Azure SQL Database: The intelligent self tuning data platform – BRK3162

대낮 밤이 어떻게 바뀌지, 지금까지 좋은가? 당신이 많은 재미있는 이야기를 듣기를 바랍니다

즐거운 시간을 보냈습니다 내일의 로이 한 스키마를 듣고 있습니다 그것은 일종의 지역입니다 내가 가진 조직 우리 둘 다 내 이름을 일하는 건 케빈 패리 야

저는 데이터 플랫폼 팀의 주임 프로그램 관리자입니다 속편에서는 Org이 약 14 년 동안 나왔습니다 그래서 많은 일들이 생겨나는 것을 보았습니다 저와 함께 나무 친칠라, 그녀는 쿼리 처리 팀의 개발자 중 하나입니다, 그래서 그녀가 여기 와서 그녀가 만든 물건에 대해 얘기가 정말 멋지 네요 SQL 엔진 내의 쿼리 프로세서 내에서보다 지능적이고 적응력이 뛰어난 몇 가지 기능을 살펴 보겠습니다

그래서 그것은 C와 자기 조정 조건에 반응 할 수 있습니다 적응 형 쿼리 처리에 대한 이야기로 시작할 수 있습니까? 이것은 일련의 기능입니다 SQL 2017로 가져 왔습니다 그리고 그들은 더 엄격하게 적응했습니다 그들은 그것이 아의 상황에 적응하지 않고했기 때문에 만약 그것이 잘못 평가 되었다면 잘못된 선택을하는 것이 적절할 것입니다

자체를 수정하십시오 따라서 사전 처리를 쿼리하면 좋은 성능을 얻는 효율적인 쿼리를 얻는 것이 카디널리티 추정과 관련이 있습니다 이것이 주어진 쿼리로부터 예측하는 예술 또는 과학입니다 각 테이블과 테이블에서 얼마나 많은 행이 흘러 나올 것인가 쿼리 계획 내의 각 분기를 통해 따라서 카디널리티 최적화 최적화 심장 동사 학자 유형을 수행하면 쿼리 계획의 각 단계에서 행 수를 추정합니다

이 통계 기법의 결합이며 가정이므로 다양한 값에 대한 히스토그램의 테이블과 관련된 통계가 있으므로 많은 행이 필요합니다 그 샘플링은 샘플링을 선택하는 방법에 따라 달라집니다 그리고 나서 가정들이 있습니다 그래서 처음에는 특정한 구성들입니다 정확히 얼마나 많은 행이 흐를 지에 대한 지식이 없습니다

그래서 우리는 그들 중 일부는 좋다고 가정하고, 그 중 일부는 좋지 않습니다 그리고이 작업의 일부입니다 가정의 일부가 실제로 유효하지 않은 부분을 수정합니다 견적이 정확할 때 우리는 운영 계획과 물리적 알고리즘에 대한 올바른 결정을 내림으로써 올바른 계획을 얻습니다 그리고 귀하의 데이터를 빨리 되 찾을 수 있습니다

그렇다면 잘못된 견적을 얻는 이유는 무엇입니까? 누락 된 통계가 누락되었습니다 통계적 히스토그램 자동으로 의학적으로 만들 수 있습니까? 아니면 설정 한 방법에 따라 수동으로 만들 수 있습니까? 연간 생성에서 설정하고 테이블에 대한 통계를 작성하지 않은 경우 기대할 행 수를 알 수 없습니다 그래서 우리는 100이나 1처럼 무언가를 얻을 것입니다 과

최적화를 최적화하려고하지 마십시오 그래도, 통계, 그래서 수동 통계를 사용하고 있다면 잠시 후에 테이블의 내용이 통계에 반영되지 않을 수 있습니다 또는 자동 통계를 사용하고 있고 최근에 테이블의 모양을 변경 한 작업을 수행 한 경우 대대적으로 큰 데이터로드를 수행하거나 여러 데이터를 정리하는 것과 같습니다 다시 말하지만, 통계는 테이블의 내용과 일치하지 않을 수 있습니다

그러나 통계가 쿼리를 최적화하기 위해 가고 싶어하며 아마도 잘못된 결정을 내릴 것이라고 믿습니다 통계를 다시 설정할 때 샘플 속도가 부적절합니다 그것은 값의 히스토그램입니다 그리고 당신은 얼마나 미세한 입자인지에 대한 제어권을 가지며 궁극적으로는 테이블을 완전히 스캔하고 모든 가능한 값을 샘플로 봅니다 그리고 과정은 당신이 그것을 얻을 수 있습니다

더 빠르면 오버 헤드도 줄어 듭니다 데이터에 스파이크가 누락 될 확률이 높아집니다 여기에서 여기를 측정하면 사이에 스파이크가 생겨서 놓칠 수 있습니다 그래서 이는 일종의 상충 관계이며 통계에 대한 샘플링 속도를 설정하는 방법을 알 수있는 방법입니다

아주 미세한 그레인 샘플링 속도에 관련되는 오버 헤드가 있습니다 그러나 그 다음에는 배포판에서 더 많은 예외를 잡을 것입니다 punnett 매개 변수 스니핑 문제에 대해 누가 들었습니까? 따라서 매개 변수 스니핑은 우리에게 두통의 종말을 일으키는 현상입니다 너가 가질 때 매개 변수에서 실행되는 쿼리

우리는 일반적으로 쿼리가 전달 된 모든 값을 기반으로 쿼리가 최적화된다는 것을 처음으로 알게 될 것입니다 다음 번에 그 쿼리를 볼 수 있습니다 쿼리 텍스트에는 해당 매개 변수의 변수 만 포함됩니다 쿼리 텍스트가 변경되지 않았으므로 값을 올리면 최적화되지 않습니다 그러나 값이 완전히 다를 수 있습니다

따라서 코리가 처음으로 사용 된 값이 매우 전형적이라면 남은 시간을 보게 될 것입니다 그렇다면 당신은 좋은 성적을 얻습니다 전체적으로 볼 때 하나 또는 두 개의 예외가 나타날 수 있지만 전반적인 성능은 상당히 좋아질 것입니다 처음으로 쿼리를 실행하면 발생합니다 당신은 평범한 가치관에서 벗어난 가치가 있습니다

그런 다음 최적화 작업을 통해 그 가치와 일반적인 경우가 달라질 수 있으므로 가질 수 있습니다 많은 문제가 실제로 그것의 데모를 조금 가지고 있습니다 모델 밖의 쿼리가 그렇게 구성됩니다 최적화 도구에는 놀랍도록 복잡한 코드가 있습니다 그 나에게 놀라움과 나는 잠시 동안 주변에 있었지만 다른 구조들에 대한 것이있다

우리는 그들이 어떻게 행동 할 것인지 가정합니다 그리고 우리는 단지 좋은 모델이 없기 때문에 추측을 할 수있는 몇 가지 구조가 있습니다 그들 중 일부는 비슷합니다 역사적으로 다중 문 테이블 값 함수의 경우 게스트가 하나였습니다 으니까 그 중 하나

몇 주 전에 나온 카디널리티 추정기가 새로운 쿼리 추정자를 위해 구성되었습니다 우리는 그 중 하나를 1200에서 바꿉니다 더 간단한 비트 더 유효합니다 그리고 데이터가 쿼리되는 것을 허용하지 않는 가정

당신이하고 있다면,이 독립과 상관 관계를 즐기는 것입니다 그래서 변수가 2 개인 경우 주 및 도시라고 말하십시오 우리는 그것들이 상관되어 있음을 압니다 그래서 당신은 주와 도시가 있다면

로스 앤젤레스라는 도시가 있다면 캘리포니아 주 권리가 될 가능성이 있습니다 거기에는 상관 관계가 있습니다 다른 값 변수는 모두 상관 관계가 없으며 쿼리 계획을 설정하는 방법과 관련이 있습니다 그래서 그 모든 것들 우리는 얼마나 많은 행이 그 조인에서 나올지에 대해 잘못 추측 할 것입니다

상관 관계가 있는지 아닌지에 따라 강해지므로 모든 일들이 문제를 일으킬 수 있습니다 사면 동질 추정 그리고 이것이 바로 이것이 될 것입니다 그래서 잘못된 쿼리의 캐스트가 쿼리 응답 시간이 느려 비효율적 인 작업을 수행합니다

우리는 계획을 올바르게 세우지 않았습니다 보유하지 않은 데이터에 맞게 최적화되었습니다 지나치게 많은 자원을 소비하므로 매우 큰 값을 위해 최적화하면 적은 양만 흘러갑니다 그런 다음 우리는 많은 양의 데이터를 지원할 수있는 데이터 구조를 설정할 것입니다 메모리 및 그런 다음 아주 작은 데이터 세트를 최적화하면 모든 메모리를 낭비하거나 역으로 낭비하게됩니다

그리고 작은 세트만으로 충분한 메모리를 확보하면 500 만 개의 행을 전달할 수 있습니다 그런 다음 모든 것을 현금화 할 수있는 충분한 공간이 없을 것이며 TV 및 기타 8 가지 시도를 할 것입니다 정말 천천히 그것이 디스크의 예입니다 주어진 쿼리에 대해 너무 많은 리소스를 확보하기 위해 처리량과 동시성을 줄였습니다

그것은 실행하려고하는 다른 모든 쿼리가 굶주릴 것입니다 후속 모델, 리팩토링 및 오프 모델은 모델 구조를 벗어나서 T SQL을 보았습니다 고문 Confort 확인은 특정 구성을 최적화하지 않기 때문에 사람들이 이러한 구성을 사용하여 작업 할 수 있다는 취지에서 효과가 있습니다 Corey를 실행시키고 실제로 더 빠를 것입니다 복잡한 코드가 없어도

그렇다면 우리가 일을 했어야 만했습니다 그리고 우리는 그 구조를 인식 할 것입니다 그래서 우리가 2017 년에 도입 한 기능 중 하나는 다량의 문 테이블 값 기능을위한 인터리빙 된 실행이었습니다 멀티 선택은 테이블 값 기능이 블랙 박스에 끌 렸음을 의미합니다 그들은 고정 카드와 최적화 손님을 하나로 제공합니다

복수 성명서가있는 경우 수율 함수 값으로 테이블을 만든 다음 해당 테이블을 쿼리에 사용합니다 우리는 그 테이블에 도달하는 데 필요한 것을 잘 알지 못하고 단지 하나만 얻습니다 그래서 2017 년에 우리가 그 패턴을 깨뜨린 것입니다

영원히 그리고 한국의 질의 처리 패턴은 당신이 질의를 보는 당신을 최적화 해 왔습니다 당신은 그것을 최적화하는 통계를 보았습니다 그리고 나서 당신은 실행합니다 다중 사이트 인터리브 실행을 통해 우리는 실제로 최적화와 실행을 인터리빙합니다 단계는 쿼리의 작은 모퉁이를 중심으로 정말 깨끗한 경계를 만드는 다중 문 테이블 값 함수입니다

그러면 그 시점까지 최적화 될 것입니다 테이블 값 함수에 대한 값을 얻을 때까지 실행됩니다 그리고 그 카드 유추를 사용하십시오이 유추는 실제 정확하고 나머지 쿼리에 대해 카디널리티 추정치를 사용합니다 그래서

다중 명령문 테이블 값 함수는 처음에는 정말 깨끗했습니다 태클을 시도하는 사례가 정말 잘 작동하므로 더 많은 다른 구조를 취할 수 있습니다 비슷한 방식으로 행동하십시오 쿼리 계획의 코너는 그 시점까지 최적화하거나 그 시점까지 실행 한 다음 나머지 쿼리를 다시 최적화합니다 모든 것에 관한 질문

정말 대화식이 될거야 질문하지 않는 한 도움이되는 마이크를 사용하는 경우 솔리드 스테이트 스토리지가 점점 빨라지고 있습니다 또는 메모리 액세스와 디스크 액세스 간의 경계가 줄어들고 있습니다

예를 들어 Tempe가 유출되었다고 언급하면 그래서 스토리지 클래스가 더 빨라지고 빨라지면서 실제로 SSD가 실제로 이국적입니다 비 휘발성 램 DIMM은 메모리와 마찬가지로 슬롯을 가지고 있지만 영구적이며 디스크처럼 액세스 할 수 있으므로 실제로는 정말 빠릅니다

여전히 전체 IO 스택을 거치면서 작성해야 할 sqlcode가 훨씬 많습니다 우리가 생각하는 것은 디스크이기 때문에 메모리에서 뭔가를 액세스하는 것보다 훨씬 많은 오버 헤드가 될 것입니다 그러나 당신은 그것이 점점 빨라지고 있다고 맞습니다 그러나 너희들은 더 힘들어하고있다

따라서 인터리빙 된 실행 후보는 select 문을 사용합니다 분명히 140 컴팩트 수준에 달려 있습니다 소모품을 가로 질러 그 곳곳에서 사용되지 않는 다중 문 TV는 들어 가지 않을 것입니다 그런 식으로하면 더 복잡해지기 때문입니다 계획을 사용하지 않을 때는 강제로 계획을 세우십시오

우리는 그것에 대해 아무 것도 할 수 없습니다 강제 매개 변수 zation을 사용하지 않습니다 과 사용 힌트를 사용하지 않고 스니핑 매개 변수를 사용하지 않습니다 권리

최적화를 수행하는 방법을 강요한다면 우리는 그것을 존중할 것이지만, 카이저는이를 고칠 것입니다 문제는 다른 방법으로 예상되는 오버 헤드는 최소로 다중 문 테이블 값 함수에서 이미 실현되었습니다 결과를 통해 축적 된 것을 기억합니다 우리가 그것을 실현하기 위해 테이블처럼 보이는 저장소

그래서 우리는 실제적으로 얼마나 많은 행이 우리에게 있었는지 확인하기 위해 구체화를보고 있습니다 현금은 첫 번째 실행 계획입니다 계획의 캐시가 현금화됩니다 후속 실행에 사용됩니다 따라서 매개 변수 스니핑 유형의 문제로 끝날 수 있습니다

실행 계획을 알고있는 계획 특성 그리고 interleaved는 식물에 우리의 새로운 속성을 실행합니다 우리는 실제로 우리가하려는이 일을하고 있다는 것을 알 수 있습니다 이러한 모든 새로운 기능과 동작은 항상 눈에 잘니다 또한 X 이벤트가 있으므로 Telemetry에서 X 이벤트를 사용하는 경우이를 모니터링 할 수 있습니다

X 이벤트에서 훌륭한 정보를 얻을 수 있습니다 그러나 우리는 또한 그들을 표면화하려고 노력하고 있습니다 계획 캐시와 같은 더 눈에 띄는 방식으로 그만큼 계획

문제 인터리브 된 실행 이벤트를 ex 이벤트의 일부로보십시오 나는 그렇게 생각하지만 나는 긍정적이지 않다 그렇습니다 훌륭한 세션을 시작하면 그렇게합니다

나는 그 이름이 무엇인지 모르겠다 그리고 당신은 인터리브 된 실행이 행복 할 때마다 볼 수 있어야하는 라이브 데이터를 보았습니다 그래서 그 모드 메모리 부여 피드백 다시 문제의 2017 기능입니다 우리가 모든 쿼리에 대해 우리는 일할 수있는 기억을 부여해야합니다 메모리의 스크래치 공간

우리가 우리가 필요로하는 기억의 양을 과대 평가하십시오 우리가 과소 평가하면 디스크에 쏟아져 끝날 것입니다 그리고 그 모두는 빈약 한 카디널리티 추정에 의해 좌우됩니다 우리는 그 일을 해결하기 위해 무엇을 했습니까? 일종의 카디널리티 문제를 피하고 있습니까? 왜냐하면 지금 당장 모든 경우에 해결하지 않을 것이기 때문입니다 그러나 우리가 한 일은 처음으로 메모리 부여 메커니즘에 피드백 루프를 도입하는 것입니다

쿼리를 실행할 때 주목할 것인가? 얼마나 많은 기억 쿼리가 궁극적으로 필요하고 델타가 충분히 큰 경우 메모리를 요청했습니다 의지 얼마나 많이 실제로 사용되었는지 기록하십시오

우리가 현금으로 지불하는 쿼리 계획에서 다음에 쿼리를 실행하면 새로운 밸브 메모리 부여 값이 사용됩니다 적응하고 몇 번 앞뒤로 조정하고 일반적으로 꽤 안정적인 상태로옵니다 배치 모드 그것도 안으로 있었다 SQL 2017은 일} 처리 모드는 일} 처리 모드 조회로 제한됩니다

또한 일괄 처리 모드에서는 적응 형 조인이있었습니다 따라서 우리가 물리적 알고리즘을 만드는 결정 중 하나는 당신이 가고 있는지 여부입니다 운영 해시 모드 또는 중첩 루프

그래서 그것들은 다른 점이 있습니다 각각의 점이 더 효율적입니다 때로는 잘못 이해합니다 적응 형 조인이하는 일은 크로스 오버 포인트가 빌드 측면으로 들어오는 행의 수와 관련하여 어느 정도의 경험적 방법을 설정한다는 것입니다

예 그래서 우리는 시작할 것입니다 임계 값을 초과하는 크로스 수가 해시에 합쳐지면 빌드 측에 대해 장미를 누적하십시오 임계 값을 초과하지 않으면 중첩 루프로 유지됩니다 실행 시간에 비행 중입니다

실행이 해시로 바뀔 때 동일한 쿼리에 대해 다른 실행을 중첩 루프로 결합 할 수 있습니다 그래서 고전적인 적응력 중 하나입니다 기술을 사용하여 그래서 그 모든 역사는 우리가 2017 년에 한 모든 것입니다 2019 년에 들어서 지금 말할 수 있습니다 우리는 범위를 넓히고 있습니다

그래서 2017 년에이 기능들은 주로 실행 중에 보았던 것에 적응하고 있습니다 우린 지금이야 2 개의 시나리오를 더 실행하고 잠시 동안 우리는 적응 형 QP라고 계속 부르고 있었고, 실제로 어떤 것에도 적응하지 못하기 때문에 간략하게 설명하기 시작했습니다 더 똑똑하게 만듭니다 이제 우리는 지능적인 QP를 갖게되었습니다

이것은 큰 그림과 같습니다 그래서 우리는 이것을 보면서 몇 분을 보낼 수 있습니다 이것은 우리가 보는 방식, 지능형 QP 및 그 밑에있는 기능입니다 그만큼 빛이 직면 한 부분은 SQL 2017에 상주 한 부분이므로 적응 형 QP가 있습니다

Jeff는 인터리브 된 실행 메모리 권한 부여 피드백을 결합합니다 그것들은 배치 모드에서만 둘 다 있습니다 그래서 모든 것들이 우리가 지금 막 이야기 한 것들입니다 오늘 우리가 SQL 20:19에 대해 발표하는 내용은 무엇입니까? 작업 서 메모리 권한 부여 피드백 interrow 모드입니까? 사람들은 우리가 가지고있는 지연된 컴파일을 가변합니다 OK 문 테이블 변수 변수 함수

에 대한 반복 실행 이제 우리는 테이블 변수에 대한 가치가있을 때까지 테이블 변수에 대한 컴파일을 연기합니다 로스트에서 일괄 처리 모드 또는 얼마나 많은 사람들이 일괄 처리 모드 조인을 사용했는지는 성능에 정말 만족합니다 좋아, 얼마나 많은 사람들이 당신이 쿼리에 열 저장소가 없다면 할 수 없어 좌절되었습니다

그래서 배치 모드는 실제로 효율적입니다 그것의 좋은 묘사로 들어갈 것인가? 그러나 지금까지는 쿼리 어딘가에 열 저장소가있는 경우에만 사용할 수있었습니다 2019 년에는 매장을 성장시킬 때 해당 모드를 사용할 수있게되었습니다 대략적인 QP

새로운 지역이 어디 있습니까? 거대한 Cardenal이있는 경우 그것은 쉽고 카운트 별 같은 집계를 수행하고 있습니다 그것은 우리가하고있는 첫 번째 것입니다 당신은 10,000,000,000 개의 행에서 뚜렷하게 구별됩니다 잠시 시간이 걸릴 것입니다

기억이 많이 걸릴거야 그래서 이것이하는 일은 시간의 매우 작은 소수에서 메모리의 작은 부분에 대한 대략적인 답을 얻습니다 네가 운전 중이라면 대시 보드 나 정확한 값이 반응하는 것만 큼 중요한 것은 아닙니다 이것은 정말 좋은 기능입니다

그래서 ro 모드에 대한 메모리 부여 피드백 SQL (2017)에서는 배치 모드 메모리 허가 피드백을 도입했습니다 원격 유출에 대한 현금 계획을 디스크로 업데이트했습니다 원격 과도한 메모리 부여 낭비 Pine Creek Sick Yusheng에 새로운 쿼리를 추가하면 메모리 부여 피드백의 상태를 이해할 수 있습니다

이것은 모두 150 컴팩트 수준 아래에 있습니다 그래서 우리는 당신이 장면 뒤에서 무엇을하는지 이해하도록 해줍니다 우리는 메모리 허가 피드백 루프가 비활성화 된 X 이벤트가 있습니다 그래서 우리가 메모리 교부금을 조정하고 있다면 그것은 앞뒤로왔다 갔다하며 앞뒤로 움직이며 수렴하지 않습니다

어쨌든 시간의 50 %가 잘못 될 것이라는 점은 없으므로 조정을 중단해야합니다 그 테이블 북 테이블 변수가 실제로 우리의 메모리 교부금에서 쫓겨나는 변수를 보여줍니다 그래서 그것에 대한 정보를 줄 것입니다 새로운 계획 속성 메모리 보조금 피드백이 조정 되었습니까? 이 계획에 대한 메모리 보조금

그리고 몇 가지 값이 있습니까? 그래서 정확한 보조금은 없습니다 그래서, 우리는 그것을하지 않았기 때문에 그것을 조정하지 않았습니다 첫 번째 실행은 우리가 기초가 될 수 없습니다 우리가 처음 본 것은 이번이 처음입니다 계획

당신이 굉장한 숙녀이기 때문에 어떠한 피드백도 사용할 수 없습니다 그리고 나서 네 우리는 거기에있을 수 있습니다 그래서 우리는 그것을 조정했고 우리는 여전히 조정 중입니다 그리고 그렇습니다, 안정적이어서 우리는 더 이상 움직이지 않는 것처럼 보이는 안정된 상태에 도달했습니다

그래서 우리는 단지 것입니다 좋은 전화 그리고 우리는 또한 마지막으로 기억을 요구합니다 문제는 지구본에 반영된 참조가 어떻게 연기 되었는가에 관한 것입니다 우리는 없다? 테이블 테이블 변수가 다른 컴파일을 보여주기위한 공물은 사실 조금 어리니까요

예를 들어, 메모리에 대한 요금으로도 의견을 듣고 싶습니다 일괄 처리 모드에 대한 John의 의견 우리는 방금했습니다 X 이벤트와 고객의 관계는 더 직관적 인 방식으로이를보고 쇼핑 라인 속성을 얻습니다 곧 출시 예정인 것 같습니다

우리는 무언가를 추가 할 수는 있지만 현재는 불가능합니다 질문은 단지 그곳에서 멈추거나 그게 무엇 이었습니까? 권리 기본적으로 그렇습니다 이는 기본적으로 실제 행 수에 대한 증거입니다 그래서 컴파일이 될 것입니다

테이블 변수를 실행하십시오 오, 예상 된 계획부터 시작하고 있습니다 그렇게하지 않으면 그것은 여전히 ​​한 행의 추측 된 추측 횟수를 취합니다 다시는 이것이 예상 된 계획이며 실제로 데이터를보기 전에입니다

이것의 아무도는 이것이 정당한 최적화를하기에서 그것을 멈출 것이다 어떻게 작동하는지 보도록 하죠? 이제 우리는 이것이 어떻게 생겼는지 보게됩니다 당신 좋아, 그럼 내가 데모에 뛰어든다 나는 내 자신을 빨리 소개 할 것이다

저는 동료를 대우하고 있습니다 나는 쿼리 처리 팀의 기술자입니다 SQL 데이터베이스 엔진입니다 그리고 저는 약 2 년 반 동안 팀과 함께 있었고 실제로 적응력이 뛰어난 지능적인 사람들과 실제로 관련되어있었습니다 Kevin이 예를 들어 설명했던 기능들, 나는 적응 형 조인을위한 엔지니어가 아니 었습니다

의견 및 최근에 나는 형제를 위해 일해 왔습니다 모드 메모리 부여 피드백은 현재 공개 미리보기 상태이며 CTP 20의 완전한 레벨 150에 속합니다 이제 모든 데모에서 로마 또는 민주당의 은상 목적에 대한 데모를 살펴 보겠습니다 나는 지금 DW 와이드 세계 수입업자들을 사용할 것입니다

이 특성은 전투력 150 이하에서만 사용 가능합니다 앞으로는 SQL 19에 대해 말하고 있습니다이 기능은 반드시 클라이언트의 모양을 변경하지는 않으므로 압축 수준 요구 사항을 제거하기를 바랍니다 항상하고있는 것처럼 기억의 근거를 바로 잡는 것입니다 모든 컴팩트 레벨에서이 기능을 사용할 수 있기를 바랍니다

Short Elementary를 보면 특히 흥미로운 일입니다 하루에 예상치를 초과하고 편안함 요구 사항 없이는 300,00000 개의 검색어가 표시됩니다 이 기능을 사용하면 3000000 개의 쿼리가 도움이 될 것입니다 알았어 그래서 이걸 전투 레벨 150에 보냅니다

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우리는 한 무리의 팩트 테이블을 가지고 있습니다 차원 테이블 예를 들어이 테이블을 보면이 사실에 아마 2 천만 개의 행이있을 것입니다 나는 실제 생산 작업량에서 한 행을 다시 가지지 않는다는 생각에 통계를 제공 할 것입니다 그것은 당신에게 나쁜 계획들을 줄 것입니다

여기이 미친 곳이 있습니다 우리는 해쉬 조인을 얻을 것이고, 우리는 order by 절을 사용하게 될 것입니다이 절은 다시 해쉬 조인 모두를 정렬 연산자로 제공 할 것입니다 우리의 메모리를 소비하는 운영자에게 응답했고, 통계에 피드 테이블에 행이 하나 있다고 생각했기 때문에 이에 답했습니다 그것은 잘못된 기억의 근거를 얻게 될 것입니다

또는 메모리가 거의 주어지지 않을 것입니다 그리고 우리는 그것이 임시 DB로 당겨지고 있음을보아야합니다 그래서이 위대한 것은 아마 2 초 동안 뛰게 될 것입니다 그 동안 나는 이야기하고 싶습니다 이전에 그런 식으로 쇼 계획 속성에 대한 자세한 내용

그들 중 많은 분들이 Dennis에게 훌륭한 세션을 제공하도록 권유하고, 메모리 보조금 피드백이 여러분을 기다리는 것을 알 것입니다 라이브 데이터가 들어오는 것을 볼 수 있습니다 따라서 일부 고객과 마찬가지로 Hey와 같습니다 사고는 시원합니다 하지만 그때 가야 해

메뉴를 시작해야합니다 라이브 데이터를 볼 수있는 설치 마법사가 있습니다 쉽게 볼 수있는 방법과 지금 우리는 내가 보여줄 상호 계획 속성을 가지고 있습니다 잠시 후에 봐라 이 공란을 그렇게 명확하게 봅시다

두 해시 응답 연산자는 그 이유 때문에 충분합니다 추정 된 데일란 원은 실제로 약 3000000 개의 행을가집니다 좋아, 그래서 당신이 기억에서 속성을 보면 내가 말하고 있었던 속성들 정보 속성을 부여하면이 속성 호출이 있습니다 피드백이 조정되었고 현재 그 값은 첫 번째 실행이 아니기 때문에 처음으로 쿼리를 실행하면 사용법을 추적 할 것입니다

디스크에 유출 된 경우 운영자가 실제로 얼마나 많은 메모리를 필요로 했습니까? 실제로이 빌드를 두 번째로 막을 필요가 있으므로 두 번째로이 쿼리를 실행합니다 피드백은 사용법에 따라 결정됩니다 우리는 그것이 쏟아지지 않도록 필요한 기억을 제공 할 것입니다 또한 약 29 초가 걸렸음을 알기도합니다 일시적 DB 주문이 있었기 때문에 쿼리 완료에 실패한 경우, 스퍼스는 상당히 비쌉니다

OK, 약 3 초가 걸렸으므로 거의 10 배 더 빨라졌습니다 이제 속성을 살펴 보겠습니다 좋아, 어디 있니? 좋아, 네가 여기 보면 이제 속성이 변경되었습니다 예, 조절은 피드백을 의미하고 피드백이 적용되었습니다

이 경우 여러 번, 아마도 공정하게 다시 실행하십시오 예라고 말하는 지점에 도달 할 것입니다 이는 메모리 보조금 피드백이 시작되었음을 의미합니다이 단계가 적용되었습니다 그것은 필요한 정확한 메모리를 가지고 있으며 더 이상 변경하지 않을 것입니다

그리고 메모리 건 피드백이 비활성화 될 수있는이 경우도 있습니다 예를 들어, 전력계에 민감한 식물이 있습니다 이것은 파라 미터 및 물건을 가지고 있기 때문에 메모리 부여 피드백에 대한 비 목표입니다 처음으로 파라 미터를 사용하면 매우 낮은 장미를 얻게되고, 두 번째로 파라 미터를 통과 한 파티가 돌아 오면 변동될 것입니다 백만 줄 이니까 요동 치고 22 개 집행 이후에는 회원국이 좋아할 것입니다

이봐, 난이 직업을 돕지 않을거야 증가하고 우리는이 시점에서이 기능을 비활성화 할 것입니다 이 속성은 무효로 읽히지 않습니다 미래가 너를 미치지 못하게하는 것을 의미한다 그것은 하나의 시나리오가 될 수 있습니다 거기에 시나리오가있을 수 있습니다 몇 가지 다른 이유로 비록 계획의 경계 감각이 아니에요

어떤 이유로 든 정적 인 준비가되어 있어도 버그가 있습니다 무언가가 잘못되었다는 것을 알고있을 때 장애인이 될 수 없습니다 당신은 우리에게 다가 갈 수 있으며 문제를보고하고 다른 전력 계량기 중 일부는 볼 수있는 정확한 근거가 없다 제 1 장소에 정원 정확한 보조금 및 메모리 보조금 피드백을 걷어차 필요가 없습니다 좋아요, 그밖에 내가 생각하는 것 이외에 통계를 설정하려고합니다

원래 카운터로 돌아 가지 마십시오 데모의 나머지 부분을 엉망으로 만들면 계속할 수 있습니다 감사 이것은 우리가 작업하고있는이 기능의 단점을 실제로 잘 보여줍니다 우리가 여기서하려고하는 것은 당신이 더 많은 일을하지 않고도 일들을 더 빨리 진행할 수있는 기능입니다

권리 우리는 쿼리를 전혀 건드리지 않았다는 것을 알았습니다 우리는 약 29 초 만에 처음으로 달렸다 동일한 데이터에 대해 똑같은 쿼리를 다시 실행하면 29 초에서 3 초가됩니다 기능의 일종은 기능을 활용하기 위해 무엇이든 다시 작성하지 않고도 더 빨리 수행 할 수있는 기능입니다

따라서 테이블 변수 지연 컴파일 레거시 동작 수동 통계 생성 및 임시 테이블 업데이트 수동 통계 작성을 할 수 있습니다 테이블 변수를 업데이트 할 수 있습니다

이해해 진술서 세금 환급 일시 중지하고 다시 추정하십시오 그래서 여기서의 변화는 테이블 생성입니다 정의

제약 조건을 사용하면 테이블 변수에 대한 임시 테이블을 검사 제약 조건의 기본 키 고유성에만 적용 할 수 있습니다 테이블 변수 생성의 일부로 자동 통계 생성은 임시 테이블에서 발생하지만 테이블 변수에서는 발생하지 않습니다 그리고 마지막으로 하나의 배치에서 시도 객체를 사용하여 생성하면 동일한 배치에서 사용합니다 임시 테이블을 참조하는 명령문을 임시 테이블로 컴파일합니다 첫 번째 실행까지 연기 된 것으로 존재하지 않습니다

그래서 그 일괄 처리 내에서 생성 된 임시 테이블을 참조 할 경우 우리는하지 않을 것이다 그 명령문을 컴파일 할 때까지 우리는 모든 것을 다 실행했습니다 따라서 예상되는 행 수에 대해 적절한 숫자 처리를 할 수 있습니다

테이블 변수 그 같은 상황에서 너 한테 고정시킬거야? 하나의 견적 왜냐하면 우리는 그 진술 텍스트의 중간에 멈출 수있는 방법이 없기 때문입니다 일시 중지하고 다시 추정하십시오

그래서 여기에 변화가 있습니까? 테이블 변수 지연 컴파일로 다시 150 compatmode의 일부입니다 그리고 그것은 그가 Yup 업그레이드를 2019로 변경하고 1:50 호환성을 켜야 만하는 유일한 방법입니다 그리고이 동작은 테이블 변수를 참조하는 명령문의 컴파일을 켭니다 그것은 존재하지 않았다 첫 번째 실행 때까지 연기가 연기 되었습니까? 인터리브 된 실행과 같습니까? 우리는 그 진술에 도달 할 때까지 기다리고 있습니다

그리고 그 전에 얼마나 많은 데이터가 그 테이블 변수에 있는지 계산해 봤습니다 해당 테이블을 참조하는 명령문을 컴파일하십시오 테이블 변수 이제 우리는 그것을 볼 수 있습니다 그래서 전에 테이블 변수를 다른 컴파일하기 전에, 그래서 어떻게이 단어가 소피 쿼리를했는지 또는 당신은 적절한 seger했다

초기 컴파일 동안 테이블 변수를 참조하고 최적화 단계를 수행하는 일련의 명령문이 있습니다 테이블 변수에 의해 반환 된 실제 행 수가 꽤 적지 만 일종의 OK 인 테이블 변수에 대해 하나 귀하의 견적은 완전히 꺼져 있으며 여기에 테이블 변수가있는 경우 문제가 발생합니다 하류에있는 사업자들의 무리는 추정 된 의지를 전파 할 것입니다 대부분의 이러한 의사 결정의 대부분이 사망에 이르기 때문에 품질은 최적화를 수행합니다

중첩 루프 조인이나 해시 조인을 사용하기 위해 조인 알고리즘과 같은 카디널리티 추정은 어떻게됩니까? 그래서 이러한 모든 결정 카디널리티 평가에 영향을 받습니까? 이 개선 이전에 어느 작업을 중단 했습니까? 우리 주변에 어떻게 그렇게 접근 했습니까? 모두 잘못되었거나 손님이 예상 한 것입니까? 재 컴파일 옵션을 사용하여 재 컴파일 되었습니까? 아니면 대신 임시 테이블을 사용합니까? 또는 옵션 해시가 옵션을 선택한다고 말하는 것처럼 강제로 힌트에 가입해야합니다 중첩 루프 조인을하지만 테이블 변수가 다른 컴파일을 사용합니다 이 기능을 사용하지 않아도 문제가 해결되고 떠날 수 있습니다 이것은 전투 레벨 140에 우선적으로 적용됩니다

나는 이것을 140으로 보냈을 뿐이다 개선과 우리는 우리가 얻는 이익이 무엇인지 알 것입니다 우리가 그것을 가능하게 할 때 좋습니다, 여기 마스터가 있습니다 좋습니다, 그래서 우리는 탁자, 변수 호출 딸을 선언하고 우리는 우리 학년에서 그것을 참조 할 것입니다

그래서 이것은 아마도 2 초 동안 진행될 것입니다 계획 모양을 보면 재미있는 일종입니다 당신은 지금 당신이 보는 것을 나에게 말할 수 있습니다 앞으로 전투 레벨 150없이 볼 수있는 것을 기억하고 나에게 말해 줄 수 있습니다 계획을 살펴 봅시다

알았어 그래서 좋습니다 이것이 우리가 보는 테이블 변수입니다 예상 행 수와 추정치에서 수신 된 행 수는 기본값이며 실제 행 수입니다 그것은 실제로 얻었다

약 250 만명이 그렇게 벗어 났습니까? 그리고이 계획에 잘못된 점이 무엇입니까? 모든 입력 누군가 뭔가를 말했다 그래, 관절 유형 그래서 당신이 그것을 볼 수있는 경우 볼 수 있습니다 중첩 루프 조인입니다 우리가 가지고 있기 때문에 좋은 선택의 종류가 아닙니다 350 만 줄과 같이 행 수가 높아집니다

합류하면 더 좋았을 것입니다 이는 예상치를 기반으로하기 때문에 직관적입니다 1의 행 크기, 우리는 너무 적은 메모리로 시작한 다음 10 DB로 스포크가 있습니다 그리고 당신도이 계획에서 병렬성을 갖고 있지 않다는 것을 알 수 있습니다 이것을 전투 레벨 150에서 다시 실행하고 우리가 얻은 것을보고 또한 약 19 초를 신중히 지적합시다

방법을 보자 더 좋아지면 좋아, 150 피울거야 그리고 나는 계산서를 달리고있다 나는 똑같은 테이블에 대해서 똑같은 질의를 사용하고 있는데, 활과 같은 카레를 사용하고 있습니다

누군가 다행히도 우리는 방법이 없습니다 그 때까지 Kiddin 기능을 보았으나, 다음 릴리스에서는 훌륭한 사회 계획 속성을 갖게 되길 바랍니다 이제는 테이블 변수가 빌드 사이트에 있기 전에 대칭 이동한다는 사실을 처음부터 살펴 보겠습니다 이제 프로브 측에 있으므로 보자 실제 행 수는 실제로 행의 수를 줄인 것이 실제로 정확하고 지난 번 예상 한 것보다 좋습니다

그리고 중첩 된 루프 대신 조인 알고리즘이 정확합니다 우리는 해쉬 매치 (hash match)를 가졌고, 이제는이 법안을 가지고 있지 않습니다 이 기능을 사용하면됩니다 우리는 개선을위한 나쁜 계획을 수여하고 있습니다 우리는 발전하고 있습니다

계획은 인턴의 수행 능력을 향상시키고 그 효과를 나타냅니다 9 초 네 다시 한번 그것은 또 다른 예입니다 의 무엇이든 바꿀 필요없이 빠르게 물건을 만들 수 있습니다

통과하지 않았습니까? 별개의 개수 처음에는 그것에 대해 조금 설정하십시오 이것이하는 일은 정답의 근사치를 제공하는 것입니까? 그리고 매우 작은 메모리를 사용하여 매우 빠릅니다 하이퍼 로그 로그라는 기술을 사용합니다 실제 결과를 샘플로 추정하는 방법입니다

결과가 있어야합니다 결과는 97 %의 경우 정답의 3 % 이내가 될 것입니다 알고리즘을 깨고 답을 줄 수있는 복잡한 상황을 만들 수 있습니다 그만해 그러나 97 %의 경우

그것은 아주 작은 마진 안에있게 될 것입니다 그리고 이것은 다시금 재정상의 결과와 같은 것이 아닙니다 정확한 답변이 중요한 부분 분명히 약을 사용하지 않을 것입니다 그러나 당좌 계좌의 잔액은 얼마입니까? 그러나 반응성이 정확도의 마지막 두 자리 수보다 훨씬 중요한 경우에 적합합니다

이것은 많은 의미가 있습니다 따라서 바늘을 몰 때 대시 보드를 운전하면됩니다 마지막 두 자리 숫자는 아무도 알아 차릴 수 없을 것입니다 그러나 업데이트되기 전에 30 초 동안 기다렸는지 알 수 있습니다 맞아요

이것이 정말로 많은 의미가있는 일종의 것입니다 이것은 구문 변경이므로 새로운 구문을 사용하여 옵트 아웃해야하므로 compat 수준 요구 사항이 없습니다 그래서 뚜렷한 수 대신 이제 값이 값의 별개 개수로 계산됩니다 그래서 아주 사소한 변화

표현 내에서 분명히 구별하기 위해 먹일 수있는 것은 무엇이든간에 어떻게 생겼는지 보자 좋아요, 근본적으로 approx count distinct는 주어진 표현식을 평가하고 그룹 내에서 비 ​​고유 null 값의 대략적인 수를 반환합니다 Kevin이 대략 플러스 또는 -3 %의 97 %라고 말한 것과 비슷합니다 주된 이유 중 하나는 응답 성을 사용하려는 것이고 두 번째 것은 응답입니다

그것은 아주 작은 기억 공간입니다 그래서 별개의 셀 수는 매우 철저한 작업이며 대부분의 시간입니다 당신이 그것을 알아 차리면 그것을 게시합니다 반면 MDB 별개로 생각하면 매직처럼 보일 것입니다

아마 기억력이 300 배 적어지기 때문에 구술력을 구별 해내는 인턴이 매우 적게 인쇄됩니다 정확한 가치와 아마도 약간의 시간이 걸릴 것입니다 메모리 집약이기 ​​때문에 다시 말하지만, 데이터 세트에 값이있는 경우 이것은 메모리 사용량이 적은 곳에서 사용할 수있는 완벽한 예와 같을 것입니다 그렇게하지 않으면 흘러 넘치지 않고 큰 지연을 초래할뿐만 아니라, 다른 검색어도 굶주리고 있지 않습니다

그래서 우리가 철자를 모르더라도 필요한 것보다 더 많은 메모리를 사용하고 작은 메모리 사용량을 사용합니다 다른 쿼리에 더 많은 메모리를 제공합니다 어디서나 당신은 철저하고 정교 할 필요가 없습니다 이것은 좋은 일이 될 것이고 배치 모드의이 힌트 감속을 사용하여 나의 carianne를 본다면 좋아 왜냐하면 나는 천둥을 뱃치 모드에서 훔치고 싶지 않기 때문이다

또 하나의 개선점 인 100 oh 지능형 QPQB 트리가 여기에 있습니다 나는 너무 사랑한다 이 기능을 사용하지 않으면이 쿼리가 일괄 처리 모드로 실행됩니다 자 이제 저는 이것을 실행하려고합니다 이것은 정확한 값을 반환 할 별개의 버전입니다

나는 아마 약간의 시간이 걸릴거야 메모리 집약이기 ​​때문에 다시 말하지만 완벽한 완벽한 저녁 식사는 어떤 유형의 쿼리 연도에 따라 달라집니다 계좌 개설 여부를 확인하고 계십니까? 실제로 전적으로 기억에 맞을 것입니다 아마 많은 것을 볼 수 없을 것입니다

첫째, 게임이지만, 특히 MDB 인 경우에는 차이점을 확인하게됩니다 따라서이 보고서에는 약 29000000 개의 별개 값이 있다고합니다 그것이 반환 할 가치이며, 그런 다음 메모리를 살펴 보겠습니다 승인 속성

승인 이렇게 부여 된 메모리는 약 15GB였습니다이 경우에는 분쟁을 시도하지 않았지만 여전히 좋습니다 메모리 1

5GB의 메모리가 많으며 대략적으로 소요되었습니다 12 초 이걸 다시 실행 해보자 테스트를 세고 오류율 내에 있는지 확인하십시오 뭐라구? 시간 낭비하고 기억이 어떻게 생겼어? 뭐라 했니? 우리가 완전히 다른 기능을 사용하고 있기 때문에 다른 쿼리입니다

나는 금전적 인 현금을 지우고 그것을 증명하기 위해 당신을 위해 그것을 다시 실행한다 그것은 완전히 다른 방식입니다 나는 그것이 OK에 영향을 미쳐야한다고 생각하지 않아 약 5 초 후에 끝난다 그리고 메모리 정보를 살펴 봅시다 문자 그대로 1

5KB 272KB에서 100KB조차 보이지 않는 경우 우리가 약간 벗어 났을 정도로 대략 20000000 개의 줄이 있다고 말하면서 그것을 끝내었다 그러나 그것은 아직도있다 특히 대시 보드에서이 문제를 사용하는 경우에는 문제가되지 않습니다 나는 단지 소품 현금을 지우고 완전히 다른 등급이라는 것을 보여주기 위해 다시 한 번 해보겠습니다 이게 어디 있니? 여름, 네, 거기있어, 가라

나는 해외 현금을 먹일거야 그 위대한 재방송하자 승인 아, 그런데 어쨌든 재 컴파일이있었습니다 그렇지 않다면

알았어요 네, 그래도 여전히 같은 성능입니다 30000000 행 그리고 우리는 여전히해야합니다 상대적으로 적은 메모리 인쇄 좋아, 너 한테 돌아가

지금까지 데모에 관해 언급 한 내용에 대해 지금까지 다른 질문이 있습니까? 이것은 근사치 개수는 예외 중 하나이지만 일반적인 경우에는 우리가보고있는 것입니다 뭐야? 코드를 변경하지 않아도되는 기능을 채택 할 필요가 없습니다 그것은 단지 더 빨리 달린다 그리고 그것이 당신을 그들이 compat 수준으로 보았던 이유입니다 그래서 우리가 계획을 최적화하는 방식을 바꿀 수있는 모든 것

또는 계획 수행의 모양 코드에서 아무 것도 변경하지 않아도됩니다 컴팩트 한 수준으로 단단 해지겠습니까? 그렇게하면 당신 밑에서 변화하는 것에 대해 걱정하지 않고 업그레이드 할 수 있습니까? 갑자기 문제 그래서 당신은 월별 명세서 기능이 테이블 값입니다

그래서 다중 문장 테이블 값 함수? 예 거기에 도움이 필요합니다 무언가를 추가하십시오 그러나 사라졌습니다 권리

다시 그래서 대략 별개로 계산하십시오 수학은 내 머리 위로 하이퍼 로그 로그이지만 길입니다 Cliff 노트 버전은 무엇입니까? 그들이하는 일은 상당히 정교한 표본 추출 알고리즘을 사용하는 것입니다

특정 범위의 데이터 세트 내에서 샘플 가져 오기 그리고 그들은 비밀스런 소스가 어떤 것을 대표 해 그것이 좋은 각도의 예가 될 것인지를 알아내는 방법을 가지고 있습니다 따라서 소량의 데이터 만 소화해야합니다 없이 모든 방의 전체 데이터 세트를 검토합니다

동기화를 자랑스럽게 생각하면 유용합니다 데이터 세트를 메모리에 저장할 수있는 경우 매우 큰 데이터 세트가있는 사례 당신은 많은 것을 얻지 못할 것입니다 그게 전부라면 정답에 농장을 베팅하지 않는 완벽한 결정 정확성을 요구하지 마십시오

Don'TN은 빠른 응답이 필요합니다 재무 결과에 대한 정확한 답변이 필요하거나 작은 데이터 세트가 필요한 상황에 적절하지 않으며이를 이해하는 것이 중요합니다 대략 별개의 수는 마술이 아닙니다 이것이 해결할 수있는 문제에 부딪치지 않는다면 항상 빠르지 만 빨리 답할 것입니다 당신을 위해 무엇이든 해결하십시오

그래서 만약 당신이 메모리가 부족하거나 굶어 죽지 않는 메모리의 양 때문에 소비에 의해 별개 그렇다면 당신은 가지 않을 것입니다 이것은 당신을 위해 많은 것을 향상시키지 않을 것입니다 당신이 그것을 실행하는 시간이 길수록 구별되지 않을까요? 항상 걸릴거야? 그만큼의 기억 그리고 그것은 전형적으로 병목 현상이 될 것입니다

아마 메모리지면 피드백이 도움이되었을 것입니다 두 번째 시간을 보여 주었다면 아마이 빌드를 수정했을 것입니다하지만 여전히 진행될 것입니다 모든 작업은 철저한 작업이므로 메모리가 필요합니다 기본적으로 모든 고유 값의 해시 테이블을 구축하고 있습니다

과 값이 수백만 개의 별개의 값을 가지면 정말 큰 데이터 구조가됩니다 Hennis는 많은 공간을 통제합니다 장미 저장소에 배치 모드 그래서 일괄 처리 모드입니다

우리가 컬럼 스토어 인덱스를 갖기 시작했을 때 우리가 컬럼 스토어에 들어온 것 컴 매장 매우 압축 된 공기로 매우 효율적으로 많은 데이터를 처리하기 때문에 좋은가요? 일괄 모드 처리가 그 (것)들로왔다 둘 다 스캔 롯트에 대한 분석 쿼리에서 작동하는 경향이 있습니다 그리고 많은 양의 데이터와 당신은 일반적으로 합계 평균을하는 것과 같은 것을합니다

로스트 또는 이동 하나 시간을 썼다 그래서 당신은 실행, 전체 계획을 통해 하나의 행을 이동합니다 일괄 처리 모드를 통한 흐름은 한 번에 수천 개의 행에 대한 데이터를 전달하고 약 1,000 개의 행을 일괄 처리하고이를 통해 전달합니다 과 그래서 대신 앞쪽 평균 연산자를 사용하면 TH 행의 Rd가 평균에 더 많은 값으로 추가되고 다른 값이 평균에 더해진다

대체 어디에? 한 번의 작업으로 1,000 개의 행을 표시합니다 프로세서 내에서 벡터 응용 프로그램을 사용하므로 속도가 빨라집니다 훨씬 더 효율적이지만 칼럼 스토어와 관련되어있어 최적화 프로그램을 속일 수있는 악명 높은 MVP가 있습니다 일괄 처리 모드를 사용하면 쿼리에 com 상점을 사용하지 않고 있음을 알 수 있습니다 만들기

업데이트 열 저장 테이블이 있습니다 쿼리에 실제로 참여하지 않은 인덱스 최적화 프로그램이 일괄 처리 모드를 사용할 수 있다고 생각하게 만듭니다 그래서 사람들이 이러한 융합 된 작업 해결 방법을 고안하게하는 것이 아닙니다

우리는 당신에게 그것을 사용하는 방법을 줄 것이라고 생각했습니다 앞 그래서 실제로 잡동사니 시나리오에서 유용하므로 하이브리드 트랜잭션 분석 처리가 가능합니다 그래서

다수 더 나은 배치 모드는 매우 효율적입니다 큰 행 집합에 대해 집계를 수행 할 때 사례 사용 사례가 중복되는 열 저장 작업을 평가했습니다 일종의 조작에 의한 지능

너는이 재고 목록이 다 떨어지기를 언제 알았 으면 좋겠다 꽃을 사용하는 표준 예제에서는 꽃을 판매하고 있습니다 당신은 하루가 끝날 때 다 떨어지기를 원합니다 또는 당신은 내일 전에 도움이 될 남은 꽃 잔뜩이 있거나 하루가 끝나기 전에 당신이 다 떨어지게 될지 모른다면 그리고 나중에 사람들을 나눌 때 나타날 수있는 모든 사람들의 기회를 잃어 버립니다

따라서 그것은 부패하기 쉬운 필수품이며, 이것이 어디서 얻을 수 있는지에 대한 한 가지 예일뿐입니다 특정 결과는 인생 데이터에서 분석적 쿼리 결과를 가져 오지만 ETL을 처리하지 않고 몇 시간 후에 분석합니다 따라서 로스트 또는 배치 모드의 일종의 시나리오입니다 열 저장소를 사용할 수없는 경우가 있습니다 그래서

다수 더 나은 배치 모드는 매우 효율적입니다 큰 행 집합에 대해 집계를 수행 할 때 사례 사용 사례가 중복되는 열 저장 작업을 평가했습니다 열 저장이없는 곳에서도 유용합니다

그래서 이것은 일종의 프로세스를 얻는 방법의 차이를 보여주는 그래픽의 일종입니다 여기에 로밍 모드가 표시됩니다 따라서 각 행은 쿼리 계획의 모든 작업을 순차적으로 처리합니다 각 열이있는 열 저장소의 일괄 처리 모드는 별도의 저장소에 있으며 그 행에서 천 개의 행을 가져옵니다 모든 작업을 하나씩 차례로 진행합니다

그러나 1000 명의 전체 집단이 모든 작전을 통해 하나의 단위로 행동을 썼다 고 말했습니다 로스트 용 일괄 처리 모드를 사용하거나 똑같은 작업을 수행 할 수 있으므로 모든 열과 행이 있으므로 수천 줄이 필요합니다 네가 만날 수있는 열 스토어처럼 쿼리에 참여하지 않는 참조 열은 사용하지 마십시오 모든 것을 복원하기 위해 복원

그리고 1000 행의 그 그룹 그런 다음 쿼리의 연산자를 모두 통과합니다 그래서 이것은 우리가 여기에서하고있는 것에 대한 개념 개념의 일종입니다 다시 150 콤팩트입니다 쿼리의 모양을 변경하기 때문에 문제가 발생합니다

최적화 일괄 처리 모드 경험적 방법 따라서 우리는 최적화 프로그램이 일괄 처리 모드 계획을 고려하도록 허용하고 있습니다 열 저장소가없는 경우 그래서 우리는 최적화 된 검색 공간을 열어 가고 있습니다 주어진 쿼리가 가능한 모든 방법을 통해 검색 할 것이기 때문에 문제를 해결할 수 있습니다

맞아요 답을 얻기 위해 취할 수있는 모든 다른 경로를 통해 모든 검색을 해결할 것입니다 주어진 쿼리 그리고 일괄 처리 모드를 추가하여 그 가능성을 폭발 시켰습니다 어느 것이 가장 효율적인지를 탐구하고 평가해야합니다

그래서 거기에는 비용이 있습니다 그래서 우리는 그것을 지우는 것을 피하기 위해 맨 위에 위로 몇 가지 발견법을 넣었습니다 그 길은 당연히 이기지 못할 것입니다 따라서 작은 테이블 인 경우 연산자를 사용한 후에 테이블 크기를 살펴 보겠습니다 일괄 처리 모드로는 아무 것도 얻지 못할 것이기 때문에 여분의 오버 헤드를 처리하지 않을 것입니다

모든 계획을 탐색합니다 입력 쿼리에서 예상 된 카디널리티입니다 최적화를 거치면서 추가 체크 포인트가 생기는데, 모든 일괄 처리 방식 플랜트가 훨씬 더 높은 비용을 지불하고 원격 계획이 무엇인지 알 수 있습니다 아마 평가 일괄 처리 계획을 중단 할 것입니까? 우리가 그것들을 넣기 전에 우리는 어디에 있었는지를가집니다 우리는 할 수 있었다

일괄 처리 모드로 실제 쿼리 실행 속도를 약간 높일 수는 있지만 컴파일 시간이 길어지면 어떤 이득도 얻지 못합니다 실행 시간 이것이 바로 이러한 최적화를 통해 여기서 피하고자하는 것입니다 우리는 또한 많은 컨트롤을 제공합니다 따라서 배치 모드를 강제로 해제 할 수 있습니다

할 수있어 사용 가능하게 만들지 만 강제되지 않습니다 왜냐하면 옵티마이 저가 계획을 완료하는 더 빠른 방법을 찾으면 더 좋든 그렇지 않든간에 그렇게 할 것입니다 그래서 우리는 조금 새로운 배치 모드 스캔 연산자를 도입하여이 연산자가 실제로 데이터 페이지 밖으로 또는 열 저장소에서 데이터를 읽는 쿼리 실행의 일부가되었습니다 그리고 그 파이프 라인에 데이터를 공급하기 시작합니다

그리고 이제 그 모든면에서 우리는 배치를 형성하고 있습니다 따라서 스캔 운영자는 장미 점을 읽으면 그 시점에서 학사 학위를 받고 그 이후의 모든 것은 배치 모드로 실행됩니다 따라서 가능한 한 충분합니다 워크로드의 상당 부분이 분석 쿼리 인 경우 어떤 이점이 있습니까? 조인 및 집계와 같은 연산자가 수십만 개의 행을 처리하는 곳은 어디입니까? IO 경계가 완전히 바뀌면 작업 부하가 CPU에 바인딩됩니다 그러면 CPU로 무엇을 할지라도 아무 것도 바꿀 수 없습니다

그리고 거기에는 추천도 있습니다 열 스토어가 데이터의 양을 줄이기 때문에 열 저장소를 추가 할 수 있다면 실제로 사용할 수 있습니까? 그렇다면 사용해야 할 부분을 크게 줄여야합니까? 일반적으로 열 저장소에서 90 % 압축을 얻으므로 원래 크기의 10 %입니다 또한 쿼리에 참여하는 열만 볼 수도 있습니다 따라서 테이블에 천 개의 열이 있고 오전 5 시가이 쿼리에 참여하는 경우 나는 이것 때문에 5 열을 읽어야 만합니다 별도의 물리적 컨테이너에있는 각 열

따라서 열 저장소 인덱스 광고를 너무 많이 생성하여 열 저장소 인덱스 광고를 작성하면 작업 부하의 트랜잭션 부분에 너무 많은 오버 헤드가 발생합니다 또는 턴을 많이하고 있다면 칼럼 스토어의 성능이 저하 될 것입니다 응용 프로그램이 일반적인 별에 아직 지원되지 않는 기능에 의존하기 때문에 가능하지 않은 경우 분명히 당신은 그들을 사용할 수 없습니다 그래서 그것들은 당신이 그들을 사용하지 않을 때입니다

이제 우리는 당신의 외모를위한 데모를 가지고 있습니다 다시 말하지만, 이것은 있습니다 점점 죄송합니다 다시 말하지만,이 기능은 내가 호환 할 수있는 가장 부유 한 기능이므로 컴팩트 레벨 150에서 사용할 수 있습니다 2이 데모의 목적을 위해 다시

나는 우리가 칼럼 스토어를 가지고 있지 않다는 것을 지적하고 있습니다 그렇지 않은 경우 색인을 작성하십시오 로스트에서 배치 모드는이 갈망이 프로 모드로 실행되는 방식으로, 이제는 내가 그렇게 보여줄 것입니다 예를 들어, 귀하의 사용자와 마찬가지로, 이봐, 나는 기본적으로 내 경력이 배치 처리와 함께 bash Motorola 상점에서 실행되는 것을 원하지 않는다 사용자가 배치 모드 처리를 사용하지 않도록 명시 적으로 선택할 수있는 배치 모드 힌트의 Decelle입니다

그래서 저는이 손을 사용할 것입니다, 그래서 우리는 어떤 성능을 볼 수 있습니다 로마 모드와 같습니다 그리고 우리가 미래를 건설하기 전에 우리는 그 초등학생을 보았습니다 그래서이 개선점은 누구입니까? 우리는 그 기초에서 유익을 얻을 수 있도록 건설 할 것입니다 대부분의 분석 작업 부하는 일괄 처리를 통해 이익을 얻었지만 열 저장 인덱스가 필요하다는 요구가있었습니다

좋아, 보자 그래서 당신은 그것이 진짜 모드라는 것을 알 수 있습니다 이 모든 연산자가 브로 모드에서 실행중인 것을 볼 수 있습니다 좋아, 그럼하자 경과 시간을 살펴 보겠습니다

11 네 11 초는 힌트없이 이것을 재실행합시다 기본적으로 행 저장소에서 일괄 처리 모드로 실행되므로 일괄 처리가 진행됩니다 11 초에서 3 초

Forex Forex 개선 그래서이 모든 것들을 볼 수있는 것처럼 보자 이제 배치 실행과 내가 지적하고자하는 또 다른 흥미로운 점이 있습니다 스토리지는 로스트 또는 그 의미를 설명 할 때 볼 수 있습니다 즉 해당 스토리지를 의미합니다

여기서 무료 데이터 원본은 AB 트리 또는 힙 이었습니까? 기본 로스트 또는 테이블, 열 스토어가 아니므로 데이터가 로스트에서 나왔음을 알 수 있습니다 그러나 물리적 스캔에서 일괄 처리 모드로 처리됩니다 내 생각에는 승인 배터리 모드 및 복원에 대한 3 가지 질문

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예, 관리 인스턴스는 인프라에서 Azure의 모든 부분과 동일한 방식으로 업데이트됩니다 희망 사항이 개선됩니다 그리고 이것이 우리가 일이 점점 악화되는 것을 막는 방법입니다 따라서 전체 쿼리 성능을 제공하는 변경 사항을 선택해야합니다 그리고 매년 또는 2 또는 길게주기가 있습니다

그것의 현재 세트를 취할 것입니다 동일한 코드를 SQL 서버 버전으로 제공하십시오 당신의 전제라면 그러나 그것이 다시 시장의 차별화 요소라고 생각하는 호환성 수준입니다 플랫폼을 서비스로 실행하든, 아니면 서비스로 실행하든 동일한 코드가 있습니다

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그리고 나서 우리는 그것을 감쌀 것입니다 쪽으로 나는 시작하려고한다 FIRST PART INTRODUCTION 너 아마 이걸 보았을거야

전에 나는 그저 원할 뿐이야 우리의 의지로 SQL 데이터베이스는 완벽하게 관리됩니다 SQL 서버 클라우드에서 실행 중입니다 또한 SQL Server에서 실행됩니다

그래서 다른 점은 우리 다 해제 훨씬 더 빨라지라고 그래서 코드를 검사하고 AZUR SQL로 배포 DATABASE FIRST 어떤 경우에도 기능의 합계 적용 할 수없는 것이므로 숨겨진 기능으로 스위치하지만 이진은 동일하게 지속적으로 배포됩니다 우리는 배치 동향을 가지고 있습니다

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CLOUD 20 과거의 서비스, 권리? 그리고 너 PaaS 서비스가 너에게 줄께 완전 관리 당신은 데이터베이스를 좋아할 수 있습니다

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그리고이 모든 것을 보았습니다 데이터베이스 엔진 열은 A에서 좋았습니다 데이터베이스 가이의 관점 비즈니스 사람이 당신을 위해 상황 [발생 가능]을 원합니다 그래서 여러 가지 방법이 있습니다

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IT에 관하여 우리는 끊임없이 확장하고 있습니다 거리 그래서 다음 개선 세트 우리는의 공간에있다 테이블 변수 중 하나 편집

테이블로 인한 도전 중 하나 변이가있는 사람은 친절한 사람입니다 하나의 행 당신이 할 수있는 많은 일을 할 수 있다면 할 수있는 불쌍한 계획 불쌍한 질문 성능 신청서 그래서 우리가 바꾼 변화 우리는 본질적으로 행동을 취하고있다 첫 번째로 컴파일 실행

그래서 어떻게의 실제 통계 많은 행이 테이블에 있고 우리는 그 (것)들을 강구 할 수있을 것이다 오른쪽 조인 타입 적응 형의 두 번째 쿼리 처리가 메모리입니다 부여 메모리의 가장 큰 도전 과제 그랜트는 메모리 보조금이 완료되었음을 나타냅니다

질의 실행 및 컴플렉스 메모리 실행 실행 취소 메모리는 IT로서 성장할 수 없다 필요합니다 이것은 두 가지 문제로 이어질 수 있습니다 추정치가 정확하지 않은 경우 너는 어느 쪽이든 할 수있다 있다 당신을 의미하는 과소 평가 당신보다 더 많은 외톨이가 필요합니다

주어진 IT가 유출을 유발합니다 IO 및 쿼리가 있으므로 공연 또는 반대 문제는 당신이 지나치게 과장 한 곳 네가 필요하다고 말한 것은 무엇인가? 단지 한 메가 바이트의 메모리 너는 하나의 기가 바이트를 주었다 그것이 잘못 되었기 때문에 너 너무 많이 껴안을거야

다른 문의가 가능한 곳 IT 혜택 메모리 보조금 신청서와 함께 우리는 역동적으로 의견을 수렴 할 수 있습니다 쿼리가 어떻게 실행되고 있는지 쿼리의 각 실행 이전 버전에서 개선하십시오 실행 통계 얼마나 힘든지를 추적해라

부여 된 메모리, 얼마나 많이 흘렀는가? 실제로 사용 및 IT 적응 그걸로 데모 제 3 부문 개선 및 새로운 소식 문제가있는 공간이 예상대로 호출 됨 QP 및 특히 비즈니스를위한 많은 데이터가있는 거래 관계의 큰 데이터와 마찬가지로 세계, 창고의 생각 분석을하는 질문 또는 모델링 또는 실험 데이터 센터와 같은 많은 데이터 너는 시간을 낭비하고 싶지 않아 총괄적인 질문 작성 취할 수있는 세트 중요한 시간 오늘 열거 된 계정은 데이터 조작의 크기

나는 그것이 의미하는 바에 달려있다 분별력의 가치에 너의 테이블에, 우리는해야만한다 이 모든 데이터를 읽으십시오 메모리 및 계산 한 다음 TOP OF IT IO (IO)와 메모리 (Memory) 권리

상당히 오래 걸릴 수 있습니다 시각 대략적인 수치가 새 것이 었습니다 교수가 연구를 수행함 프랑스의 한 대학교, 나는 믿는다 당신은 로그인 할 수 있습니다 하이퍼 로그, 로그 연산

이건 기본적으로 일정한 메모리 보조금 15 킬로 비트만이 필요합니다 기억 나는 반복 할 것이다

15 킬로그램 그들은 정확하게 예측할 수 있습니다 정확성 2 이내 SO 98이 정확합니다

당신은 올바른 데이터베이스를 얻을 것입니다 시나리오는 어디에서나 볼 수 있습니다 너는 2와 함께 살 수있다 특히 오류가있는 경우 오류가 발생합니다 모델링과 탐색하기 ANALYTICS에서

금융 산업에 적합하지 않습니다 너는 원하지 않는다 [indischernible] 그곳에 많은 데이터에 대해 강력 함 WAREHOUSE SCENARIOS 너 한테 보여 줄게

시민 여기 나는 큰 데이터베이스를 가지고있다 전세계 포탈 데이터베이스, 데이터웨어 하우스 데이터베이스 해제 AZURE AZURE NOW ALWAYS SQL에서 2019 우리는 새로운 경쟁자를 가지고 있습니다 수평

>> 나는 네트워크를 잃어 버렸다고 생각한다 내가 체크해 볼게 괜찮아 돌아왔다 괜찮아

그래서 나는 그것을 창조하려고한다 – IT 큰 정렬 및 큰 일을합니다 주문 및 조인 우리는 이것을 시뮬레이션에 사용할 것입니다 메모리 보조금 문제

그래서 내가 처음 실행 한 시간 가치 8, 데이터가 없습니다 가치가있는 테이블 그래서 HAPPEN IS는 무엇을 의미합니까? 즉시 실행될 예정이며 이 계획을 캐시하고 최적화하십시오 이 테이블에 대한이 쿼리 데이터가 없습니다 여기를 보게되면, 그럴 수도 있습니다

테이블과 해치를 맞췄다 SCAN, RIGHT 너가 보는 경우 너는 그것을 볼 수있다 메모리 보조금 경고, IT 이미 있음 – 바닥 XSO 부여

내가 같은 것을 실행하면 가치 9, 돌아와야합니다 백만 줄 IT는 몇 분 정도 걸립니다 이 때문에 계획 캐시 된 파일 사용 AN 불완전한 계획과 실행 과체중이므로 그렇게 될 것입니다 TEMP DB 그리고 이것은 기본적으로 A입니다

불쌍한 쿼리 경험 그래서 그들은 처음 실행합니다 그것 때문에, 우리는 아무 것도 없어 역사 통계학 이 가치의 실행은 IT 기본적으로 없다 정보 이동, 그냥 메모리 보조금

이것은 처음이다 얼마만큼주의해야할까요? 메모리 쿼리 우리는 통찰력을 계획 그것은 44 초를위한 것입니다 1

2 백만 줄 및 당신이 보는 경우 당신이 볼 수있는 계획 그것은 그 데이터를 저장하기 위해 데이터를 입력했습니다 그에게 줄 수있는 기억 QUERY는 만족스럽지 않습니다 지금 당장 계획대로 가면 메모리 아래의 속성 및 모양 부여 정보, 당신은 그것을 볼 수 있습니다 조정 중입니다 우리가 새로 추가 한 재산입니다

메모리 보조금 피드백 이 값은 계속 변경됩니다 첫 번째 실행에서 그런 다음 네, 조정합니다 IT 부서는 IT 부서가 아닌 한 계속 조정할 것입니다 안정된 상태에 도달 한 다음 안정된 자리를 흔들어주십시오

한번 더 보자 시각 지금 그것은 어떻게 역사가있다 많은 시간을 할애하고 얼마 동안 QUERY에 필요한 메모리 그것은 그렇게해야한다 얼마나 많은 메모리가 있는지 예측하십시오

질의 및 조정이 필요합니다 따라서 44 초부터 돌아왔다 12 세 변경 사항 없음, 조정 없음 필수, DB 중재가 필요하지 않습니다

필수적으로, 단지 마술 적으로 공장 그런 다음 경고를 볼 수 있습니다 알았어 내가 가서 보러 간다면 메모리 보조금 재산 다시, 그것 여전히 조정을 말합니다 내가 더 많은 것을 실행하고 싶다면 시간이되면 예표가 나옵니다

IT가 더 이상 그렇지 않다면 자라거나 줄어들 필요가 있습니다 너의 역동적 인 적응력 QP for 메모리 보조금 그래서 다음 데모가 있습니다 그만큼 대략적인 수치 빠른 회신

메모리 그랜트는 최근 COMPAT LEVEL [불가피] 나는 VM이 ​​네트워크를 가지고 있다고 생각한다 문제 괜찮아

대략적인 숫자는 필요하지 않습니다 너가 COMPAT 수준 때 너는 최신의 그리고 가장 위대한 그래서 여기 나는 그것을 실행할 것이다 [INDISCERNIBLE]을 정하십시오 나는 캐시를 지울 것이다

괜찮아 그래서 나는 분별력을 가지고있다 대략적인 계산 새로운 구문에 유의하십시오 그것들 둘 다로 가려고합니다

같은 표제를 반대하십시오 얼마나 많은 시간이 걸릴지 봅시다 방법 – 결과 보여줘 나는 타이머를 켤 것이다 또한 우리는 오랫동안 볼 수 있습니다

IT TOOK 그리고 나는 그림을 그릴거야 PLAN 그래서 당신은 볼 수 있습니다 우리가 생각한 계획의 차이 일으키다 그래서 여기에있는 일이 하나만 남았습니다

분별력있는 자세로 가치와 그 후에 집합 그래서 당신은 입출 비용을 지불하고 있습니다 그리고 거기에 메모리 비용 대략적인 수치 내가 처음으로 말한 것과 같은 분별력 고정 된 메모리 비용과 새로운 것 알고리즘이 더 유용 할 것입니다 효율적으로하십시오

또한, 당신을 조정할 수 있습니다 계산 작동 우리는이 모든 것을 볼 것입니다 지금까지의 혜택 끝내기 처음으로 끝낸 네 개의 값을 되 돌렸다

60 억 달러 대략적인 수치 끝내고 돌아온 가치 4 천 5 백만 달러 총 개수는 [비공개] 범위 그걸 첫 번째 계획서에서 볼 수 있습니다 [필사적 인] 우리가 생겼다

패러랠리즘을위한 두번째 것 TOTAL을보고있는 경우 실행 시간, 첫 번째 실행 시간 36 초 정도 지나서 1 초에 2 초 그렇게 대단히 빨라졌습니다 이것은 새로운 문제입니다 공간과 많은 고객 큰 데이터 작업하기 관계가 아닌 세계 NoSQL 세계지만 관계 큰 데이터 월드

AREHOUSE, 같은 엔진을 실행합니다 될거야 AZURE SWELL에서 사용 가능 돌아 가자 표시 지금은 새로운 것을 보게됩니다 배상 책임

그래서 장점 중 하나 고객 또는 부인을위한 MICROSOFT가 서비스를 실행 중입니다 50 만개의 데이터베이스로 지역은 우리가 개선하고 서비스가 지속되는지 확인하십시오 그리고 건강한 그래서 다른 기본 우리의 모든 개발자가 될 것입니다 대신 DBA 작업 수행 신기능을 기려, 오른쪽 그래서 우리는 큰 신호를 보냈다

시간의 금액 그걸 뽑아내는 배움 봉사의 지능을 뒤로 IT를 신뢰할 수 있고 사용 가능하게 만드는 방법 안정적 이군 우리가 가진 것들을 조금만 간직하십시오 우리가 무엇을 부르는 지 소개했습니다 기업의 신뢰성 우리는 계속해서 성장합니다

그리고 나는 역순으로 들어간다 첫 번째는 무책임하다 온라인 색인 SO 지수 유지 보수는 비싼 중요한 자원, IO 메모리 및 잠금 장치 원인 응용 프로그램 다운 시간

필요한 응용 프로그램 INDEX가있는 경우 그 시간을 관리하십시오 창조물은 허용 된 것 이상으로 간다 많은 시간을 죽이는 포크 죽일 IT, 오랫동안의 결과 또한 오래 걸리는 롤백 때때로 우리가 처음으로 무엇을 도입했는지 온라인 인덱스 재 구축 CAN 일시 중지 및 다시 시작 색인 REBUILD 우리는 어느 곳에서나 재개 할 수 있습니다

끝내기 두 번째 것은 우리가 가지고있다 도입 IT 온라인 지수 창작 AGNEW INDEX를 작성하는 경우 일시 중지하고 다시 시작할 수 있습니다 당신은 아래로 시간을 충격하지 않습니다

두 번째 강화 된 기능 이것은 LOG SPACE USE입니다 색인 생성은 많은 로그를 가져옵니다 공간과 홀스 UP LOG TRUNCATION INDEX CREATION을 일시 중지하더라도 또는 당신이 다시 실행되지 않을 것입니다 너무 큰 로그 공간 이익 개선을위한 두 번째 투자 가용성 또는 변동 금리 [불가피]

너 많은 사람들이 꼭 들으셔야 만한다 TEMP DB CONTENTION 가장 큰 도전 중 하나 TEMP DB와 함께, 하나는 메타 데이터 비평과 다른 하나는 배정 된 협의 그래서 너는 언제나 노력하고있어 [비공식] 템포 테이블에 우리는 페이지를 찾아야합니다

우리는 시스템 페이지 페이지를 가지고 있습니다 자유 공간 또는 PFS 그것의 사용 트랙 사용 가능한 페이지 그게 어디 있니? 모든 위협 또는 가고 점검해야합니다 한 번 당신이 무엇을 찾을 수 있습니까? 당신이 갈 준비가 안된다

상태 비트를 변경합니다 시스템 페이지 그걸 가져갈 수 있어요 연결될 수있는 것을 고려하여 법안 문제 수천 건의 세션이 진행 중입니다 업데이트 및 액세스를 위해 그것

그것은 모두 독점적으로 이루어집니다 오늘 래치 그것은 래치 접촉을 일으킬 수있다 그리고 성능 문제가 발생합니다 최근에 변경된 사항 우리는 할 수 있습니다

협소 한 사정 대부분의 경우 NO 충돌 두 개의 스레드가 같은 페이지를 업데이트하는 것에 대해 같은 시간에 그들은 아니다 가짜 비트를 만지는 것 공유 래치가 진행되는 동안 업데이트

여러 세션을 업데이트 할 수 있습니다 거기에 평행선이 있습니다 다음과 같이 계속 진행됩니다 인터 로킹 운영 어떤 부패도 없다 하지만 그것은 끝났어

눈에 띄는 향상 TEMP DB 작업로드 그리고 마지막 하나는 데이터베이스 회복 너는 오래 동안 뛰쳐 나간다 복구 문제 또는 로그 스페이스 문제? 그리고 이걸로, 더 이상 당신은 더 이상 둘 중 하나에 대해 염려해야한다 그들

그리고 내가 너에게 왜 그렇게 말 할까 3 가지 주요 고객의 고통 우리가 조사했을 때의 포인트, 광석 60 명이 넘는 고객이 한 시간의 시간보다 장기간의 회복 때문에 이것은 복구 때문입니다 단일 스레드 그럼에도 불구하고 거래 너가 달리고있는 경우에 일하는 짐 비즈니스 APPS 업데이트 가능 데이터베이스가 평행합니다

니가 회복해야 할 때 우리는해야 해 하나의 거래를하거나 시리즈 패션에서 장기 너도 오래 있으면 러닝 오픈 거래 IT 허락하기 때문에 – 할 수있다 너는 뒤로 굴릴 수 없다 이전 페이지는 로그인 할 수 없습니다

오래된 거래는 제거됩니다 가상 로그 파일 또는 VLF는 사용 중입니다 그것 IT -이 둘 모두를 해결할 수 있습니다 문제, 우리가하기 전에, 우리는 세 가지 단계가 있습니다

단계별로 분석하고 로그 필요한 거래를 확인하십시오 복구 됨 우리는 규모를 만들 것입니다 커밋되고 롤백 됨 마지막 거래 이후 CHECK POINT

한 번 분석 완료, 우리는 우리가 시작한 곳에서 다시 할려면 가장 오래된 활성 트랜잭션 그리고 나서 가서 모두 보아라 이후 위탁 거래 마지막 점과 우리가해야 할 일 그들을 다시 읽으십시오 모든 거래를 취소하지 않아도됩니다 어디에서 일하지 않았습니까? 사고의 시간 이것은 비용이 많이 드는 작업입니다

그리고 중요한 이야기 오랫동안 – 의미심장하게 시간이 오래 걸린다 우리는 데이터베이스 복구를 가지고 있습니다 이것은 버전 기반입니다 그래서 오늘 버전 스토어에있다 TEMP DB

이게 무슨 짓을했는지 우리는 데이터베이스를 가지고 있습니다 각 데이터베이스가 소유하고있는 데이터베이스 버전 스토어 없음 TEMP DB를 사용하여 해결해야합니다 연락처 그런 다음 우리는 무엇을 소개 했습니까? S LOG가 호출되었습니다 기억 팀으로 생각하고 또한 로그에 점을 확인하십시오

그것은 영구합니다 그래서 PERSISTED VERSION STORE KEEPS 모든 사용자의 진실 업무 S LOG는 모든 것을 추적합니다 노어 거래 좋아하는 시스템 업무 우리가 지금 도구를 영구히 유지하기 때문에 우리는 논리적 인 변환을 할 수 있습니다

너는 우리가하는 롤백을 할 때 보상 및 – 로그인 불가능합니다 그것을 먹어라 우리는 모두를 유지하고 있기 때문에 롤백을 할 수있는 버전 즉시 알기 때문에 필요한 기타 업무 롤백 할 수 있습니다 모든 버전을 제거하고 다시 POINTER를 CHANGE로 바꾼다

그 이전 버전 트랜잭션 시작되었습니다 너 너머 – 절정에 이르렀다 즉시 그리고 뒤로 접지 작업 소스를 한 번 클린 거래가 더 이상 없습니다 필수

그걸로, 지금은 너를 다시해야 해 그냥 필요하다 S 기록하기 모든 시스템 거래 귀하의 사용자 거래 및 너는 단지로부터의 REDO에게 말했어 마지막 검사 지점 내가 우리 모두를 언급했듯이 말하지 마라 해야 할 일은 롤백입니다

거래 전 버전 완성 된 버전에서 시작되었습니다 저장 그곳에는 단지 표식 만 변경하십시오 그리고 즉시 풀릴 수 있습니다 내가 너에게 빠른 데모를 보여줄 수있게 해달라

실제 가치를 나타내는 이 기능 여기 신청서가 있습니다 그린 라인 대표자 적극적인 데이터베이스 복구 기능 켜기 데이터베이스 옵션 그리고 나서 빨간 선은 나타납니다

행 삽입 됨 그래서 당신은 줄줄기를 볼 수 있습니다 그 중 한 가지는 오른쪽은 TRANSACTION LOG입니다 공간 익숙한 우리는 거친 기록을 남길 수 있기 때문에 TRUNCATION

우리가 할 수있는 이유 당신이 힘들어지는 로그 갈라짐 더 이상 트랜잭션 로그가 필요 없습니다 꼬리보다 더 좋은 기타 로그 필요한 데이터는 모두 S입니다 로그 또는 PERSISTED VERSION STORE 복구가 필요한 경우

우리는 모두 갈 수 있고 로그 스페이스 여기 당신이 그 로그를 볼 수 있습니다 공간은 어느정도 안정되었습니다 포인트 우리는 그렇게 성장할 수 없다

계속해서 TRUNCATING을 유지하십시오 ADR없이, 로그 키프 엄청나게 커졌습니다 우리는 이미 우리 자신을 삽입했습니다 25 백만 줄

내가 가서 크래쉬하자 회복 내가 가서 SQL Server를 중지하십시오 여기를 볼 수 있습니다 두 인스턴스를 모두 시작합니다

지금 당신은 더 많은 도표를 볼 것입니다 아래쪽에 괜찮아 처음에는 ADR이 없습니다 2400 초를 말합니다

40 분과 같다 생각한다 오른쪽 면도 이미있다 끝난 3 초

그래서 당신은 볼 수 있습니다 그리고 재실행은 단지 2 초 걸립니다 HYPERKALE 내부에서 실행되는 기능 미국인이 허용하는 과육 데이터베이스를 복원하고 가져 오기 온라인 매우 빠릅니다 이걸 가지고있는 다른 이점 불합격 오버 너는 네가 간직 했음에도 그것이 항상 존재하는지 구현 됨 또는 그것이 AZURE인지, 한 번 복제본이 나옵니다 아래에도 복제는 오래 걸릴 수 있습니다

우리가해야하기 때문에 앞으로 올 것이다 배수구 및 적치 모두 업무 이것으로 거의 즉시입니다 로그 스페이스와 같은 여러 가지 이점 익숙한 복구 시간과 페인팅 N THE FAILOVER TIME

전반적인 IT 개선 THE EXPERIENCE FOR THE 데이터베이스 신청서 제출 결과 엄청나게 돌아 가자 표시 그럼 우리는 다른 것을 가지고 있습니다

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IT가 내장되어 있습니다 우리는 4 개의 라인을 보증합니다 SLA의 권리 존 리던던시를 마실 때 우리는 전방 구역

각 구역을 분리 된 것으로 생각하십시오 데이터 센터, 물리적 인 건물 당신에게 주어진 것은 무엇인가? 데이터 센터 수준에서 그것이 네트워크, 전원 또는 하드웨어 그들은 완전히 격리되어 있습니다

기본 데이터베이스가 작동하는 경우 왜냐하면 내려 가자 건물의 힘이 사라졌습니다 뭔가가 일어났습니다 그런 다음 두 번째 건물이 계속 시동 중입니다 또는 제 3의 건물이 여전히 존재 함 쪽으로

그들은 모두 여전히 현지이고 그럼 너도 같은 지역에있어 언제나 그것을 얻을 것이다 당신이 필요로하는 성과 그들은 여전히 ​​보험입니다 일반적인 ACH 기타 우연히

일부 지역에서 사용할 수 있습니다 지금은 더 많은 지역이 될 것입니다 향후 월에 추가되었습니다 두 번째 단락은 – 나는 모든 데이터베이스에 대해 언급 됨 WE 세 개의 복제 작성 자동적으로 오늘은 숨어 있습니다

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Build a WordPress app using Azure Database for MySQL service

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이전에 사용하던 슬랙 중 하나에서 이전에 언급 했었습니다 osba, 그래서 하늘을위한 오픈 서비스 중개인 이것은 우리가 우리의 kubernetes 클러스터에 푸른 서비스를 바인딩 할 수 있습니다 우리가하기 전에, 실제로 뭔가를 설치해야합니다 조타 장치, 리눅스를위한 포장 같이

당신은 그것을 설치하는 데 사용할 수 있습니다 이미 사용 가능한 여러 응용 프로그램 모음 이 경우, 내가 배포 할 한 가지는 wordpress입니다 조타 장치를 얻으려면 처음에는 조종석을 가동시켜야합니다 괜찮아

그래서 helm이 클라이언트 측을 설치합니다 그리고 서비스 사이드 피스 서비스 측면을 틸러 (tiller)라고합니다 처음에는 조타 할 때, 서비스 측면 전체에 배포 됨 노드

괜찮아 그래서 조타 장치를 사용하여 서비스 카탈로그를 배포했습니다 서비스 카탈로그는 기본적으로 다른 목록의 무리입니다 내 kubernetes 클러스터에 설치하거나 배포 할 수있는 앱 카탈로그가 이미 실행되고 있다는 것을 알 수 있습니다

그런 다음 osba를 배포했는지 확인하고 싶으므로 다른 조타 장치를 실행하십시오 기본적으로 설치하십시오 나는 그것을 미리했기 때문에 그것을했다 약간의 시간이 걸립니다 여기서 볼 수 있듯이, 그것은 또한 실행 중입니다

푸른 날을위한 오픈 서비스 중개인, 나무 일 늙은 그래서 지금 나는 그 모든 것을 가지고있다 배포, 이제 설치, 배포, 죄송합니다, wordpress를 배포 할 수 있습니다 내 세 노드에 걸쳐 나는 그것을하기 위해 조타 장치를 사용한다

그래서 나는 그것을 가동시켜야한다 하자 이중 점검 확인할 수있는 빠른 방법 중 하나 실제로 kubernetes 대시 보드를 시작하는 것입니다 이제는 로컬에서 서비스를 시작하는 모습을 볼 수 있습니다 진정한 빠른 가장자리로 스윙

최신 버전인지 확인하십시오 완전한 그래서 sba가 백엔드에서 my mysql 데이터베이스를 만들었을 때 배포 된 단어 보도 자료, 그것의 모든 자격 증명을 저장 응용 프로그램 및 데이터베이스 나는 비밀에 갈 수있다 그것에 대한 포인터가 있습니다 데이터베이스, 사용자 이름 및 암호의 포인터

이 모든 것이 내 모든 주를 담을 데이터베이스입니다 그것 안에 모든 wordpress 자료를 가지고있는 좋은 데이타베이스 내가 다시 가게 해줘 실제 wordpress 들어 응용 프로그램 자체는 나를 위해 만든 관리자 사용자가 있습니다 그것은 나에게 패스워드를 준다

그래서 내가 실제로 배치되었는지 확인하려면 클러스터에 WordPress, 내가 다시 여기로 가자 그만 진짜 빨리 그만 나는 실제로 ip를 붙잡을 수있다 길게 펼쳐진 광고 사이트의 주소 그래서이 귀하의 일반 바닐라 스타터 wordpress 사이트처럼 여기에 있습니다

실제로 배포했는지, 올바른 로그인을했는지 확인하려면 신임장, 내가 가지고있는 신임장을 사용할거야 그래서이 암호를 복사 할 것입니다 사용자 이름은 user입니다 그걸 붙여 넣었 어 우리가 로그인 할거야

그래서 나는 admin 페이지 안에있다 새로운 블로그 게시물을 만들어 보겠습니다 어디 보자 그래서 저는 이것을 실제로 발표 할 것입니다 이것은 내 wordpress 사이트에 게시됩니다

그건 내가 당신에게 보낼 수있는 사용자 지향 URL을 생성합니다 내 블로그 게시물에 댓글을 달거나 나를 도울 수 있습니다 분명히, 나는 모든 것을 wordpress 사이트에서 볼 수 있습니다 나는 그것을 실제로 데이터베이스에 썼는지 확인하고 싶다 빠른 방법은 mysql workbench를 사용하는 것이다

전에 사용한 적이 있다면 나는 비밀을 이미 구했다 여기에서 나는 그 비밀을 Kubernetes 대시 보드는 여기에 나와 있습니다 당신

고마워요, 레이첼 그래, 당신 말이 맞아 저기 팀원이에요 시원한 비밀을 다시 확인해 보도록하겠습니다 그래서 내가 말했듯이, 그것은 나를 위해 다양한 비밀을 만들어 낸다

사용자 이름, 암호, 데이터를 생성하고, 나를 보여줍니다 데이터베이스 이름뿐만 아니라 서버 또는 호스트 이름 무슨 일 이니? 괜찮아 여기있을거야 데이터베이스가 muc 무언가입니다

뭔가 게시하는 것이 2eb 등입니다 나는 그것을 mysql 워크 벤치에 모두 전달한다 데이터베이스에 연결하겠습니다 내가 너를 더 크게 만들 수 있는지 알아 보자 얘들 아? 너도 이걸 잘 볼 수 있니? 초소형이긴하지만? 괜찮아

그래서 내가 정말로 찾고있는 테이블 wp 포스트입니까? 그럼이 테이블이 될거야 내가 만든 모든 블로그 게시물이이 테이블에 기록됩니다 내가 올바른 테이블을 사용하고 있는지 확인하고 여기로부터의 문의 내가 이걸 만들 수 있는지 보자 더 커

네가 곁눈질로 보았다면, 너는 그것을 볼 수있다 빌드를 환영합니다 그것은에 직접 쓰여진다

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

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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

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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

Build a WordPress app using Azure Database for MySQL service : Build 2018

>>> 저는 하늘빛 데이터베이스 팀의 프로그램 매니저입니다 내 SQL을 집중

당신이 내 SQL을 사용합니까 오늘? 내 말 들리니? 지금? 보다 나은? 기술적 어려움의 가장 좋은 유형 내가 말했듯이, 나는 mysql 팀에서 일한다 우리는 최근에 우리의 서비스를 일반적으로 3 월에 다시 이용할 수있게했습니다 당신이 지금 그걸 사용합니까? 당신 중 일부는 아마도 사용하기를 바랍니다 Ct- 추측도 마찬가지입니다

프레임 워크 및 도구 및 사용 우리가 가진이 mysql 서비스에 대한 그들 가능한 한 낮은 오버 헤드로 만들고 싶습니다 새로운 도구를 배웁니다 당신이 익숙한 것을 사용하십시오 특정 Microsoft 도구를 강제로 사용하고 싶지는 않습니다

당신 우리의 탄력적 인 스케일링으로 우리는 광산에서 9999 %의 슬래을 제공합니다 다른 어떤 구름의 경우 경쟁자, 다른 복제본을 순서대로 배치해야합니다 일부 HA 또는 가용성 보장

9999 %의 단일 인스턴스를 제공하므로 갈 필요가 없습니다 새로운 담당자를 만드는 데 드는 비용을 두 배로 늘릴 수 있습니다 Azure는 가장 안전한 클라우드 중 하나입니다 우리는 mysql 서비스가 iso, hipaa, 그리고 다른 큰 것들

업계 최고의 글렌 글로벌 도달 조건 우리는 푸른 하늘에 좋은 b40 지역에 있으며 지금은 24 곳입니다 더 많은 지역이 보이는지보십시오 우리가 통합하려고하는 푸른 생태계의 일부이기 때문에 가능한 한 많은 서비스를 제공합니다 너 많이 봤어

Aks MySQL과 포스트 서비스는 개발을 위해 최대한 많이 통합되었습니다 너희들에게 더 쉽게 배포하려는 경우 자료 WordPress 응용 프로그램 우리는 당신이 이미해야 할 일보다 더 많은 일을해야합니다

오늘의 데모가 될 것 같아 주로 aks에 중점을 둡니다 우리는 벙어리에 대해 더 이야기 할 것입니다 우리는 통합되어 있습니다 우리가 보는 큰 것 중 하나 에 대한 서비스에 오는 wordpress입니다

우리는 푸른 포털에서 사용할 수있는 템플릿을 가지고 있습니다 WordPress 사이트를 운영하는 데는 몇 번의 클릭 만 있습니다 귀하가 가지고있는 동일한 구독에 모두 포함되어 있습니다 동일한 자원 그룹 우리는 푸른 하늘에 대해서 이야기 할 것입니다

Couper net '서비스를 제공합니다 우리는 오픈 서비스 브로커 또는 sba를 짧게 사용합니다 그것은 우리가 클러스터에 다른 하늘빛 서비스 묶음을 묶는 데 도움이됩니다 클러스터를 배포하고 클러스터에 배포 할 때 우리를위한 데이터베이스 이 서비스는 mri 데이터베이스는 우리를 위해 만드는 비밀에 액세스하는 방법입니다

데모로 건너 뛰기 괜찮아 그럼 내가 사용하는 것으로 시작하자 리눅스 용 시스템 나는 bash를 사용하는 것을 좋아한다

Windows 용 명령 행 기본적으로 새로운 쿠퍼 네티가 뭉칠 수 있습니다 나는이 모든 것을 할 것이다 나는 푸른 하늘을 미리 설치했다 나는 새로운 것을 만들려고한다

자원 그룹 모든 자원이 눈을 뜨고, 그것이 나의 클러스터 일뿐만 아니라 내가 권리를 얻는 지 확인하십시오 빌드라고 부를 것입니다 이걸 중앙에 놓을거야 우리

빌드 2018aks 그룹이라고합니다 그런 다음 클러스터를 생성 할 것입니다 동일한 리소스 그룹을 지정하고 있습니다 나는 tas ba라는 이름을 지을거야 빠른 시작 클러스터

선택하는 지역 선택하기 사용 가능한 리소스의 양은 1010 분입니다 나는 1, 2 시간을 경험했다 인내심을 가져야합니다 이 명령에서 이전 버전의을 사용하려는 경우 쿠퍼 netties 당신이 버전을 지정할 수 있습니다 가장 최신 버전은 기본적으로 1

96 나는 현재 클러스터가있다 우리 중앙에서도 뛰고 있어요 이를 빌드 aks 그룹이라고합니다 내가 지금하고있는 일이 그것을위한 creds를 얻는 것

이것은 내 큐버 그물로 통과 할 것입니다 그는 유용합니다 클러스터가 정상적으로 작동하는지 확인하고 싶습니다 기본적으로 get notes 명령을 실행하십시오 그것이 어떻게 될 것인가? 제공하십시오, 그렇습니다, 그래서 나는 나의 custer에서 3 개의 주를 가지고있다

클러스터를 생성 할 때 클러스터를 최대한 많이 지정할 수 있습니다 원하는 코어의 수와 코어 수 클러스터 기본적으로, 당신은 할 수있어 우리가 푸른 하늘과 아래에서 가지고있는 모든 vms의 힘 구름 내가 말했듯이, 당신은 세 가지가 있습니다 상담원은 현재 또는 3 개의 노트를 사용할 수 있습니다

이전에 사용하던 슬랙 중 하나에서 이전에 언급 했었습니다 osba, 그래서 하늘을위한 오픈 서비스 중개인 이것은 우리가 우리의 kubernetes 클러스터에 푸른 서비스를 바인딩 할 수 있습니다 우리가하기 전에, 실제로 뭔가를 설치해야합니다 조타 장치, 리눅스를위한 포장 같이

당신은 그것을 설치하는 데 사용할 수 있습니다 이미 사용 가능한 여러 응용 프로그램 모음 이 경우, 내가 배포 할 한 가지는 wordpress입니다 조타 장치를 얻으려면 처음에는 조종석을 가동시켜야합니다 괜찮아

그래서 helm이 클라이언트 측을 설치합니다 그리고 서비스 사이드 피스 서비스 측면을 틸러 (tiller)라고합니다 처음에는 조타 할 때, 서비스 측면 전체에 배포 됨 노드

괜찮아 그래서 조타 장치를 사용하여 서비스 카탈로그를 배포했습니다 서비스 카탈로그는 기본적으로 다른 목록의 무리입니다 내 kubernetes 클러스터에 설치하거나 배포 할 수있는 앱 카탈로그가 이미 실행되고 있다는 것을 알 수 있습니다

그런 다음 osba를 배포했는지 확인하고 싶으므로 다른 조타 장치를 실행하십시오 기본적으로 설치하십시오 나는 그것을 미리했기 때문에 그것을했다 약간의 시간이 걸립니다 여기서 볼 수 있듯이, 그것은 또한 실행 중입니다

푸른 날을위한 오픈 서비스 중개인, 나무 일 늙은 그래서 지금 나는 그 모든 것을 가지고있다 배포, 이제 설치, 배포, 죄송합니다, wordpress를 배포 할 수 있습니다 내 세 노드에 걸쳐 나는 그것을하기 위해 조타 장치를 사용한다

그래서 나는 그것을 가동시켜야한다 하자 이중 점검 확인할 수있는 빠른 방법 중 하나 실제로 kubernetes 대시 보드를 시작하는 것입니다 이제는 로컬에서 서비스를 시작하는 모습을 볼 수 있습니다 진정한 빠른 가장자리로 스윙

최신 버전인지 확인하십시오 완전한 그래서 sba가 백엔드에서 my mysql 데이터베이스를 만들었을 때 배포 된 단어 보도 자료, 그것의 모든 자격 증명을 저장 응용 프로그램 및 데이터베이스 나는 비밀에 갈 수있다 그것에 대한 포인터가 있습니다 데이터베이스, 사용자 이름 및 암호의 포인터

이 모든 것이 내 모든 주를 담을 데이터베이스입니다 그것 안에 모든 wordpress 자료를 가지고있는 좋은 데이타베이스 내가 다시 가게 해줘 실제 wordpress 들어 응용 프로그램 자체는 나를 위해 만든 관리자 사용자가 있습니다 그것은 나에게 패스워드를 준다

그래서 내가 실제로 배치되었는지 확인하려면 클러스터에 WordPress, 내가 다시 여기로 가자 그만 진짜 빨리 그만 나는 실제로 ip를 붙잡을 수있다 길게 펼쳐진 광고 사이트의 주소 그래서이 귀하의 일반 바닐라 스타터 wordpress 사이트처럼 여기에 있습니다

실제로 배포했는지, 올바른 로그인을했는지 확인하려면 신임장, 내가 가지고있는 신임장을 사용할거야 그래서이 암호를 복사 할 것입니다 사용자 이름은 user입니다 그걸 붙여 넣었 어 우리가 로그인 할거야

그래서 나는 admin 페이지 안에있다 새로운 블로그 게시물을 만들어 보겠습니다 어디 보자 그래서 저는 이것을 실제로 발표 할 것입니다 이것은 내 wordpress 사이트에 게시됩니다

그건 내가 당신에게 보낼 수있는 사용자 지향 URL을 생성합니다 내 블로그 게시물에 댓글을 달거나 나를 도울 수 있습니다 분명히, 나는 모든 것을 wordpress 사이트에서 볼 수 있습니다 나는 그것을 실제로 데이터베이스에 썼는지 확인하고 싶다 빠른 방법은 mysql workbench를 사용하는 것이다

전에 사용한 적이 있다면 나는 비밀을 이미 구했다 여기에서 나는 그 비밀을 Kubernetes 대시 보드는 여기에 나와 있습니다 당신

고마워요, 레이첼 그래, 당신 말이 맞아 저기 팀원이에요 시원한 비밀을 다시 확인해 보도록하겠습니다 그래서 내가 말했듯이, 그것은 나를 위해 다양한 비밀을 만들어 낸다

사용자 이름, 암호, 데이터를 생성하고, 나를 보여줍니다 데이터베이스 이름뿐만 아니라 서버 또는 호스트 이름 무슨 일 이니? 괜찮아 여기있을거야 데이터베이스가 muc 무언가입니다

뭔가 게시하는 것이 2eb 등입니다 나는 그것을 mysql 워크 벤치에 모두 전달한다 데이터베이스에 연결하겠습니다 내가 너를 더 크게 만들 수 있는지 알아 보자 얘들 아? 너도 이걸 잘 볼 수 있니? 초소형이긴하지만? 괜찮아

그래서 내가 정말로 찾고있는 테이블 wp 포스트입니까? 그럼이 테이블이 될거야 내가 만든 모든 블로그 게시물이이 테이블에 기록됩니다 내가 올바른 테이블을 사용하고 있는지 확인하고 여기로부터의 문의 내가 이걸 만들 수 있는지 보자 더 커

네가 곁눈질로 보았다면, 너는 그것을 볼 수있다 빌드를 환영합니다 그것은에 직접 쓰여진다

Azure admins free to sync their teeth into database-spreader tool

Microsoft는 이번 주 Azure Data Sync 도구의 일반용을 발표했습니다이 도구를 사용하면 Cloudy Azure SQL 데이터베이스와 사내 구축 형 서버간에 데이터를 동기화 할 수 있습니다 Azure가 북유럽에서 좋은 긴 거짓말을하기 위해 가야 할 때가되었습니다

잠시 동안 미리 보았던이 기술을 통해 관리자는 데이터베이스에 대해 양방향 또는 단방향 동기화를 구성하고 이론적으로 각 Azure 지역 또는 로컬에서 데이터 사본을 허용 할 수 있습니다 데이터베이스의 로컬 복사본에서 응용 프로그램을 가리켜 Microsoft는 액세스 시간과 응답 속도가 크게 향상되고 대기 시간 및 연결 실패가 감소한다고 생각합니다 북유럽 Azure 데이터 센터의 사용자가 어젯밤에 의심의 여지가 없었을 것입니다 여태까지는 그런대로 잘됐다 그러나 "하이브리드 화"와 같은 업계 유행어를 사용하지 않으면 새로운 방법이 사용되지 않습니다 그것은 솔직히, 많이 변하지 않는 데이터베이스에 더 적합 해 보입니다

이 기술의 기초는 Azure에 있어야하는 중앙 허브 데이터베이스와 Azure 또는 주거지에 숨어있을 수있는 구성원 SQL 데이터베이스입니다 관리자는 이러한 데이터베이스를 동기화 그룹으로 구성하여 구성원과 허브 사이의 데이터 방향 (단일 또는 양방향)을 지정합니다 그런 다음 데이터베이스에 삽입, 업데이트 및 삭제 트리거가 스프레이되어 데이터 변경 사항을 테이블로 덤프하여 결국 허브에 대한 다른 구성원에게 다운로드되는 방식을 찾습니다 SQL Server greybeards는 프로세스의 친숙 함으로 그들의 얼굴의 머리카락을 조심스럽게 쓰다듬을 것입니다 충돌은 Hub-Wins 방법 (허브가 구성원의 데이터를 덮어 쓰게 됨) 또는 그 반대의 경우에 Member-Wins 후자의 시나리오에서 여러 구성원이있는 경우 최종 값은 먼저 어떤 구성원이 먼저 동기화되는지에 따라 달라집니다 한계는 또한 다양하고 다양합니다

TimeStamp와 같은 데이터 유형은 지원되지 않으며 암호화 된 열은 문제점을 나타낼 수 있습니다 Microsoft는 "모든 변경 사항이 최종적으로 이루어지며 데이터 동기화로 인해 데이터 손실이 발생하지 않음을 보장하지만"트랜잭션 일관성 유지에 대한 모든 것을 잊을 수 있습니다 FileStream도 절대 no-no입니다 또한 관리자는 추가 트리거의 데이터베이스 성능에 미치는 영향뿐만 아니라 Azure에서 보내고 나오는 데이터의 잠재적 비용에 대해서도 고려해야합니다 공정하게 Microsoft는 재해 복구 또는 Azure 작업 부하의 확장에이 기술을 사용해서는 안되며 Azure 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 대체하여 온 – 프레미스 SQL을 Redmond의 클라우드로 전환 할 수도 없습니다 소프트웨어 제조사는보고 및 분석 목적으로 최신 데이터 사본을 원하는 고객에게 틈새 시장을 공략하고 있습니다

오늘 아침 정전 사태에서 벗어난 관리자는 솔루션 설계 방법을 자세히 살펴보고 프로세스가 다소 고풍스럽고 제한적일 수 있지만 분산 된 데이터에 대한 지원은 대폭 환영받을 것입니다 ®

Automatic Tuning with Azure SQL Database Managed Instance

안녕하세요 저는 여기 SQL Server Engineering 팀의 Bob Ward입니다

자동으로 간단한 데모를 보여 드리겠습니다 Azure SQL 데이터베이스 관리 인스턴스로 이번에는 피처 튜닝 나는 실제로 SQL 서버 youtube 채널에서 몇 가지 다른 데모와 비디오를 만들었습니다 Windows의 SQL 서버 및 Linux의 SQL 서버에 대한 자동 조정 Azure SQL 데이터베이스는 Windows 및 Linux에서 SQL 서버와 거의 100 % 호환됩니다 나는 그 환경에서 데이터베이스 백업을 가져 와서 그것을 하늘빛으로 직접 복원 할 수있다 SQL 데이터베이스 관리 인스턴스

이것은 새로운 Azure 서비스의 호환성 약속 중 하나입니다 당신은 내 앞에서 볼 수 있습니다이 경우에는 백업을 실제로 복원하는 방법에 대한 지침을 웹 페이지에서 얻을 수 있습니다 세계적인 수입업자 표준 백업은 내가 자동 튜닝을위한 데모를 위해 실제로 사용할 것입니다 데모를 위해 사용해온 실제 백업 파일을 시연 해 왔습니다

자동 튜닝을 사용하는 방법은 여기에서 SQL 서버 관리 스튜디오입니다 필자는 하늘 데이터베이스 관리 인스턴스에 연결되어 있다고 썼습니다 웹 페이지의 지시 사항에 따라 복사 내 넓은 세계 가져 오기 백업 파일을 푸른 물방울 컨테이너 컨테이너에서 복원을하고 있는데 성공했습니다 나는 지금 SQL 작업 스튜디오로보고있다 나는 과거에 사용했던 것과 같은 스크립트 세트를 가지고있다

리눅스에서 SQL 서버는 자동 튜닝을 보여줍니다 해당 도구가 Azure Managed Intance에서 direclty를 작동시키지 않기 때문에 Windows 성능 모니터를 사용할 수 없습니다 repos에서 동일한 스크립트 세트를 사용할 수 있으므로 괜찮습니다 우리가 리눅스에서 SQL 서버를 위해 Azure가 관리하는 인스턴스를 보여주기 위해 자동 튜닝을 한 것입니다 스크립트에서 해당 비디오를 본 경우 wideworldimporters 샘플을 가져 와서 저장 프로 시저를 추가하도록 수정했습니다 쿼리 계획 회귀를 나타내는 정수 매개 변수 사용 지금 내가 윈도우 성능 모니터를 가지고 있지 않기 때문에 내가 할 수있는 일은 실제로 SQL 서버 데이터를 수집 할 스크립트를 실행하는 것이다

초당 일괄 요청은 글로벌 임시 임시 다른 쿼리를 실행하여 반복하고 결과를보고 워크로드 처리량을 관찰 할 수 있습니다 실제로 초기화 스크립트를 실행할 것입니다 그리고이 스크립트의 끝에서 어떻게이 스크립트와 github repo를 얻을 수 있는지 보여 드리겠습니다 이제 이걸 실행할거야 먼저 환경을 초기화하고이 보고서 절차 인 작업 부하를 시작합니다

그런 다음이 스크립트를 실행하여이 글로벌 임시 데이터에 대한 일괄 요청 데이터를 수집합니다 표 이제 배치 요청 SQL 스크립트를 사용하여 정상적인 성능을 관찰하고 관찰합니다 시간이 지남에 따라 내 보고서 작업량을보고 클릭하고 시간이 지남에 따라 일련의 데이터를 얻으면 새로운 차트 기능과 SQLOperations Studio를 사용하고 있습니다 시간과 가치의 카운터를보고 나는 여기로 가서 차트 형식으로 볼 수 있습니다

이제 시계열을 보면이 보고서 절차에 대해 가지고있는 워크로드 처리량의 표준 작업 종류를 나타냅니다 쿼리 계획 회귀 문제를 시뮬레이션 할 회귀 스크립트를 실행하십시오 다시 한 번 일괄 요청으로 돌아가서이 작업 부하에서 발생하는 회귀 문제를 관찰했습니다 여기를 몇 번 클릭하여 결과를 얻으십시오 여기에 우리의 시계열로 보일 것입니다

그리고 당신은 성능 저하를 볼 수 있습니다 정상적인 작업량이 좋아졌고 이제 성능 저하 문제가 있습니다 지금은 기본적으로 SQL 서버 창과 쿼리 스토어가 활성화되어있는 경우 리눅스처럼 볼 수있는 권장 DMV를 찾아 볼 수 있습니다 무슨 일이 벌어지고 있는지, 여기서 평균 CPU 시간 실제로 시간이 지남에 따라 증가했습니다 이전보다 4 ~ 5 배 더 하지만 qiery 계획은 동일한 쿼리와 다르므로 이전 계획으로 되돌리기 위해 스크립트 열의 모양을 사용할 수 있습니다 자동 튜닝을 활성화하면 내 작업 부하를 멈추게하는 것처럼 보일 것입니다

내 수집가를 그만둬 라 내가 할 일은 SQL에서 auto tune이라는 스크립트를 실행할 수 있다는 것입니다 쿼리 저장소를 지우는 프로 시저를 복원하여 프로 시저 캐시를 지 웁니다 자동 튜닝을 켜고 그래서 다시 내 작업량을 실사합시다 내 수집가를 걷어 찬다

우리는 시간 경과에 따라 그 성능을 다시 관찰 할 수있다 저장 프로 시저처럼 보인다 그리고 시계열 차트를 클릭하면 다시 볼 수있게됩니다 그래서 이것이 내 작업량 인 것처럼 느껴질 수 있습니다 회귀를 다시 실행 시키십시오

돌아가서 워크로드 변경 사항을 관찰하면 회귀로 인해 감소한 수치를 볼 수도 있습니다 자동 튜닝이 활성화되어 있기 때문에 찾을 수 있습니다 퍼포먼스는 조금 더 빨라진 곳으로 돌아가므로 차트처럼 보이는 것을 보자 여기서 워크로드 성능을 확인할 수 있습니다 그것은 쇠퇴했다

작은 실수가 있었지만 대부분이 파기되었습니다 쿼리 계획 회귀 문제로 인해 성능이 이전 수준으로 돌아 왔습니다 추천을 보면 여기를 클릭 할 수 있습니다 쿼리 계획 회귀 문제가 있음을 발견했습니다 평균 CPU 시간이 더 나 빠졌지 만 상태 전이가 마지막 계획 인 것을 알 수 있습니다

이것은 매우 비슷하다 SQL 서버 윈도우와 SQL 서버 리눅스에서 일종의 행동 그래서 저는 방금 Windows 또는 Linux 환경에서 SQL 서버로부터 백업을 복원 할 수있는 능력을 보여주었습니다 Azure 블로그 데이터베이스에 저장 한 후 Azure SQL 데이터베이스 관리 인스턴스로 직접 복원 그런 다음 과거에 나에게 보여 줬던 동일한 자동 튜닝 데모를 실행합니다 Windows 또는 Linux의 SQL 서버용 방금 전에 보여 줬던 데모 용 스크립트를 얻으려면 SQL 서버의 스크립트를 사용하십시오 Linux 자동 튜닝 데모 여기 내 github bobsql repo에서 사용할 수 있습니다 이 데모를 즐겁게 해주시길 바랍니다

이것은 Windows, Linux 및 Windows 환경에서 SQL 서버의 SQL 서버 자동 조정 기능을 보여줍니다 Azure SQL 데이터베이스 관리 인스턴스는 시간 내 주셔서 감사합니다

Lire une SQL database avec une Azure Function en Nodejs

안녕하세요 5 분 안에 다른 클라우드 비디오에 오신 것을 환영합니다 오늘은 node

js에서 측정 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다 또한 SQL 데이터베이스에 연결하려면, 내가 원한다면 이 비디오의 버전입니다 오른쪽 상단에서 여기를 클릭하십시오 오늘의 데모에서 내가하고 싶은 것은 내가 할 수있는 함수를 만들고 싶다 응답은 http를 호출하여 http 트리거가되고 누가 기본을 연결합니까? 우리는 파우 주로부터 호출 할 결과를 리턴한다

시작하자 본질적으로 푸른 색 기능을 코딩 할 때가있다 사용 가능한 도구는 포털에서 직접 수행 할 수도 있습니다 오늘의 데모에서는 비주얼 스튜디오 스쿨을 사용할 것입니다 사이트에서 사용할 수있는 azur 확장 기능을 사용하십시오

일단 확장 기능이 설치되면 여기에서해야합니다 우리는 우리가 가질 수있는 새로운 아이콘을 갖게 될 것입니다 기능을 시작하려면 새 디렉토리를 만들어야합니다 우리가 여기서 만들거야 5 분 안에 전화 할게 여기에 내가 자바 스크립트에서 할거야 지금 여기서 완벽합니다

scpi 설정에 대한 파일을 볼 수 있습니다 나를 위해 우리가 원하는 것을 만들었습니다 우리는 함수를 추가하고 싶습니다 오늘 우리가 만드는 레퍼토리를 선택한 기능을 살 http trigun 그러면 우리는 방아쇠 35에서 떨어 뜨려 여기에 성전 코드는 기본적으로 저는 그의 부분을 클럽으로 대체 할 것입니다 그래서 우리가 작은 세계 여행을한다면 나는 그 도서관을 사용한다

하나님이라고 불리우는 곳은 우리가 자주 사용하는 서점이 무엇인가? 청소년이 데이터베이스에 연결하면 좀 더 설명 할 것입니다 늦게 어떻게 그것을 우리 모듈의 맨 아래에 설치하려고합니까? 분명히 거기에 데모가 내 구성을 만드는 방법입니다 당연히 우리의 그네 연결을 확인하는 것이 더 안전합니다 연결이되면 성능을 찾고 내 함수를 호출합니다 그녀가 아이를 누구에게 요청할 것인가? 가장 좋은 시간과 평균 시간 가져 오기 아주 단순한 테이블의 술집에서 내가 만든 후 내가 간다 가치를 배우고 나는 조흔 인 나의 대답을 세울 것이다

그것보다 복잡한 사람들은 지금 무엇을 해야할지 완벽합니다 또한 aydius 패키지를 추가하면 새로운 파일을 생성 할 것입니다 사실 패키지 포인트 지 태양입니다 테니스의 버전 우리는 같은 수준에서 여기에 뿌리에 모든 것을 저장합니다 진 점과 지역 점 -g는 여기에 있지만 전부는 아닙니다 우리가 푸른 하늘에 그것을 게시 할 준비가되어있는 구성 요소는 매우 내 경우에는 간단하게 확장을 사용하므로 여기를 클릭하십시오

이제 우리는 그것을 우리의 함수에 전개하고 싶습니다 배포 할 구독 항목을 선택했습니다 우리는 우리의 분노를 선택하는 우리의 소스 그룹을 선택합니다 우리가 몇 초만 기다려야 만 모든 일이 전개 될 것입니다 우리가 메시지를 멈출 수있는 완벽한 장소 이제 Google의 기능을 테스트하기위한 배포가 완료되었습니다

패키지를 설치하기 전에 먼저 파일을 푸시하는 것을보고 있지만 우리는 여전히 손으로 주문을해야하므로 우리는 포털을 찾으면 내 아이가 내 직업을 갖도록해야합니다 여기에 우리가 콘솔에 갈 질서를 굴리기 위해있다 향후 플랫폼에서 실행 중이며 쿠두 (kudu) 스토리 텔러는 여기에서 사용할 수 있습니다 예, 이제 디버그 콘솔로갑니다 우리는 함께 빨리 갈 것이고 우리는 우리 웹 사이트의 뿌리로 갈 것입니다 패키지의 규범이되는 여기에있는 우리 함수의 실제는 패키지 제이슨 포인트와 우리는 주문을 롤백합니다

인내심에 대한 몇 분이 지났으므로 완벽한 주문이옵니다 우리가 볼 경우 우리는 우리가 우리가해야하는 모든 일이 지금은 잘 해결되어 있습니다 우리의 기능을 다시 시작하십시오 그래서 우리가 여기서 포털로 돌아 가면 개요 섹션에 표시됩니다 재시작을 할 수 있으므로 재시작하십시오

그 부분에 대한 우리의 기능은 이제 더러운 에너지와 표정을 짓습니다 독서를위한 우리의 코드는 진짜입니다 그래서 우리가 여기 열면 우리는 바로 여기에있는 코드는 우리가 가끔씩 푸는 코드입니다 우리가 여기있는 URL을 가지고 우리가 복사 할 링크를 pau 주에서 사용하십시오 내가 가지고있는 URL을 복사하면 요청합니다

보안 토큰으로 내 결과가 있어야한다 그래서 가장 좋은 시간은 24 살이었고 내 평균도 더 이상 복잡하지 않습니다 우리가 분명히 다른 언어로 연결할 수있는 것도 다르다 배포 방법은 여기에 있습니다 내가 한 다른 비디오 또는 기능을 디버깅하는 방법을 보여줍니다

우리는 다음 주에 우리 자신을 발견합니다

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 저장하려면 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 진술 및 오류가 발생하지만 우리가 오류의 일부로 볼 수 있습니다 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

그래서 우리가 볼 수있는 것처럼 – 나는 우리가 12가 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]