one과 two를 포함한 감사 및 준수 사회 보장 번호를 가지고 있고 암호화에 대해 걱정할 필요가 있습니다 데이터 액세스 모니터링 우리는 하늘색 광고를 사용하도록 설정했으며 보안 그룹과 함께 다중 요소 인증을 사용하여 데이터베이스 액세스 권한 처리 우리는 또한 tde도 가지고 있으므로 투명 해집니다 데이터가 암호화되어있는 데이터 분석 로그 파일 및 백업 포함

우리는 또한 추가 보안을 조사하기 시작했습니다 항상 암호화되고 시도하는 기능 곧 구현하십시오 SQL 데이터베이스의 보안 기능을 가지고 데이터베이스를 안전하게 보호 할 수있을뿐만 아니라 또한 업계의 요구 사항과 표준을 만들 수 있습니다 고마워, 제인 마지막 질문은 이것이 우리를위한 9 개월간의 여행이었습니다

이 여행의 5 개월은 고객 마이그레이션에 사용되었습니다 우리는 체계적으로 일괄 적으로 마이그레이션했으며 그 목적은 우리가 이동할 때 플랫폼에서 배울 수 있는지 확인하십시오 Jeanette, 마이그레이션 전략에 대해 조금이라도 말씀해 주시겠습니까? >> 이것은 가장 좋아하는 질문입니다 나는 정말로하고 싶어한다 푸른 마이그레이션에 참여한 팀을 인정하십시오

우리는 부서 간 기능 팀과 개발자 및 시스템을 보유하고있었습니다 엔지니어 및 네트워크 엔지니어와 놀라운 dba 및 클라우드 우리와 함께 일하는 마이크로 소프트의 건축가 이 교차 기능 팀은 자동화 된 그가 말한 파도와 배치는 파도였습니다 우리는 20 테라 바이트 이상의 데이터를 가지고 있습니다 하늘빛, 그래서 우리가 만날 수 있었던 파도로 이주 할 수있게 해줍니다

우리가 가지고 있던 시간 제약과 플랫폼에로드를 추가하여 필요에 따라 애플리케이션을 모니터링하고 필요한만큼 확장 할 수 있습니다 점점 더 많은 고객을 플랫폼에 추가하고있었습니다 실제 마이그레이션 프로세스 자체는 매우 간단했습니다 마이그레이션 할 특정 배치에 있던 클라이언트, 데이터베이스가 백업되고 작업으로 복원되었습니다 환경

우리는 모든 사물 그래서 기능, 절차, 견해, 우리는 그것들을 데이터베이스에서 제거하고 SQL 패키지를 사용하여 배낭을 내 보낸 다음 배낭을 하늘빛으로 복사했습니다 매우 강력한 서버 및 주요 작업에 Backpack을 SQL DB에 넣고 모든 객체를 다시 적용했습니다 이 프로세스는 수천 번 실행되었습니다 Uat 및 생산 플랫폼은 공정한 단일없이

>> 가장 좋아하는 부분입니다 고마워, 제인 저는 세 가지로 프레젠테이션을 끝내고 싶습니다 첫 번째는 Azure SQL 데이터베이스를 활용하여 제품 팀 더 빨리 혁신 할 자세 특히 엔지니어, 데이터베이스 관리자, 건축가, 우리는 비즈니스 가치에 더 집중하고 있습니다

우리는 어떻게 고객에게 더 많은 가치를 부여 할 수 있습니까? 인프라를 살펴보면서 모니터링 및 모니터링 조치 내가 만들고 싶은 두 번째 요점 오늘 아침 일찍 처리 된 것은 고급 분석입니다 우리는 통합되어 있습니다 – oms에 완전히 통합되어 있으므로 응용 개, 데이터베이스 로그 등등은 완전히 oms와 함께 배포되어 모든 예외를 모니터링하고 완화 할 수 있습니다 문제가되어 고객에게 영향을 미치기 전에 마지막으로이 푸른 하늘의 탄력성이 있습니다

우리는 수요에 따라 환경을 확장 할 수 있습니다 금융 산업의 월말은 아마도 가장 바쁜 시간에 우리는 규모를 확장하고 수요와 규모를 충족시킵니다 그 달 초에 물러서 라 할 수 있다는 것은 우리에게 정말로 더 재정적으로 oms 및 하늘빛과 같은 제품에 대한 재정적 책임도 있습니다 나는 당신이 제품에 하늘빛 SQL을 사용하고 있기를 바랍니다

네가 추천하지 않으면 너에게 추천 해 시도해 보면 위대한 기능 중 일부를 보았고 실제로 당신이 무엇을 만들 수 있는지 기대하고 있습니다 Ct – 대단히 감사합니다 [박수]

App Migration to Azure: Moving your databases step-by-step guide

– 일어나, 우리는 2 부 다시 시작한다 Azure 마이그레이션에 관한 우리 시리즈

Azure에서 앱을 다시 호스트하는 것을 도와 드리며, 이번에는 데이터베이스 마이그레이션에 중점을 두었습니다 PaaS 서비스를 관리합니다 PaaS를 사용하면 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다 데이터베이스 환경을 구성하십시오 하이퍼 스케일, 고 가용성, 뿐만 아니라 내장 보안

데이터베이스 마이그레이션 방법을 알려 드리겠습니다 Azure 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 사용합니다 이 서비스를 사용하면 데이터베이스를 마이그레이션 할 수 있습니다 Oracle 및 SQL Server 2005 이상 이 경우 DMS 서비스를 사용합니다

구내에서 SQL Server 마이그레이션 SQL Managed Instance에 배포하여 Azure 제로 코드가 변경되었습니다 이것은 Azure의 새로운 기능입니다 거의 100 %의 호환성 제공 온 – 프레미스 SQL 서버와 함께 샘플 애플리케이션을 사용하여이를 수행하는 방법을 설명하겠습니다 이 예에서, 호텔 등록 앱이 있습니다

체크인하는 고객을 추적합니다 체크 아웃 이 앱은 구내의 VMWare 환경에서 실행되며, 하나의 데이터베이스, 뿐만 아니라 몇 가지 웹 응용 프로그램 서버가 있습니다 마이그레이션에는 다음 세 단계가 포함됩니다 평가, 마이그레이션 및 최적화가 포함됩니다

마이그레이션을 계획하기 위해 이미 평가를 수행했습니다 Azure Migrate 서비스를 사용합니다 이렇게하면 서버와 응용 프로그램 종속성이 검색됩니다 내 환경에서, 마이그레이션을 계획하기위한 통찰력과 권장 사항을 제공합니다 Azure Migrate가 처음이라면, 당신은 그것을 사용하는 법을 배울 수 있습니다

이전 MI 마이그레이션 에피소드 Azure 포털에서 Azure Migrate 서비스를 열 수 있습니다 그리고 보시다시피 Smart Hotel Migration 프로젝트 여기 내 온 – 프레미스 검색에서 내 신청서를위한 리소스를 그룹화했습니다 저는 호텔 앱에 이름을지었습니다 그룹을 열고 앱의 의존성을 봅니다

Azure Migrate에서 이 서버는 세 개의 서버로 구성됩니다 하나의 SQL 데이터베이스와 두 개의 웹 서버 종속성보기를 닫을 것입니다 이제 Azure Migrate 평가를 살펴 보겠습니다

평가에서 Azure 준비보기를 살펴 보겠습니다 내 응용 프로그램의 각 서버에 대해, 마이그레이션하는 방법에 대한 제안 도구가 있습니다 그것은 Azure 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 추천합니다 SQL Server 데이터베이스를 Azure로 마이그레이션 할 수 있습니다 이제 DMS 서비스로 넘어 갑시다

계단을 걸어가 이 단계가 있습니다 먼저 Azure 데이터베이스를 만듭니다 마이그레이션 서비스 인스턴스 둘째, 마이그레이션 프로젝트를 만듭니다

마이그레이션 서비스 내에서 셋째, 마이그레이션 작업을 실행합니다 마지막으로 우리의 앱을 Azure SQL MI에 다시 연결할 것입니다 Azure 포털에서, 새 DMS 서비스를 만들겠습니다 리소스 생성 명령을 사용하겠습니다 DMS 서비스를 검색합니다

나는 그것을 선택할 것이다 그것을 만든다 서비스에 이름을 지정하라는 메시지가 나타납니다 HotelDBMigration으로 이름을지었습니다 다음으로 새 리소스 그룹을 만듭니다

내 DMS 리소스를 배치합니다 기존 가상 네트워크를 선택하겠습니다 이제 이것이 가장 중요한 부분입니다 DMS 서비스 생성 DMS가이 가상 네트워크를 사용합니다 사내 구축 형 SQL 서버에 연결하는 방법 그리고 Azure의 표적

이를 수행하는 방법에 대해 자세히 알고 싶다면, 표시된 링크로 이동할 수 있습니다 우리는 네 가지 네트워크 토폴로지 이를 사용하여 DMS 서비스를 구성 할 수 있습니다 오늘은 하이브리드 구성에 초점을 맞출 것입니다 이 구성에서, 잘, DMS와 MI는 같은 VNET을 공유합니다 하지만 그들은 두 개의 서로 다른 서브넷에 있습니다

이 VNET은 사내 구축 환경에도 연결됩니다 신속한 경로 또는 VPN으로 또한 NSG 규칙 및 특정 포트를 문서화했습니다 방화벽에서 사용할 수 있어야합니다 다음으로 DMS 서비스의 크기를 선택하겠습니다

올바른 DMS 크기 선택을 돕기 위해 마이그레이션 요구 사항에 따라, 마법사에 표시된 링크에서 지침을 얻을 수 있습니다 이 경우 간단하게 유지할 것입니다 마이 그 레이션에 하나의 코어를 사용하십시오 자, 나는 창조적 인 명성을 얻었고, 이 작업을 완료하는 데 몇 분이 걸리기 때문에, 이미 작성한 DMS 서비스를 사용할 것입니다 시간을 절약하기 위해 기존 프로젝트도 사용합니다

SmartHotelsDBOne이라는 이름으로 마이그레이션을 수행했습니다 더 많은 안내를 얻을 수 있습니다 마이그레이션 프로젝트 작성 방법 표시된 링크의 마이그레이션 서비스 내에서 이것은 3 단계로 나아갑니다 마이그레이션을 실행하는 것입니다 새로운 활동을 만들어서 이전이 미리 채워집니다

프로젝트의 서버 이름 그래서 나는 자격 증명을 입력하고 저장합니다 FQDN 또는 IP 주소를 제공해야합니다 소스 서버에서 DNS 확인이 불가능합니다 대상에 대한 자격 증명을 제공합니다

MI 인스턴스가 여기 있습니다 그리고 DMS 서버가 Azure의 인스턴스에 연결합니다 사용자에게 올바른 권한이 있는지 확인하십시오 마이그레이션을 수행합니다 마이그레이션 할 데이터베이스를 선택하겠습니다

병렬 마이그레이션을 위해 여러 데이터베이스를 선택할 수도 있습니다 다음으로 마이그레이션 구성을 제공해야합니다 이 프로세스가 작동하려면, DMS가 원본 데이터베이스 백업을 시작합니다 해당 백업 파일을 SMB 네트워크 공유에 저장합니다 DMS에 구성됩니다

그러면 DMS가 해당 백업 파일을 업로드합니다 Azure 저장소에 Blob 컨테이너 귀하가 제공 한 Windows 자격 증명을 사용하십시오 마지막으로 DMS는 해당 백업 파일을 사용합니다 데이터베이스를 복원하는 방법 대상 Azure SQL MI 인스턴스에서 이제 SMB 네트워크 공유를 살펴 보겠습니다

미리 설정 한 백업 파일 용 원본 SQL 서버에서 먼저 SQL 서버 계정을 살펴 보겠습니다 및 SQL 서버 구성 관리자 이 경우 코어 / SQL 서비스 이제 백업 파일 공유 위치에서 너는 확실히 할 필요가있을거야

계정에 읽기 / 쓰기 권한이 있음 네트워크 공유에 또한 Windows 계정 마이그레이션 구성에서 제공하는 이 폴더에 대해서도 읽기 – 쓰기 권한이 있어야합니다 Azure Database Migration Service로 돌아갑니다 나는 여기에 네트워크 공유를 입력, Windows 사용자 자격 증명을 입력하면 법인 관리자 및 암호 이제 SaaS 키를 만들 준비가되었습니다

Azure 저장소에 대한 액세스를 제공하는 사용 권한을 설정하십시오 SaaS 키를 생성하는 방법을 설명하겠습니다 스토리지 계정을 열어 보겠습니다 기존 스토리지 계정 인 360regDemo를 클릭하십시오 저장소 탐색기를 사용하여 Blob 컨테이너를 봅니다

컨테이너를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하십시오 공유 액세스 서명 가져 오기를 클릭하십시오 그런 다음 모든 권한을 선택하겠습니다 이제 만료 날짜를 미래 날짜로 설정해야합니다 만들기를 클릭하고, DMS에서 사용할 SaaS 키를 복사하십시오

마이그레이션 구성 블레이드로 되돌아 가면, 여기에 SaaS 키를 붙입니다 저장을 클릭하면 Azure DMS는 마이그레이션 구성의 유효성을 검사합니다 완료하려면 활동 이름을 제공하면됩니다 마이 그 레이션 유효성 검사 옵션을 선택하겠습니다

쿼리 유효성 검사 옵션 소스에서 수집 한 상위 10 개 쿼리를 재생합니다 목표를 설정하고 보고서를 제공합니다 시간의 이익을 위해 유효성 검사를 건너 뛸 것입니다 마지막으로 마이그레이션을 실행합니다 여기 상태보기에서, 마이그레이션 작업을 추적 할 수 있습니다

진행 상황을 추적하기 위해 새로 고침합니다 나는 데이터베이스 객체를 선택하고 진행 상황을 추적 할 것이다 완료하는 데 몇 분이 걸릴 것입니다 보시다시피 데이터베이스 마이그레이션이 완료되었습니다 마지막 단계는 앱을 다시 연결하는 것입니다

Azure SQL MI 이렇게하려면 연결 문자열을 전환해야합니다 웹 응용 프로그램 서버에서 새 대상 MI 데이터베이스를 가리 킵니다 여기에 연결하는 기존 설정 파일이 있습니다 를 사내 구축 형 SQL 서버로 보냅니다

그 파일을 업데이트 된 버전으로 바꿀 것입니다 대상 MI 인스턴스에 연결하는 이것을 완료하려면, PowerShell을 사용하여 파일과 VM을 업데이트합니다 이 스크립트를 사용하여 Azure에서 이제 연결이 업데이트되고, 계속해서 사내 구축 형 데이터베이스 서버를 종료 할 수 있습니다 VMWare에서 SHSQLDB01

그 것처럼 나는 더 이상 내 응용 프로그램 데이터베이스를 실행하지 않습니다 온 프레미스 이제 돌아가서 내 앱이 예상대로 작동하는지 확인하겠습니다 지금 Azure VM과 데이터베이스를 가리키고 있습니다 Azure SQL MI

보시다시피, 다시 실행 중입니다 하지만 이제는 Azure SQL Database Managed Instance가 제공합니다 말 그대로 코드를 변경하지 않고 온라인으로 돌아 왔습니다 즉, 마이그레이션 방법에 대한 개요였습니다 귀하의 애플 리케이션을 Azure, 데이터베이스 마이그레이션에 대한 심층적 인 다이빙 SQL 서버에서 Azure SQL MI로 Azure 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 사용합니다

Azure Migration 시리즈에서 더 많은 에피소드를 보려면, 표시된 링크를 확인하십시오 자세한 내용은 Azure Migration Center를 방문하십시오 지켜봐 줘서 고마워

Database tracks missing and murdered indigenous women cases

2016 년 4 월 인디언 보호 구역에서 살아났습니다 유타에서 나중에 두 달 동안 부상을 입었습니다

3 명의 사람들은 살인범과 관련하여 체포되어 청구되었습니다 MTN의 MARGARET DEMARCO는 법적인 문제를 다루기 위해 함께 할 필요가있는 방편과 법안에 대해 한 명의 여성과 이야기합니다 PKG : 2:26 OC SOC "ROYLYNN의 케이스가 정말로 극심한 폭력이었습니다 나는 많은 미국인에 대해 읽을 거리가 없어 졌다고 생각합니다 "ANNITA LUCCHESI는이 곳은 예약 당시 거주하는 사람들에 대한 비극적 인 현실이라고 말합니다

루치아는 박사 과정 학생입니다 2015 년 MISSING AND MURDER INDUSOUS WOMAN DATABASE를 시작했습니다 "내가이 일을하고있는 이유 중 하나는 내가이 여자 중 한 명 이었기 때문이다 나는 내 삶을 위협 한 폭력을 경험했다 "루치아는 연구를 시작할 수있는 기초 번호가 필요했지만 곧 찾을 수있었습니다

어려운 "일치하는 목록은 없습니다 이 중 누구도 자주 업데이트되지 않습니다 그것들 중 어느 것도 매우 다양합니다 두 나라 모두 포함하지 마십시오

그래서 그것은 정말로 잃어버린 것보다 더 많은 누락 된 사건이 ​​있음을 발견했습니다 "2015 년 데이터베이스를 시작한 이래로 매년 200 ~ 300 건의 신규 사례가 있었지만 추가 된 사례가 완전히 사라져서 실종 된 사례는 제외됩니다 우리가 1900 년대로 거슬러 올라가는 BENCH MARK를 사용한다면, 2 만 건의 사례가 누락되었다는 것을 의미합니다 "LUCCHEIS는 1990 년 이전에 데이터를 처리하는 것이 매우 어려웠습니다 법 집행 기록이 없기 때문에 어떤 사례가 심각하게 받아 들여지지 않았으며 다른 사람들은 결코보고되지 않았습니다

"네티 너 공동체 내에서 많은 조직이 이루어졌지만 MAINSTREAM MEDIA 또는 NATIVE COMMUNITIES 이외의 지역에서 공유되는 것은 아닙니다" 그 이름 하나 속임수와 살인자의 고유 한 움직임을위한 공개 된 그림은 쉴링 로잉입니다 애슐리는 BLACKFEET COMMUNITY COLLEGE에서 태어 났을 때 루치아의 학생 중 한 명이었습니다 LUCCHESI는 애슐리가 운동에 관심을 갖게되었을 때, 그들이 CLASS에서 토론했을 때 말했습니다 "그녀는 그와 비슷한 일을하고 싶어했던 것처럼 그녀는 그녀의 모습을 좋아했습니다

그녀는 그녀가 그와 똑같은 방식으로 참여하고 있다는 것을 잘 모릅니다 그 여자애가 집에 있었으면 좋겠다 나는 결코 그런 일이 일어나지 않았 으면 좋겠다 나는 그녀가 원하는 것을하고 있다는 것을 알고 있다는 것을 편안하게 생각합니다 그녀는 경각심을 고취하고 있습니다

그녀는 우리의 여자들을 위해 건강과 안전을 지키고 있습니다 "LUCCHESI는이 문제는 단지 네이티브 문제가 아니라고 말합니다 많은 사람들이이 폭력의 정도가 왜 영향을 미치는지 이해하지 못한다고합니다 트라이얼 랜드 그녀가 필요한 변화를 시작하는 데 도움이되는 한 가지 방법은 자신의 사람들을 보호 할 힘을 불어 넣는 것입니다

"나는 재판 관할권을 크게 바꾸는 것을 의미한다고 생각한다 구조, 몬태나에만 국한된 것은 아닙니다 저는 토벌 정부와 법 집행 사이에 더 많은 협력과 더 나은 관계가 필요하다고 생각합니다 예약 "루치아는 사람들은이 폭력에 시달린 원주민 여성의 목소리를 듣기 시작할 필요가 있다고 말합니다

"사람들이 미국에 그리고 정말로 듣기 시작하면 우리 공동체를 어떻게 강화할 것인가, 우리 공동체를 어떻게 강화시킬 것인가, 우리 공동체를 개혁하는 방법에 대한 우리의 생각을 듣고 나는 우리가 큰 변화를 보게 될 것이라고 생각한다 "우리 공동체를 개혁한다 나는 우리가 큰 변화를 보게 될 것이라고 생각한다 " 전환 : 카메라를 1 대 올리면 온도가 올라갑니다

Russians Likely Hacked Illinois Voter Database, Officials Say

방송 센터, CBS 2 5시 뉴스 나는 죤 존슨이다

나는 이리 카 SARGENT, 속보, 12 러시아 ACCICED ACCICEDED OF ACCUSED 2016 년과의 대화 대통령 선거, 유료 컴퓨터 해킹과 함께 민주당에 네트워크가 연결됨 그리고 후보자 후보자 힐러리 클린턴 러시안 스톨 약 1 백만 개의 신원 확인 여기에있는 사람들은 모두 가능할 것입니다 일리노이 그 방법에 대한 우리의 조사 일 리누이의 컴퓨터 사용 알겠습니다 11 명의 수감자가 청구 됨 해킹을 원한다

컴퓨터, 일반 문서 및 이 문서들과 함께 방해하려는 의도 선거 가장 기본적인 양식 사용 해킹, 우리가 호출하는 피싱 취재원 : IT가 나타납니다 이를 통해 일하는 직원 성장 스캔 스캔 스피어 피싱, 접근 할 수있는 거리 로그인 신임장 그들은 그것을 시도하고 폭발했다

그것 리포터 : 컴퓨터가 위치한 곳 일리노이에서 SCHEME, 그것이 어디 있는지 알지 못한다 계속해서 또는 어디에 있었는지 GUCCIONE E는 그것을 믿었습니다 PASS- 훔친 파일을 넣기 위해

역할의 종류는 무엇입니까? 컴퓨터는 사용 된 컴퓨터였습니다 STALAL DOCUMENTS로, 그렇게되었습니다 그것들에 대한 애셋 리포터 : 러시아인들 해킹을당한 의회 웹 사이트 선거, 일 리누아 선거 관리위원회는 존재하지 않습니다 수령 확인

우리는받지 못했다 에서 확인 재판 과정 그 리포터 : 일리노이 이전에 제기 된 국가위원회 그것으로 해킹 된 90,000 명의 유권자에 관한 정보 오늘, 이걸 지켜라 약 500,000 명의 유권자가 말하길, 하지만 IT가 명확하지는 않습니다 그 뒤에 오는 파일들 일리노이 유권자

그것을 통해 읽는 강론, 그들은 배웠다 우리가 그랬던 것처럼? 그게 뭐니? 말하기, 우리는 아무것도 모릅니다 더 많은 우리는 언제, 아니면 우리와 함께 할 것인가?

Using the PCC Shatford Library Database List

도서관에는 학술지, 잡지 등의 다양한 데이터베이스가 있습니다 신문, 책, 비디오 등이 포함됩니다

연구에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하는 방법은 다음과 같습니다 우리 도서관이 구독하는 데이터베이스의 사전 순 목록을보고 있습니다 목록을 탐색하여 필요에 맞는 데이터베이스를 찾거나 데이터베이스를 선택할 수 있습니다 또는 두 설정 모두 : 비즈니스 또는 히스토리와 같은 주제를 선택할 수 있습니다 뉴스, 학술 저널 또는 비디오와 같은 데이터베이스 유형을 선택할 수도 있습니다

필름 선택을하면, 선택한 것과 일치하는 목록을 얻을 수 있습니다 최고의 베팅이 목록 상단에 강조 표시되어 있습니다 이 페이지를 사용하거나 데이터베이스를 사용하는 데 대한 질문이 있으시면 화면 오른쪽의 사서 대화방에 문의하십시오

Realtime Database triggers (pt. 1) with Cloud Functions for Firebase – Firecasts

DOUG STEVENSON : 안녕하세요 내 이름은 Doug이고 저는 개발자 옹호자입니다

Firebase 팀과 많은 분들이 Firebase Realtime을 사용하고 있습니다 응용 프로그램의 백엔드 데이터베이스 특히, 그것은 채팅방을 구현하는 것입니다 그러나 더 많은 기능을 추가하려고 할 수도 있습니다 모든 클라이언트간에 로직을 복제 할 필요없이 앱을 사용하고 코드를 해커로부터 격리 할 수 ​​있습니다

앱이 작동하는 방식을 바꿀 수도 있습니다 클라우드 기능으로 이러한 작업을 수행 할 수 있습니다 여러 개의 대화방이있는 앱이 있습니다 데이터베이스는 다음과 같이 보입니다 "rooms"이라는 최상위 노드가 있습니다

각 룸에 고유 ID가있는 해당 하위 노드 아래에 있습니다 그런 다음 각 회의실 내에 '메시지'라는 또 다른 노드가 있습니다 고유 한 푸시 ID가있는 채팅 메시지가 포함되어 있습니다 이 메시지들 각각은 하위 값을가집니다 메시지 본문과 그 사람의 이름 누가 보냈습니까? 이것은 괜찮습니다

여기서 잘못된 것은 없습니다 그러나 우리가 방금 본 것은 분명히 대화에 의해 움직이는 피자에 관한 대화방 "Inside Out"이라는 영화에서 나는 아주 좋아했다 그러나 나는 그것에 약간의 피자를 추가하고 싶다 더 많은 피자를 사용하는 것보다 pizzazz를 추가하는 것이 더 좋은 방법일까요? 피자 그림 이예요 재미 있지? 모든 사건이 깔끔하다면 어떨까요? 이 채팅에서 '피자'라는 단어가 이모티콘으로 바뀌 었습니까? 모든 로직을 클라이언트에 코딩 할 수 있습니다

그러나 그것은 각 클라이언트가 올바르게 이것을 할 것을 요구합니다 지원하는 각 클라이언트 플랫폼에 대해, 각 클라이언트의 새 버전을 게시해야합니다 모든 것을 동기화 상태로 유지합니다 블레 오히려이 기능을 한 번만 추가하지 않겠습니까? 모든 클라이언트 앱에 대해 각각을 변경하고 게시 하시겠습니까? 좋은 데, 맞지? 이제 Firebase 용 Cloud Functions를 사용하여이를 수행하는 방법을 살펴 보겠습니다

실시간 데이터베이스로 작업 할 때, 응답을 위해 사용할 수있는 네 가지 유형의 트리거가 있습니다 데이터베이스 변경 이것들은 onCreate, onUpdate, onDelete, onWrite입니다 이들 각각의 트리거는 백 엔드 관리에서 실행될 수 있습니다 클라우드 기능 별

새로운 노드가 데이터베이스에 추가 된 후 OnCreate 트리거, 기존 데이터가 변경된 후 onUpdate 트리거, 노드가 삭제 된 후에 onDelete가 트리거됩니다 이러한 모든 변경 사항으로 OnWrite 트리거, 그러나 당신은 당신의 코드에서 어떤 종류의 변화를 알아 내야 만한다 그것은 이러한 각각의 경우에, 데이터베이스에서 이러한 트리거 및 해당 위치의 영향을받습니다 와일드 카드 경로 구성 요소를 포함 할 수 있으며, 나는 나중에 설명 할 것이다

오늘 나는 창조에 대해서 이야기 할 것이고, 그 다음에는 다른 트리거들 미래의 비디오에서 하지만 쉽게 쓰기 때문에 쓰기를 건너 뛸 것입니다 다른 세 사람과 일하기 위해서 onCreate 트리거를 사용할 것입니다 대신 피자 그림 이모티콘을 사용하도록 사람들의 새 메시지를 다시 쓰려면 "피자"라는 단어가 매우 쉽습니다

이 대체를 할 수 있습니다 한 번 보자 내 프로젝트에는 이미 스크립트가 있습니다 내가 앞서 보여준 대화를 만듭니다 그것은 테스트에 매우 유용합니다

이 유형 스크립트 코드에는 많은 상용구가 있습니다 그러나 알아야 할 것은 시뮬레이트하는 것입니다 그들을 밀어서 몇몇 메시지의 추가 미리 결정된 위치에서 데이터베이스에 저장합니다 나는 지금 당장 그것을 실행하여 당신이하는 일을 볼 수 있습니다 내가 터미널로 가서 스크립트를 실행할 때, 각 메시지를 데이터베이스에 푸시합니다

하드 코딩 된 룸 ID를 사용하여 약간 지연되었습니다 Firebase에서이 파일이 작동하는 것을 볼 수 있습니다 각 메시지가 개별적으로 추가 될 때 실시간으로 콘솔 이제 VS 코드로 돌아가십시오 이러한 메시지에 일부 피자를 추가하려면, Firebase SDK 용 Cloud Functions를 사용해야합니다

실시간 데이터베이스 트리거를 작성하고 내보낼 수 있습니다 ref 메소드를 사용하여 알려줄 것입니다 경로 밑의 변화에 ​​반응한다 "rooms", 와일드 카드 룸 ID, 메시지, 와일드 카드 메시지 ID 중괄호 안에있는 두 개의 와일드 카드 경로의 자식 노드와 일치합니다

필자가 작성해야하는 코드를 작성하고 있으므로 노드가 새로 생성 될 때마다 실행되고, 나는 이것을 onCreate 방아쇠로 만들 것이다 자, 내가 무엇을 만들어야하는지 알고 싶으면, onCreate 심볼을 간단히 명령을 클릭하면됩니다 VS 코드가 나를 그것의 타입 스크립트 정의로 데려 가기 위해 함수 SDK 내부 Linux 및 Windows의 경우 대신 Ctrl 키를 누른 상태로 클릭합니다 이제는 onCreate에 핸들러 함수가 필요하다는 것을 알 수 있습니다

그 자체가 두 가지 주장을합니다 – 데이터 스냅 샷 및 이벤트 컨텍스트 – 해결할 약속을 되 돌린다 모든 비동기 작업이 완료 될 때 내 비디오 시리즈의 약속에 대해 기억하십시오 그렇지 않은 모든 클라우드 기능 HTTP 기능을 배경 기능이라고하며, 그리고 그들은 약속을 되찾아 야합니다 모든 비동기식 작업 후에 만 ​​이행되거나 거부됩니다 그 기능에서 시작된 것은 완료되었습니다

그것이이 TypeScript 정의입니다 우리에게 여기서 상기시켜줍니다 PromiseLike라는 객체 유형에 속지 마십시오 이것은 리턴 객체가 반드시 수행해야하는 인터페이스입니다 적절한 then catch 방식을 사용하십시오

정상적인 약속처럼 원하는 경우 VS 코드를 사용하여 클릭 할 수도 있습니다 아, 그리고 비동기 작업이 남아 있지 않으면 귀하의 처리기 기능에서 수행 할 수 있도록, 약속 대신 "null"을 반환 할 수 있습니다 그러나 그것은 나에게 오늘 사실이 될 수 없다 계속 해보자

그러면 그것이 어떻게 작동하는지 보게 될 것이다 OnCreate는 핸들러 함수를 인수로 취하고, 여기서 익명 함수를 사용하겠습니다 뚱뚱한 화살 구문으로 이것은 내 논리가 살아있는 곳입니다 우리가 보았 듯이, 핸들러 함수는 두 개의 인수를받습니다

데이터 스냅 샷 및 이벤트 컨텍스트 식별자 위로 마우스를 가져 가면, 당신은 그들의 유형을 생각 나게합니다 와일드 카드 값의 문자열 값을 알고 싶으면 경로에서 이벤트 컨텍스트 개체를 사용할 수 있습니다 eventparams 객체는 속성을 포함합니다

그 와일드 카드와 같은 이름으로, 그리고 그 값은 당신이 찾고있는 문자열이 될 것입니다 내가이 기능에서 정말로 필요로하지 않는다는 것을 알게된다 하지만 나는 어쨌든 그들의 가치를 기록 할 것이다 필요한 경우 디버깅에 도움이됩니다 이제 데이터베이스에서 데이터를 가져와 이 위치에 스냅 샷 객체가 추가되었습니다

저에게주는 val이라는 메소드가 있습니다 원시 데이터의 복사본을 JavaScript 객체로 저장합니다 이제 데이터베이스에서 메시지가 이와 같이 보임을 기억하십시오 스냅 샷에서받은 객체 이 속성들이 설정 될 것입니다 텍스트 속성은 내가 대체해야 할 것입니다

이모티콘이 포함 된 피자 단어 그래서 내가 할 일은 그 텍스트 값을 얻는 것입니다 스냅 샷 데이터에 피자를 추가하고, 같은 이름의 const에 할당하십시오 그렇다면 어떻게 피자를 추가 할 수 있습니까? 여기에 그 기능의 구현을 붙여 넣을 것입니다 그것이하는 일은 정규식을 사용하는 것입니다

전체 단어의 인스턴스에 대한 입력 문자열을 검사하는 방법 "피자"대신 각각 피자 그림 이모티로 바꿉니다 수정 된 문자열이 반환됩니다 피자 단어를 이모티콘으로 바꾸는 방법이 생겼으니, 수정 된 문자열을 데이터베이스에 다시 쓸 수 있습니다 스냅 샷의 ref 속성을 사용하면 쉽습니다 목적

ref 속성 위에 마우스를 올려 놓으면, VS 코드는 참조 유형 객체라고 알려줍니다 데이터베이스에 대한 관리자 액세스 권한이 있습니다 이 ref 속성에 대해 더 자세히 말하고 싶습니다 그것에 대해 알아야 할 두 가지 사항이 있습니다 첫째, 참조는 다른 데이터베이스와 매우 유사합니다

사용중인 참조 클라이언트 코드에서 또한 가리킨다 데이터베이스의 일부 위치로 이동합니다 여기 클라우드 기능에서 참조 패턴과 일치하는 위치를 가리킨다 함수 정의의 ref 메소드에 주어진다 이를 사용하여 해당 위치에서 데이터베이스를 읽고 쓸 수 있으며, 다른 위치에 대한 참조를 더 많이 만들 수 있습니다

둘째, 참조에는 관리자 권한이 있습니다 이는 데이터베이스에 대한 완전한 제어권을 가짐을 의미합니다 특히, 보안이 없음을 의미합니다 데이터베이스의 규칙이 영향을 미칩니다 읽기 또는 쓰기가이 참조를 사용하여 수행되는 방식

그러므로 코드를 작성할 때 명심하십시오 이제 메시지 텍스트에 피자를 추가 했으니 까 나는 그것을 다시 데이터베이스에 쓰고 싶다 스냅 샷 참조를 사용하여 호출 할 수 있습니다 그것의 업데이트 메소드와 자식 객체를 전달한다

나는 갱신하고 싶다 하지만 여기에 실종 된 것이 있습니다 업데이트는 비동기 메서드입니다 우리는 마우스를 메서드 위로 가져 가면 그 것을 볼 수 있습니다 업데이트는 약속을 반환하므로 내 함수 완료 될 때까지 기다릴 필요가 있습니다

약속을 마지막으로 돌려 주면됩니다 여기에서 할 이제 터미널로 전환하여 실행합니다 Firebase는 내 프로젝트 디렉토리의 기능 만 배포합니다 함수가 배포 된 후에는 내 대화 스크립트를 다시 실행 한 다음 Firebase 콘솔로 전환하십시오 그것을 실시간으로 볼 수 있습니다

그리고 피자 단어를 볼 수 있습니다 이모티콘으로 대체되었습니다 그런 pizzazz 내 대화방에는 더 많은 성격이 있습니다 그러나 나는 또한 방에있는 사람들을 허용하고 싶다

메시지를 보낸 후 편집 할 수 있습니다 OnCreate 트리거는 다음과 같은 경우에는 실행되지 않습니다 기존 데이터는 데이터베이스에서 변경됩니다 새로운 데이터가 추가 될 때 그래서 누군가가 그들의 메시지를 편집한다면, 이 특별 대우를받지 못합니다

당신이 그것을하는 방법을보고 싶다면, Firebase 채널에 바로 가입하십시오 YouTube에서 알림을받습니다 다음 비디오가 준비되면 그때까지 문서 및 코드에 대한 링크를 확인하십시오 샘플은 아래 설명에 나와 있습니다

다음에 또 보자 [음악 재생]

MERIL database – The Catalyst for your Research (full version)

우리는 연결된 세계에 살고 있습니다 우리는 다른 사람들이 제공하는 서비스, 경험 및 지식에 의존합니다

이것은 특히 연구에 해당됩니다 아이디어를 얻으려면 여러 연구 센터의 동료들과 협력해야하며, 당신이 가지고 있지 않은 장비를 빌리 자 전문 연구 인프라의 서비스를 고용합니다 이것은 많은 시간과 노력이 필요합니다 그렇다면 유럽 연구 인프라가 제공 할 수있는 모든 서비스와 장비를 한 곳에서 찾을 수 있다면 어떨까요? 메릴에 오신 것을 환영합니다! 유럽 ​​연구 인프라를위한 온라인 포털은 외부 사용자에게 열려 있으며, 이를 통해 약 1000 개의 유럽 연구 센터에서 증가하는 데이터베이스에 액세스 할 수 있습니다

2000 서비스 그들이 외부 연구자에게 제공하는 특수 장비의 거의 2500 항목 싱크로트론 방사능으로 재료를 분석 할 사람이 필요하든, 희귀 질환에 대한 DNA 바이오 뱅크, 또는 언어 treebank 당신은 메릴을 사용할 수 있습니다! 고고학 수집 물이 필요합니까? 연구에 필요한 심해 샘플을 채취하는 연구용 선박을 찾고 계십니까? 또는 원하는 망원경을 관찰 할 수있는 전파 망원경? 단지 portal

merileu로 이동하십시오 필요한 서비스를 입력하십시오 유럽 ​​전역에 제공하는 기관을 찾을 수 있습니다 그들의 연락처 정보와 함께

자신의 업무 분야가 무엇이든 상관없이 MERIL을 사용할 수 있습니다 : 우리는 모든 과학 영역에서 연구 인프라를 모았으며, 사회 과학과 인문학을 포함하여 2010 년부터 수천 가지 서비스 및 리소스에 대한 정보를 수집했습니다 유럽 ​​전역의 연구 센터에서 제공합니다 그리고 우리는 매일 계속 성장하고 있습니다 귀하의 연구 인프라가 아직 메릴린치에 없다면, 직접 신청하여 신청할 수 있습니다! 연구는 이미 복잡합니다 필요한 도구를 찾는 데 시간을 낭비하지 마십시오

메릴에게 와서 그들을 찾아라

Activity: Database

[음악] PolyLearn 지원에 오신 것을 환영합니다 이 비디오는 PolyLearn을위한 데이터베이스 활동을 생성하고 사용하는 방법을 보여줍니다 코스

가장 먼저해야 할 일은 오른쪽 위 모서리에있는 편집을 켜는 것입니다 귀하의 코스보기 이제 데이터베이스를 작성할 블록을 선택할 수 있습니다 '활동 또는 자원 추가' '데이터베이스'를 선택한 다음 '추가'를 선택하십시오

이제 데이터베이스 이름을 지정하고 설명을 추가 할 수 있습니다 데이터베이스에 대한 설명은 데이터베이스의 요점 입니다 저는 데이터베이스 '캐비닛 멤버'의 이름을 지정하고이 데이터베이스에 대한 설명을 제공 할 것입니다 트럼프의 각료들로 가득 할 것입니다 나머지 옵션은 확장 가능한 탭 아래에 배치됩니다

이러한 데이터베이스를 사용하면 의견이 필요한 경우 항목을 승인해야하는지 여부를 결정할 수 있습니다 허용 할 수있는 옵션 및 데이터베이스와 관련이있는 기타 옵션이 있습니다 또한이 데이터베이스를 사용할 수있는시기와 등급 결정 방법을 설정할 수 있습니다 점수가 매겨 질 것입니다 모든 설정을 결정하고 데이터베이스를 설정 한 다음 페이지 하단에서 '저장하고 표시'를 선택하십시오

이제 '필드'탭의 실제 데이터베이스에 대한 설정으로 들어갑니다 앞에서 우리는 데이터베이스 전체에 대한 아주 기본적인 옵션을 결정했지만이 페이지에서 우리는이 데이터베이스의 모습을 설정할 것입니다 이렇게하기 위해 모든 항목에 필요한 '입력란'을 추가합니다 우리가 내각 회원을위한 데이터베이스를 수행하고 있기 때문에 우리는 이름, 그림, 및 나이 이 옵션들 각각은 관련된 필드를 가질 것입니다

이름은 '텍스트 입력'입력란을 사용합니다 '텍스트 입력'입력란을 추가하려면 드롭 다운 메뉴를 선택한 다음 '텍스트 입력'을 선택하십시오 이제 필드와 설명의 이름을 추가합니다 이를 위해 우리는 'Cabinet Member Name (캐비닛 회원 이름)'이라고 말하고 캐비닛 이름으로 설명합니다 회원

이것은 필수 입력란이므로 '필수 입력란'확인란도 선택합니다 '자동 링크'는 URL이 입력되고 라이브로 표시되며 사용자가 클릭 할 수있는 경우를 의미합니다 그 URL로 이동합니다 그것은 우리에게 적용되지 않으므로 여기에 체크하지 말 것입니다 마지막으로 '추가'를 누릅니다

이제 'Name'필드를 추가 했으므로 어떻게 보이는지 확인해야합니다 먼저해야 할 일이 있으므로 항목을 추가하십시오 그러면 '항목 추가'탭으로 이동하여 항목을 추가합니다 첫 번째 멤버는 Rex Tillerson이 될 것이므로 여기에 그의 이름을 입력하겠습니다 이제 '저장하고보기'를 클릭합니다

그리고 아무 것도 나타나지 않을 것입니다 '단일 템플릿이 아직 정의되지 않았습니다'라는 오류가 있습니다 필드를 속성으로 지정하여 각 항목을 정의하는 동안 우리는 그것을보십시오 그것은 템플릿에 의해 결정됩니다

이제 '템플릿'탭으로 이동합니다 여기에는 두 가지 템플릿이 있습니다 하나는 목록보기 용이고 다른 하나는 단일보기 용입니다 당신이 원한다면 그것들을 다르게 보이도록 설정할 수 있지만, 나는 그들을보기 위해 설정합니다 똑같은

이미 알 수 있듯이 이미 여기에 템플릿이 설정되어 있습니다 PolyLearn은 보유한 필드를 알고 있으며이를 설정하려고 시도합니다 지금 당장이 작업을 수행하면 '템플릿 저장'을 누르고 '목록 템플릿'으로 이동합니다 탭 이 '목록 템플릿'은 머리글과 바닥 글에 대한 옵션을 가지고 있기 때문에 약간 다릅니다

나는 '머리말'과 '꼬리말'이라는 단어를 넣어 나중에 어디 있는지 볼 수 있습니다 이 템플릿은 이미 우리를 위해 제작되었으므로 '템플릿 저장'을 누르십시오 화면 하단에 표시되어 작동하는지 확인하십시오 목록보기에서 우리는 그것이 작동한다는 것을 알 수 있습니다 이름을 볼 수도 있습니다

이제 다른 필드를 추가 할 차례입니다 이 필드는 회원 사진입니다 '필드'탭으로 돌아가서 다시 드롭 다운 메뉴를 클릭하여 들 이번에는 '그림'을 선택하겠습니다 이제는 이전처럼 이름과 설명을 넣을 것입니다

이것은 또한 매우 중요한 분야이기 때문에 우리는 그것을 또한 필요하게 만들 것입니다 너비와 높이는 사진이 얼마나 크고 넓은지를 나타냅니다 나는 보통 그들 모두를 위해 200 번을하지만 개인적 선호도를 가지고있다 이제 '추가'를 누르고 '항목 추가'탭으로 다시 돌아갑니다 이번에는 제프 세션을 추가 할 것입니다

여기에 그의 이름을 적어 여기에 사진을 업로드하십시오 그런 다음 언제나처럼 대체 텍스트를 넣을 것입니다 마지막으로 '저장하고보기'를 클릭합니다 이제 우리는 그림이 포함되어 있음을 볼 수 있습니다 만, 그것이 모든 것의 맨 아래에있는 것처럼 보입니다 템플릿 탭으로 가서 어떤 일이 일어나는지 봅시다

사진 태그가 모든 것 아래에있는 것을 볼 수 있습니다 바닥 [[회원 사진]]은 사진이 표시되는 곳입니다 이 문제를 해결하는 가장 쉬운 방법은 리셋 버튼을 누르고 PolyLearn이 템플릿을 수정하도록하는 것입니다 너를 위해서

그리고 나서 저장하는 것을 잊지 마십시오 이제 목록 템플릿에 대해서도 그렇게 할 것입니다 그러나 재설정 할 때마다 머리글과 바닥 글을 다시 입력해야하므로주의해야합니다 둘 다 취소하십시오 이제 변경 사항이 적용되었는지 확인하겠습니다

우리는 목록보기로 진행할 것이고, 우리의 세션 사진이 더 이상 모든 것의 아래에 있지 않습니다 엔트리가 모두 유사 할 때 데이터베이스가 가장 잘 보이므로 Rex 그의 입장에서 그렇게하기 위해 우리는 Tillerson의 항목 아래에있는 작은 장비를 클릭 할 것입니다 Tillerson의 설정 페이지로 돌아가지만 이제는 사진이 거기에있다 그럼 그냥 그림을 추가하고, 언제나처럼 대체 텍스트를 아래에 추가하십시오

이제 '저장하고보기'를 눌러 잘 보이는 지 확인하십시오 우리가 볼 수 있듯이 우리의 Rex가 좋아 보인다 그리고 우리가 넘어 가면 세션도 좋아 보인다 이제 그들의 나이 인 마지막 필드를 추가하겠습니다 다시 '필드'탭으로 돌아가서 드롭 다운 메뉴를 누르고 '번호'를 선택하십시오

마지막 두 번처럼 이름과 설명을 넣을 것이지만 나이는 우리가 '필수 입력란'을 체크하지 않을 것입니다 이제 '추가'를 누르십시오 템플릿이 꺼질 예정이므로 템플릿을 추가하기 전에 템플릿을 조정할 수 있습니다 새로운 항목 템플릿을 옮겨서 단일 템플릿을 재설정 한 다음 저장하십시오

그런 다음 목록 템플릿도 재설정해야하지만 저장하기 전에 머리글과 바닥 글을 넣을 것입니다 그래서 우리는 그것들을 볼 수 있습니다 이제 우리는 목록보기로 이동하여 머리글과 바닥 글 단어를 빠르게 알아 차릴 것입니다 그것은 머리말과 꼬리말이있는 곳입니다 렉스에 나이를 추가합시다

다시 우리는 기어 버튼을 누르고 지금이 상자에 나이를 추가합니다 완료되면 '저장하고보기'를 누르십시오 그리고 우리는 렉스가 그의 진입에 나이가 있음을 알 수 있습니다 모든 것이 이제 좋아 보이므로 모든 것이 '데이터베이스'비디오 용이며, 더 많은 질문이 있으시면 PolyLearn 지원 웹 사이트 (polylearnsupportcalpoly

edu)를 방문하십시오 [음악]