El concepto 'estrategia de datos' es una parte esencial de los procesos de transformación digital que están sucediendo en todos los sectores empresariales. Las compañías, en la búsqueda de rendimiento productivo, han empezado a considerar al dato como un activo de valor que permite capturar, procesar, persistir, analizar, explotar y reportar la información, convirtiéndola en ventaja competitiva en la toma de decisiones.
SQL Server 2017 en Linux ha roto el récord de operaciones OLPT en 2017
Desde un enfoque orientado al negocio, Microsoft anuncia el evento estrella de este inicio del 2018: SQL Server 2017 on Linux, las estrategias de datos y la Inteligencia Artificial. Se celebra el próximo 27 de febrero en las instalaciones de Microsoft en Madrid y es muy difícil encontrar personas con tanto peso específico y experiencia como los que se reúnen para este acontecimiento.
Así, tenemos a Jose Bonnin, director de Cloud y Enterprise de Microsoft Ibérica; Jack C. Tang, director de ventas de Soluciones de Plataforma de Datos a nivel mundial; Travis Wright, responsable principal del Programa de Microsoft para SQL Server; y Paul Shanahan, responsable del área de negocio Intelligent Cloud. Es decir, las primeras espadas a nivel mundial van a compartir su conocimiento en sesiones repletas de información ─que detallamos de forma general a continuación─, y con la presentación oficial del nuevo SQL 2017 Server en Linux.
Estrategia de datos e IA
El dato ha pasado de ser un mero ente de almacenamiento, con un papel secundario en la política empresarial, a convertirse en el núcleo de los procesos de transformación de las organizaciones. Las capacidades de aunar el Big Data con los sistemas inteligentes de Machine Learning han superado las fronteras clásicas de la analítica de los datos para construir sistemas de prevención, previsión y obtención de patrones complejos que aporten un gran valor al negocio.
Como evolución de los sistemas clásicos, actualmente los esfuerzos se dirigen a comprender todos los puntos de vista y estrategias en el desarrollo de los proyectos de Big Data y Analytics, tanto del lado puro de IT como de los científicos de datos, de negocio, de seguridad y de los perfiles auxiliares comprometidos. Además, se intenta equilibrar de forma constante la optimización de los costes y obtener el nivel de rendimiento y prestaciones más alto sobre una plataforma agnóstica a la tecnología subyacente.
Azure Data services
Microsoft lleva más de una década haciendo un esfuerzo importante en el apoyo de las tecnologías Open Source, siendo miembro activo de la Fundación Linux, y en el desarrollo de las “distros” más importantes. En este contexto, su plataforma de almacenamiento estrella, SQL 2017 Server, aterriza para el sistema operativo Linux en la distribución de Red Hat Enterprise Linux (RHEL) ─entre otras─ facilitando la migración natural de los entornos On Premise a Cloud con sus diferentes sabores híbridos.
Esto pone al alcance de los proyectos de datos las capacidades de los servicios de datos principales de Azure que están revolucionando el mercado. Entre ellos, la base NoSQL CosmosDB y sus múltiples APIS de integración; el rack de Big Data HDInsight ─una versión mejorada de Hadoop por un servidor R# dedicado─; los servicios de Data Lake y SQL Data Warehouse para almacenamiento masivo de todo tipo de información; servicios de analíticas en tiempo real con Stream Analitycs; o procesos de Machine Learning con diferentes modelos de aprendizaje.
Montar una máquina virtual de SQL 2017 Server en Linux es tan sencillo como decidir qué licencia vamos a utilizar, concretar qué tamaño va a tener la VM y pulsar el botón Crear. De este modo, cabe la opción de ajustar los recursos, y por ende los costes, a las necesidades del negocio.
Contenedores docker de SQL 2017
Como en todas las versiones de esta sólida base de datos, SQL Server 2017 trae jugosas novedades para todos los perfiles participantes en un proyecto de datos. Pero, la más importante es el funcionamiento nativo sobre contenedores docker. A diferencia de las máquinas virtuales, los contenedores comparten la misma instancia del sistema operativo y las mismas dependencias, siendo su tamaño mucho más pequeño que las VM y su despliegue cosa de milisegundos en comparación con los segundos o minutos de una VM clásica.
Con soporte para contenedores de Windows y Linux, SQL Server 2017 puede ejecutarse en soluciones de orquestación de contenedores, como Docker Swarm, Red Hat Open Shift, Mesosphere DC/OS y Kubernetes. Del mismo modo, Docker CE para Mac permite a los desarrolladores ejecutar contenedores de Linux en Mac OS. SQL Server también brinda la posibilidad de la instalación en contenedores Windows. Con ello, es posible configurar con gran facilidad sistemas de autoescalado y alta disponibilidad, e incluir los proyectos y operaciones de estrategia de datos dentro del concepto de DevOps.
Rompiendo récords de rendimiento
Intel y Microsoft son aliados tecnológicos desde hace décadas. Los equipos Wintel han marcado el nacimiento de la Sociedad de la Información y constituyen la base del hardware sobre la que ha construido el gigante del software. La alianza es firme entre ambas compañías y la llegada de SQL Server 2017 ha sido impulsada por el último modelo del procesador Xeon, con lo que se obtiene un mayor rendimiento, agilidad del servidor y eficiencia a escala, llevando las capacidades de análisis de datos al siguiente nivel.
En octubre del año pasado, sobre un equipo Intel con dos procesadores Xeon Platinum 8180 a 2,5 GHz, se consiguió establecer un récord en la prueba de rendimiento TPC-E de procesamiento de transacciones en línea (OLTP). Se da la ventaja añadida de que, ahora, se puede implantar SQL 2017 Server en un servidor (RHEL) y obtener una importante contención de los costes al estar asociados a plataformas Open Source.
También se ha unido a esta alianza, Hewlett Packard Enterprise (HPE). Incluso, ha publicado un excelente documento de referencia de Arquitectura para SQL Server 2017 en Linux con sus sistemas de almacenamiento HPE 3PAR StoreServ 9450.
Cómo migrar los datos
Una vez que tenemos claro que el futuro ha llegado y que la mejor opción es coger este tren hacia una productividad mayor, empiezan a plantearse otras cuestiones. La principal: cómo llevar nuestros datos de forma eficaz, segura y eficiente a las nuevas plataformas.
Estos son proyectos que deben de cumplir estrictos requisitos de seguridad, confiabilidad y resiliencia, además de contar con un robusto sistema de rollback por si algo no fuera del todo bien. Como consecuencia, proporcionan una actualización tecnológica que conlleva un incremento directo de las capacidades y resultados en la estrategia de datos.
Microsoft ofrece diversas aplicaciones para apoyar y facilitar el trabajo de los responsables de IT durante las operaciones. Entre ellas, se encuentran las siguientes:
Asistente de migración de Datos (DMA). Divide el proyecto de migración en dos procesos diferenciados. Por un lado, realiza un análisis de los datos para detectar problemas de compatibilidad, duplicidad, objetos perdidos, errores en los procedimientos almacenados o vistas, etc., ofreciendo recomendaciones para mejoras de rendimiento y confiabilidad. Por otro, lleva a cabo la migración permitiendo no solo mover el esquema y los datos en sí, sino también aquellos objetos que se constituyan como una dependencia en el servidor de destino.
Servicio de migración de base de datos de Azure (DMS). Este nuevo servicio soporta la migración de bases de datos existentes de SQL 2017 Server a una DB PaaS como Azure SQL o una máquina virtual en Azure de SQL Server. Crea un flujo de trabajo automatizado, similar al del DMA, que indica los cambios necesarios que se deben hacer en la DB de origen antes de efectuar la migración. Y, cuando todo esté listo, iniciará el proceso de migración de esquema y datos a Azure, incluso creando desde cero la Azure PaaS de destino.
Asistente de migración a SQL Server (SSMA). Orientado a la transformación y migración de bases de datos de terceros (Oracle, SAP, MySQL).
También podemos utilizar el producto Replicate for Microsoft Migrations de la empresa Attunity, que facilita la migración hacia SQL 2017 Server desde los motores de base de datos más populares, incluyendo tanto comerciales como los que están bajo licencia Open Source. Simplifica las migraciones de datos con tiempos de inactividad casi nulos gracias a la replicación continua que configura hasta que los clientes pueden confirmar el estado de sus datos.
Networking y cierre
Con la mente de los asistentes, llena de información y novedades, está previsto que Travis Wright y Paul Shanahan, realicen el cierre del evento. A continuación, tendrá lugar el almuerzo, en donde primará el networking y el establecimiento de las redes de conexiones personales que tienen tanta importancia en los negocios tecnológicos actuales.
Sin duda, el evento SQL Server en Linux es una ocasión excepcional para conocer y escuchar a los principales responsables habar de los detalles de la última versión de este gestor de DB, su integración con los sistemas de Inteligencia Artificial y Cloud, y las herramientas y plataformas sobre las que se asienta. No te lo pierdas, congresos sobre datos como esté son muy poco comunes en España.
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Imagen | Jorge Franganillo
