First open database of live human brain cells

우리는 정말 이해하려면 인간의 뇌는 어떻게 구성되어 있습니다 어떻게 뇌의 구조가 할 수

우리의 정신의 모든 기능을 야기 할 인간의 두뇌 자체를 공부에 대한 대체가 없습니다 여러 가지가 있지만 당신 죽은 조직에서 공부할 수

당신은 구조를 공부할 수 또는 예를 들어, 유전자를 연구한다 당신은 이해하고 싶다면 세포의 기능

및 회로의 기능 당신은 살아있는 뇌를 연구해야합니다 지난 5 년 정도에 걸쳐 그래서 우리가 정말 설정하는 일을했습니다

전체 네트워크에 대한 협력 현지 외과 의사의 그리고 일반적으로 병리 영역에 액세스하기 위해, 그것은 통과하는 것이 필요

정상적인 뇌의 일부 그 영역은 일반적으로 절개하고 있습니다 의료 폐기물로 버려 하지만 그들이 밝혀

실제로 매우 건강한 우리는이 조직을 취할 수있어 그리고 그들을을 실험실 환경

제 1, 종류, 정보의 가장 기본적인 조각 하나는 이러한 조직에서 얻을 수있는 뉴런의 전기 점화 특성은 그리고 신경 세포의 모양

그리고 우리는이 두 가지 정보를 사용할 수 있습니다 정말로 세포의 유형을 이해하기 시작합니다 미적 아름다움의 감각이 절대적으로있다

뇌의 신경 세포에 그리고 어떻게 든이 인간의 신경 세포 자신의 복잡성의 증가와 능력을 가지고

이 시스템에 대한 더 많은 두려움을 자극합니다 그래서 정말 그것의 종류의 첫번째입니다 에 매우 체계적인 접근 방법의 인간의 세포의 특성을

그리고이 모든으로 자유롭게 접근 넣어 지역 사회에서 모든 사람을위한 에 대한 정말 흥미로운 것 중 하나 앨런 연구소는 작업, 그들은 큰 생각합니다

그들은 생각하지 않는다 : 어디 한계는? 그러나 오히려 : 우리는 어떻게 한계를 넘어 갈 수 있나요? 인류에 미치는 영향은 매우 광범위한 수 우리는 단지 표면을 긁는하고 있기 때문에 우리가 누구 뒤에 메커니즘에 과에 영향을 미치는 질병 상태는 우리는 누구인가

난 아주 많이이 간질을 치료하는 데 도움이되기를 바랍니다 우리가 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이됩니다 그러나 그것은 단지뿐만 아니라 우리를 도울 수

노화 또는 알츠하이머 병이나 자폐증에 대한 우리의 이해 그리고 우리는에 문을 닫지 마십시오 그 가능성의 나는 정말로 놀라운 것은 그 생각

과학계가 원하는에도 불구하고 인간의 뇌를 이해합니다 공개적으로 거기에 거의 아무것도 그 종류의 세포 수준에서 인간의 두뇌에 대해

우리가 정말 여기서 뭔가 아주 소설을 발표하고 오랫동안 희망을 갖고 소설 그러나,이 시점에서

나는 소설 기여 생각 그 사람을 수 인간에 얼마나 다른 것을 볼 수 있습니다

SQL Server 2017: World’s First Diskless Database

안녕 나는 마이크로 소프트 밥 구청 데이터베이스 시스템 그룹의 수석 건축가 해요 나는 SQL 서버 2017은 성능이 내장되어 또 다른 이유에 대해 이야기하기 위해 오늘 여기있어 이제 마이크로 소프트에서 우리는 SQL 서버 분석 및 OLTP 성능 우리는 우리의 세계 기록에서 지구상에서 가장 빠른 데이터베이스입니다 생각 우리의 벤치 마크 wtih 증명하고있다 놀라운 시위에 우리는 같은 회의에서 행한 마이크로 소프트는 우리가 초 단위로 테이블의 행 수십억를 스캔 할 수 있습니다 방법을 보여주는 점화 지금 우리가 발표 한 새로운 벤치 마크 중 하나가 HPE 및 SUSE 리눅스에서 놀라운 새로운 기술을 사용 우리는이 세계 최초의 엔터프라이즈 급 디스크가없는 데이터베이스 호출 이제 조금 더 방법이 기술이 작품을 이야기하자 내가 말했듯이 우리는이 ENTEPRISE 급 디스크가없는 데이터베이스를 불러 이유는 HPE의 새로운 확장 지속적인 기술은을 사용하다 SSD와 결합 된 메모리 모듈의 강력한 조합은 SQL 서버를 제공하는 드라이브 코드가없는 능력은 핵심 엔진으로 변경 초 만에 데이터베이스 파일에서 데이터를 읽어 아직 지속적인 데이터베이스의 놀라운 특성을 달성 이 기술에 대해 놀랍 다른 점은 하드웨어 비용 및 랙의 감소에 엄청난 감소를 수 있다는 것입니다 공간 의 방법이 기술 된 작품의 데모를 볼 가자 우리가 비용의 50 %에서 말했듯이 지금은이 기술을 사용하여 관찰 한 것입니다 나는 다섯 배 더 빠른 쿼리 성능을 얻을 수 있습니다 유사한 스토리지 내가 내 앞에있는 것은 SQL 끊어 Management Studio를 직접 연결되어 다시 SQL 서버 2017 설치가있는 SUSE 리눅스 ENTEPRISE 서버에 HPE의 새로운 지속적인 확장 메모리를 사용하여 서버입니다 이제이 서버에 두 개의 데이터베이스 각각 1TB이며, 그 중 하나는 1TB의 저장 ssd1tb라고 꽤 빨리 SSD 드라이브의 배열에 파일과 SQL 서버 데이터베이스 와 스파이와 HP 확장 성을 지속적으로 메모리를 사용하여 저장 동일한 데이터베이스 그리고이 데이터베이스는 TPC-H에서 파생 된 워크로드를 사용하고 있습니다

그래서 그것은 매우 분석 쿼리 유형의 작업입니다 그럼 성능을 살펴 가자 두 개의 동일한 쿼리의 각 데이터베이스에 대해 실행 여기 내 앞에 쿼리는 그것이 총 수익의 분석적인 질의입니다 할인 된 데이터와 사실에 전원 BI와 같은 도구를 사용하여 생성 될 수 무언가의 매우 전형적인 지금 여기에 화면에 내가 먼저 DBCC의 DROPCLEANBUFFERS 명령을 실행하는거야 그것은 단지입니다 내부 명령은 우리가 사용하고 당신은 당신의 자신의 테스트에 사용할 수있는 내가 얼마나 빨리 SQL 서버를 시연하고 있습니다 때문에 디스크에서 데이터를 읽기 위해 SQL 서버를 강제로 나는이 경우 버퍼 풀 캐시를 사용하는 wnat하지 않습니다 읽을 수 있습니다 우리가 처음이 명령을 실행할 수 있도록이 기술을 사용하여 디스크에서 데이터를 내가 무엇을 SQL 서버 레코드의 정확한 성능을 측정하고자 때문에 나는 또한 명령에 설정 통계 시간을 사용하고 있습니다 이 쿼리를 실행하는 엔진에 그래서뿐만 아니라 그 실행 할 수 있습니다 그래서이 SSD 드라이브의 배열에 대해 여기이 쿼리를 킥오프 수 있습니다 이제 무대 뒤에서이 데이터는 열 저장소 인덱스 압축 기술하지만 메모리의 데이터도 유형을 사용하여 저장한다 이어야한다 먼저 시스템에서도 조회하거나 당신이 당신의 columnstore 인덱스 데이터의 전체 크기보다 적은 메모리가있는 경우 처음에는 디스크에서 읽어 필요에 따라 쿼리를 실행할 때 우리는 그 열 저장소 인덱스 세그먼트에 당겨 읽기해야합니다 그래서 우리는이 쿼리를 완료하도록 할 것 당신은 결과가 돌아왔다 여기에 볼 수와 메시지는 16 초 동안, 그것은, 약 16를 실행하는 데 걸린 실제 시간보다 조금 볼 수 있습니다 운영 정말 쿼리가 그렇게 빨리이이 실제로 대표 인 사실이 많은 데이터를 스캔 꽤 좋은 데이터의 약 65 억 행은 꽤 좋은 그래서 16초를 스캔 의이 같은 동일한 쿼리를 봐하지만 데이터베이스가 HPEs 확장 지속적인 메모리로 백업이 시간이 그래서 같은 명령을 실행할 수 있습니다 보자 디스크에서 데이터를 읽고 또한 내가 타이밍을 가지고 보장하기 위해 명령을 실행하는 SQL 서버를 강제로 의이 쿼리 킥오프 보자 우리는 그 성능을 볼 수 당신은 심지어 결과가 돌아와서 아래의 메시지했다 여기에 이야기 완료하기 전에이 작업을 실행하고 볼려고하고있다 데모는 매우 간단하게이 기술이있다, 그래서 당신은 너무 거기에 삼초가 다섯 번 쿼리 성능 인 이상 조금 여기에서 볼 수 있습니다 스토리지에 대한 직접 고속 분석 쿼리 성능 5 배 이상 빠른 다시 저장 비용의 50 %를 영구 메모리 확장 기술을 사용하여 결합 HPEs 및 SQL 서버 2017 및 SUSE Enterprise Linux에 전원이 공급 이제 더 배우고 우리가 SQL 서버 2017의 성능에 대해 이야기 우리의 주요 SQL 서버의 블로그를 살펴보고 싶다면 당신은 또한 HPE 확장 지속적인 메모리 기술에 대한 자세한 내용은 유튜브에 갈 수 우리는 당신이 SQL 서버 2017를 다운로드하고 빠른 사용자 환경에 얼마나 정말 참조하시기 바랍니다

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