微軟十分認真地對待客戶的選擇。這一點在本周在奧蘭多舉辦的微軟Ignite和Envision活動中,尤其是關於數據庫、數據集成、機器學習(ML)和人工智能(AI)的公告中,很明顯。
Ignite的幾個公告完全是關於選擇的。重點是微軟所說的創造“智慧係統”。下麵將重點介紹數據庫、數據庫遷移、數據集成、ML和AI。

SQL SERVER 2017 與LINUX、DOCKER
微軟表示,SQL Server 2017是其旗艦數據庫的最新版本,將於10月2日發布。最大的突破是此版本在Linux和Windows上都能運行。
Docker Enterprise Edition容器中還有一個新部署選項可用於跨雲和本地的可移植性。除此之外,SQL Server 2017還介紹了自適應查詢處理方麵的進展,可以添加集群列式存儲以實現更快的分析性能,並支持通過R和Python的數據庫運行模型。
分析:對於雲計算來說,Linux是青睞的操作係統,而僅限於Windows的SQL Server的成長就有了限製。與Docker選項一起,這些多平台和混合選項應該加速采用。
Azure數據庫遷移服務
現在在私人預覽版中,Azure數據庫遷移服務的目標是幫助你將本地微軟SQL Server,Oracle和MySQL實例遷移到Azure。另外在有限的預覽版中是即將到來的Azure SQL數據庫管理實例,它是一個與VNET和私有IP支持的平台即服務選項。
分析:將本地微軟的SQL Server遷移到Azure SQL數據庫仍然隻是“接近完全兼容”。
AZURE數據工廠
Azure的數據集成服務現在在公共預覽版中,支持數據集成管道的創建、調度和編排,並提供將SQL Server集成服務(SSIS)包轉移到雲中的選項。微軟表示,即將到來的GA服務將包括活躍的SQL Server許可證持有者的折扣率。

下一代AZURE機器學習
ML和AI是預測、模式識別的“智能”係統的基礎,並對意圖進行推斷提供建議。微軟幾年前將ML / AI建模功能放在雲端。但第一代產品完全是微軟在Azure上運行的雲服務。下一代Azure ML給組織提供了三個組件,它們在Ignite大會上宣布,現在在公開預覽版中。
·Azure ML Workbench 是數據清洗和管理實驗的跨平台客戶端。它運行在Windows和iOS機器上,麵向開發人員和數據科學家,他們需要首先邁出創建模型的第一步,這是在準備數據。用戶可以點擊廣泛的數據源(包括高級數據源),並查看關於該數據的示例、統計數據和發布信息。該工具可以通過示例了解你要采取的清理和標準化步驟,然後再按比例重複。記錄這些步驟以獲得數據透明度。從這你就可以使用數據進行建模實驗。
·Azure ML實驗服務 在規模上支持協同模式開發的。它使用Git存儲庫和命令行工具來管理模型實驗和培訓。它跟蹤實驗中使用的代碼、配置和數據,以及模型、日誌輸出、關鍵指標以及這些模型如何演變的曆史。這確保了隨著時間的推移模型的透明度,這通常是受監管環境的需求。提供選擇,實驗服務支持Python和一係列框架,包括Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet和DIGITS以及微軟自己的CNTK和Cognitive Toolkit。還有很多部署選擇。 Docker容器用於許多環境的可移植性,同時保持模型和數據治理、可審核性和可見性。實驗可以在本地或遠程運行,在通用VM上運行,在數據科學虛擬機上擴展,在Spark上(在Azure HDInsight中)擴展,甚至可以在GPU加速的虛擬機上運行。

·Azure ML Model Manager服務 用於部署和操作,支持托管、版本控製、管理和監控。在這裏,還有更多的選擇,包括SQL Server 2017中的數據庫、虛擬機、Spark、Azure雲以及可以運行Docker容器的任何地方。
分析:所有這些選項都為數據科學家和開發人員提供了更多的靈活性值得注意的是,在框架上有更多的選擇,微軟高管表示,算法不應該是最重要的,應該用手邊最好的東西來完成任務。
Docker是模型可移植性的主要手段,但微軟表示部署可以像單行代碼一樣簡單,同時也為Docker的強大用戶提供了調整和調整部署的選項。
你還可以將資產直接帶到本地計算機上,但無法追蹤。這裏的整個想法是支持並將可見性帶到整個端到端生命周期。這對於銀行、保險公司和越來越多的組織來說是必須的,他們正在進行預測、機器學習和AI建模。
一切都在IGNITE 2017上呈現
還有更多的公告在Ignite上展示,這將在短期內(如全球規模的CosmosDB)(如微軟的量子計算工作)產生重大影響。總體主題是選擇,微軟為數據科學家,開發人員、數據管理和治理專業人員以及業務用戶和微軟客戶的客戶提供了令人印象深刻的廣泛的雲、內部部署和混合選項。
本周的許多公告仍在預覽版中,有不足待填補。但是令人印象深刻。
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