SQL 2019 Les nouveautés et les retours d’experience

Comme prévu Microsoft nous l’avait annoncé il y a quelque temps une nouvelle version de SQL Server est bientôt prête à arriver.

A l’heure actuelle, où j’écris ces lignes, nous en sommes à la version CTP 2.1

Au menu plein de petites nouveautés :

  • Du Machine Learning
    • Possibilité de créer un cluster Spark Big Data
      • Déployer des applications Python et R
    • Déployer un cluster Big Data avec des conteneurs SQL et Spark Linux sur Kubernetes
    • Accéder à votre Big Data à partir de HDFS
    • Exécuter l’analytique avancée et le Machine Learning avec Spark
    • Utiliser Spark Streaming pour envoyer des données aux pools de données SQL
    • Utiliser Azure Data Studio pour exécuter des livres de requêtes qui procurent une expérience de bloc-notes
  • Moteur de base de données
    • Traitement des requêtes intelligent avec la fonction inlining de fonction UDF
    • Amélioration de la gestion des erreurs en incluant les noms de tables de colonnes ainsi que les valeurs tronquées (pour les erreurs de troncations)
    • Prise en charge de l’UTF 8 à l’installation
    • Utilisation d’alias de tables dérivées ou de vues dans les requêtes de correspondance de graphe
    • Amélioration des données de diagnostic pour le blocage des statistiques
    • Pool de mémoires tampons hybride
    • Masquage statique des données
  • Linux
    • Prise en charge de la réplication
    • Prise en charge de MSDTC (Microsoft Distributed Transaction Coordinator)
    • Groupe de disponibilité Always On sur des conteneurs Docker avec Kubernetes
    • Prise en charge d’OpenLDAP pour les fournisseurs AD tiers
    • Machine Learning sur Linux
    • Nouveau registre de conteneurs
    • Nouvelles images conteneur basées sur RHEL
    • Notification de sollicitation de la mémoire
  • Outil
    • Azure Data Studio
      • Mise a jour pour SQL 2019
      • Nouvel outil SQL Server

 

Retour d’experience :

Après avoir testé rapidement cette nouvelle version, j’ai eu quelques déboires avec PolyBase sans doute dû à des problèmes de drivers HDFS qui ont changé avec l’arrivée de la nouvelle version…

J’ai pu tester la mise en place de cluster Spark et vérifier l’intérêt de celui ci On-prem avant de diffuser sur un vrai cluster Spark en ligne sur Azure par exemple.

Il a un autre intérêt, il permet de travailler les données en amont de leur intégration et peut venir remplacer un ETL comme SSIS lors de la phase de Data Prep cela peut donc devenir une alternative intéressante. SQL2019

 

Sources :

https://docs.microsoft.com/fr-fr/sql/sql-server/what-s-new-in-sql-server-ver15?view=sqlallproducts-allversions

Sécurité dynamique dans les cubes SSAS avec SQL Server 2012

Avec l’ouverture des données Power BI Self-Service vers les utilisateurs (vu dans plusieurs de mes missions) les métiers veulent gérer eux même les droits ou périmètres sur de nombreux utilisateurs finaux (>1000).

En effet dans certains domaines, nous avons une forte contrainte de confidentialité des données contenues dans les cubes SSAS. Les juridictions qui doivent s’appliquer peuvent être changées avec des cadences variables allant de la journée, à des cadences inférieures (temps réel). Pour cela, l’ensemble de la sécurité mise en œuvre est stocké dans la source de données du cube, qui détermine qui peut voir quoi.

A travers cet article, nous allons voir comment rendre dynamique une sécurité de cube SSAS basée sur l’appel à une procédure stockée.

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Comment la BI Microsoft est en train d’évoluer !

 

BI on-demand, Big Data, Cloud, Mobilité, Machine Learning, Social BI…. Décryptage !

 

Cet article a pour but d’expliquer l’évolution actuelle et à venir de la Business Intelligence Microsoft et de décrypter son écosystème pas si simple à appréhender. En effet l’émergence du cloud, de la mobilité, des «  big data » (réseau sociaux, e-commerce…) et de l’analyse qu’on peut en faire, le tout associé aux demandes avec des délais de plus en plus cours de la part des décideurs ont fait naître de nouvelles technologies de Business Intelligence plus modernes et qui pour certaines sont parfois en phase transitoire et en mode « preview ».

L’écosystème se découpe en 4 domaines et un ensemble d’outils associés comme le montre le schéma d’ensemble ci-dessous :

 

 

 

 

_MSBI

 

 

La BI On-Premise (traditionnel) :

Depuis plus de quinze ans Microsoft fait évoluer ses outils décisionnels « On-Premise » autour de SQL Server pour permettre aux sociétés de mettre en place eux même une solution décisionnelle d’entreprise centralisée, robuste et évolutive, en harmonie avec l’infrastructure locale existante et qui répond à des exigences à la fois de sécurité, de performance mais aussi de budget.

Traditionnellement, pour la conception d’un environnement décisionnel, une société peut faire appel à l’IT, on parle alors pour une solution « Corporate » d’entreprise. Mais un utilisateur final souvent appelé « Power User » peut également mettre en place une solution et devenir autonome dans la totalité ou une partie des phases d’un projet, de la conception jusqu’au déploiement.

Dans le dernier cas on parle souvent de solution BI « On-demand » ou « Self-service » et parfois personnelle si elle est conçu intégralement par l’utilisateur.

La suite d’outils BI traditionnels, et ceux-ci autour de la SQL Server, est composée :

  • Du moteur de base de données : SQL DB Engine
  • De l’ETL : SSIS
  • Du moteur d’analyse multidimensionnel : SSAS
  • Du serveur de rapports : SSRS

Pour la BI « On-Demand », Excel est l’outil de prédilection.

 

_BIOnprem

 

 

 

La BI « Corporate » :

Avec SQL Server et depuis la version 7.0, la plateforme BI Corporate de Microsoft est en perpétuelle évolution toujours dans un but d’être plus robuste, performante et avec de nouvelles fonctionnalités souvent inédites.

 

Aujourd’hui nous en sommes à la version SQL Server 2014 maintenant orientée « Hybrid Cloud » pour faciliter de manière transparente la gestion du stockage, des sauvegardes ou des transferts des données que cela soit sur site ou dans le cloud.

Microsoft a également conçu et développé depuis la version SQL Server 2012 un nouveau moteur d’analyse « In Memory » qui rend plus puissant le traitement des données, les calculs d’agrégats et des formules d’analyse en mémoire, ainsi que la restitution et l’analyse de données autant fines et « Tabulaire » qu’agrégées et en tableau croisé.

De plus, un nouveau type d’index « Column Store Index » permet d’améliorer considérablement les performances de chargement des entrepôts et son requêtage.

Enfin, SQL server permet de réindustrialiser dans SSAS les données provenant des cubes « On-demand », que nous verrons plus loin, conçus avec « Power Pivot », stockées en local dans Excel, de les exposer dans SharePoint pour donner la possibilité à l’utilisateur final de concevoir directement dans un site des analyses ad-hoc grâce au composant de « Data Vizualisation » « Power View » issu de SQL Server et intégré à un service SharePoint 2013.

 

En complément, pour permettre aux utilisateurs de mieux collaborer, la solution SharePoint 2013 permet, en plus de ce qu’on a vu au-dessus avec « Power Pivot » et « Power View »,  la mise en place de portail décisionnel, le partage des classeurs Excel d’analyse, l’intégration des rapports SSRS et l’utilisation des fonctionnalités intrinsèques à SharePoint comme par exemple la GED,  les intranets, les réseaux sociaux d’entreprise… Un petit plus dans SharePoint avec Power View : la possibilité d’exporter les « Dashboards » dans des slides Power Point en conservant l’interactivité et la possibilité de mettre à jour les données au sein d’une présentation.

Un service appelé « Performance Point » qui intègre entre autre l’outil d’analyse racheté à la société « Proclarity » n’est plus mis en avant.

 

_Collab

 

 

Dans la gamme des outils « On-Premise », un nouveau « petit » vient de naitre, il s’appelle « DataZen », il vient d’être racheté par Microsoft, il est fourni gratuitement à partir de la version SQL Server 2008 édition Entreprise avec la Software Assurance.

Comme « Reporting Services », « DataZen » est un outil de restitution, il comporte un « Publisher » pour permettre à l’IT de concevoir des rapports avant les déployer coté serveur.

Par contre, contrairement à « Reporting Services », « DataZen » est un outil orienté « Multi-device » et permet par exemple d’analyser des données sur tout type de tablettes ou smartphones (Windows, iOS et Android), puisque qu’il est compatible HTML5.

De plus, il a été conçu pour faire du « Dashboarding » plus que du « Reporting » opérationnel et fait partie de la gamme d’outil d’analyse visuelle de « Data Visualization ».

Enfin, il offre intrinsèquement la possibilité de faire de la BI collaborative en gérant des flux de commentaires entre les utilisateurs.

Petit bémol, il ne comporte pas comme « Reporting Services » les fonctionnalités de « push mail »  automatisé, l’intégration à SharePoint et le « Data Alert ». Par contre il permet contrairement à Power BI pour le moment de faire des analyses en mode déconnecté.

 

_Datazen

 

 

 

On voit bien que Microsoft a construit au fil du temps une véritable plateforme BI On-Premise solide et avec des évolutions permanentes. Aujourd’hui, IT ou l’utilisateur final bénéficie de toute l’expérience de l’éditeur, de la maturité et la robustesse de sa solution pour mettre en place ou utiliser un système d’information décisionnel d’entreprise accessible depuis partout (tablette, smartphone…) et en mode collaboratif.

 

 

La BI « On-Demand » :

Excel, l’outil idéal pour d’analyse des données « On-demand » a bien évolué. Si on regarde en arrière, avec la version Excel 2003, pour faire de l’analyse avec une connexion OLAP, on se restreignait qu’à un simple tableau croisé dynamique (« Pivotable »). Aujourd’hui avec Excel 2013, on a une véritable solution complète de Business intelligence personnelle avec ses outils permettant à l’utilisateur final de concevoir, comme avec l’IT et SQL Server, sa propre solution en libre-service composée :

  • D’un ETL : Power Query
  • D’un moteur d’analyse et son « Modeler » : Power Pivot
  • De deux outils de « Data Vizualisation » : Power View et Power Map pour l’aspect Géospatial

La philosophie de « Power View » et « Power Map » est de mettre en place comme Power Point un scénario, « Story Boarding » avec des slides, dans le but de faire une présentation issue de sa propre analyse et de faire en quelque sorte « parler les chiffres » ou faire du « Story Telling ».

Cette présentation peut être du « One-Shot » et être exposée qu’une seule fois par exemple à un Codir. D’où l’utilité en la mettant en œuvre rapidement avec Excel, outil très familier de l’utilisateur final, de ne pas passer par des cycles de conception et développement avec des délais qui peuvent parfois être annoncés comme importants par l’IT.

Par contre dans le cas où cette solution nécessite d’être stable, pérenne, sécurisée et partageable, il faut la réindustrialiser de Excel vers SQL Server grâce à des outils d’ « Import » qui existent.

 

_Collab2

 

 

 

La Business Intelligence dans le « Cloud » :

L’évolution des services dans le cloud, notamment autour de l’offre Azure de Microsoft, permet à l’IT maintenant d’une manière transparente de disposer de coûts d’administration mieux maîtrisés. L’infrastructure technique et applicative est plus robuste, performante et évolutive. Enfin les cycles de mise à jour sont plus courts et les opérations de maintenance et l’hébergement sont gérés directement par Microsoft.

 

Trois solutions vont être décrites dans la suite de cet article:

« IaaS »: Infrastructure as a Service

« PaaS »: Platform as a Service

« SaaS » : Software as a Service

 

La solution SaaS Power BI :

Elle permet de concevoir simplement une solution personnelle de Business Intelligence depuis Excel, avec les composants Power Query, Power Pivot, Power View, Power Map. Mais aussi depuis un concepteur dédié appelé « Power BI Designer » ou « On-Line » à partir du site powerbi.com avec un espace dédié et un compte associé.

Office 365 comporte également un site dédié Power BI où sont publiés et visualisés les rapports.

Les utilisateurs se connectent à des sources de données sur site ou dans le cloud pour mettre en œuvre plusieurs rapports et peuvent également les imbriquer simplement dans des « Dashboards ».

Plusieurs connecteurs sont nativement fournis comme par exemple Analysis Services, Salesforce, Univers Business Object, Dynamics CRM, Azure….

 

_CaptureDash

 

 

Une fois la solution publiée sur le site powerbi.com, les utilisateurs pourront depuis un mobile (iPhone et Windows Phone pour le moment) ou d’autres « Devices » se connecter à la solution pour visualiser leurs « Dashboards ».

Des fonctionnalités avancées existent également :

 

– « Q&A ». Une fonctionnalité de requêtage en langage naturelle (uniquement en anglais pour le moment) qui permet de poser des questions Ad-hoc sans connaissances techniques.

– «Data Refresh » permet de planifier la mise à jour des données au sein des rapports.

– « Data Management Gateway » permet de se connecter depuis le cloud à des sources « On-Premise » comme des cubes SSAS.

– « Data Catalog » permet d’exposer les données des rapports dans le cloud pour en faire des sources pour d’autres utilisateurs concevant des rapports.

 

 

powerbi4

 

 

Aujourd’hui Power BI existe en version Preview car il est en perpétuelle évolution, il peut être mis en œuvre et utilisé gratuitement, sauf si vous voulez utiliser les fonctionnalités avancées ci-dessus ou si vous dépassez la capacité limite de 1Go de stockage de données, d’un débit de 10k rows/ heures ou de cycle de rafraîchissement des données de plus de un jour. Dans ce cas le coût actuel est de 9,99 $ par utilisateur/mois.

L’intégration dans l’environnement Microsoft avec un « Designer » très convivial et ergonomique, la conception BI possible depuis Excel , des composants graphiques très riches, des « Dashboards » dynamiques et interactifs, des connecteurs très variés, la publication sur des mobile et tablettes, les cycles MS de mises à jour très réguliers font de Power BI LA solution personnelle et complète pour faire de la « Business Intelligence » « On-demand ».

Face aux solutions concurrentes Tableau Software et Qlik (ex QlikView), Power BI n’a rien à se reprocher.

 

 

La BI Mobile :

Avec les deux solutions « Power BI » et « Datazen » la mobilté cross-plateform est possible. Selon les usages, vous pouvez utiliser l’un des deux outils. « Power BI » est idéal pour le Cloud en mode connecté, gratuit selon certains critères ou avec un système d’abonnement et « Datazen » pour une infrastructure sur site et en mode connecté ou déconnecté, il est inclus dans les licences SQL Server avec la « Sofware assurance » Microsoft.

Une différence importante : pour concevoir un rapport avec Power BI, l’utilisateur n’a pas besoin d’être développeur, il peut le créer dans Excel ou le Power BI Designer. Pour « Datazen », il faut être développeur et être formé sur le « Datazen Publisher ».

 

 

mob

 

 

 

La Business Intelligence dans Azure (IaaS et PaaS) :

Autour des services de données PaaS et de la possibilité d’utiliser des VM dans des infrastructures  IasS ou des « Appliances » va simplifier le travail des administrateurs sur site et offrir des possibilité inédites pour faire par exemple des traitements de « Big Data » ou alors du Machine Learning sur des « Datacenters » mutualisés, ultra-puissants où la mise à jours des services pourra s’effectuer plus simplement.

L’offre IaaS :

Elle offre la possibilité de porter simplement son infrastructure local dans le cloud dans des VM et de pouvoir la superviser à distance et sans avoir à supporter les coûts de maintenance associés.

 

Les appliances APS :

APS ex PDW a été conçue conjointement par Microsoft et des architectes « Hardware » pour offrir la meilleur performance en MPP (Massive Parallel Processing) au sein d’une appliance. Elle offre également la possibilité d’intégrer sous le nom de HDInsigt le moteur NoSQL d’Hadoop pour des traitements « Big Data » et d’offrir au travers du moteur « Polybase » la possibilité de faire des requêtes en langage SQL pour ensuite exposer les données à des fins d’analyse.

 

L’offre PaaS :

Plusieurs  services de données ont été mis en œuvre dans Azure et sont accessibles via son portail. Ceux-ci sont mis à jour régulièrement et certains sont encore en mode « Preview ».

Pour le traitement des « Big Data », Microsoft a intégré dans sa plateforme Azure le moteur Hadoop de la société HortonWorks bien connu pour son architecture de données distribuées, HDFS, sous le nom de « HD Insight ».

Avec HD Insight », sont remodelés, la création de clusters pour la parallélisation des traitements de données, la mise en œuvre des process « Map/Reduce » pour tout type de transformation comme l’agrégation  ou le  nettoyage de données déstructurées comme par exemple le comptage de l’occurrence de mots parmi une multitude de messages comme des tweets, de sms ou flux RSS.

Pour ce faire le service ELT « Azure Data Factory » avec une interface très conviviale, permet d’ordonnancer tous ces traitements, il permet d’extraire des données sources, d’appeler des transformations en passant par des bibliothèques qui s’appuient sur les fonctions « Map/reduce » pour simplifier l’écriture du code. Par exemple « Hive » pour exécuter des traitements SQL DDL (CREATE…) ou DML (SELECT…) ou alors « Pig » pour appeler comme dans un ETL des fonctions de transformations (Agrégation, comptage, boucles,…) et enfin les charger dans des « Data Warehouses ».

Pour la gestion des entrepôts le service « Azure SQL Data Warehouse » peut être utilisé pour mieux exposer ses données à des outils d’analyse comme SSAS ou Power BI.

Dans le cas de besoins d’analyse ou monitoring temps réels et pour une prise de décision rapide, le service « Azure Stream Analytics » permet de traiter des flux de données très volumineux et avec un débit important comme des « Click Streams » provenant de site internet e-commerce par exemple, de les ingérer, les regrouper, agréger ou filtrer grâce à une bibliothèque de fonctions proche du SQL, pour ensuite les exposer à des fins d’analyse avec Power BI ou de Machine Learning. « Azure Stream Analytics » peut s’appuyer sur les services d’Azure de files d’attente « Event Hub » et « Services Bus ».

Enfin avec le service, « Azure Machine Learning », les « Data Scientists » peuvent faire de l’analyse prédictive dans le cloud et exposer leur résultats à des outils front ou des process via à un appel de « Web services ». Ce service permet de créer dans un concepteur dédié, appelé « ML Studio », des unités de traitement appelés expériences comportant une boite à outils pour créer des jeux de données sources, évaluer des modèles, les entrainer ou faire du « Scoring »,  effectuer tout type de transformations en mode graphique comme on le ferait avec SSIS mais d’utiliser aussi le langage R pour le faire et enfin produire les résultats statistiques et de probabilités.

 

 

_Azure3

 

 

 

Pour mettre en œuvre tous ces services il existe un système d’abonnements dont le coût varie selon un ensemble de paramètres comme la volumétrie, le temps, le débit….

 

Vous constatez  que maintenant, avec l’offre PaaS BI dans Azure, il existe un kit de services clef en main de plus en plus matures, robustes et performants pour traiter des données de  Business Intelligence en Back Office surtout pour des process associés au « Big Data » au temps réel et au « Machine Learning ».

 

 

 

A venir :

Comme vous avez pu le constater, le paysage autour de la Business Intelligence Microsoft c’est pas mal transformé depuis ces derniers temps et il continue encore. SQL Server 2016 est annoncé avec de nouvelles évolutions comme l’unification de « BIDS » et « SSDT », l’intégration de HDInsight et Polybase qui n’étaient actuellement que dans APS ou Azure, la possibilité d’intéragir avec Azure Data Factory depuis SSIS, des nouvelles fonctionnalités de « Data Vizualisation » dans SSRS et la possibilité de publier des .rdl dans le site Power BI. Du nouveau également dans SSAS Tabular puisque les relations « many to many » seront supportées et enfin des évolutions autour de SSAS multidimensionnel et MDS.

Concernant les outils « Front », une nouvelle version d’Excel dans Office 2016 est à venir où Power Query va maintenant être natif à Excel, la possibilité maintenant de créer un rapport Power View sur des cubes SSAS multidimensionnels et d’autres fonctionnalités qui seront probablement annoncées bientôt.

 

Ce qui reste à améliorer :

La BI MS a encore de beaux jours devant elle, par contre l’offre peut paraître encore « décousu » et pas forcément simple à comprendre tant au niveau des usages, que du mode de licensing.

Par exemple, si l’utilisateur demande une publication de son modèle « Power Pivot » dans SharePoint, on s’aperçoit que le mode de licencing est complexe et qu’il faut composer entre les licences d’Excel 2013, de SQL Server mais aussi de SharePoint.

De plus, il faut un travail important de pédagogie envers l’utilisateur qui ne comprend pas pourquoi il y a autant d’offres. Par exemple, il peut être perdu avec les outils de « Data Vizualisation »: SSRS, Datazen, Power View…. donc il faut lui expliquer les correspondances qu’il y a entre les usages qu’on peut en faire et les outils associés.

Enfin, dans un composant comme Power View qui est distribué à la fois dans Excel et SharePoint On-premise, il peut y avoir des petits plus qui sont dans l’un mais pas dans l’autre, par exemple l’export vers Power Point qui n’est que dans SharePoint. De plus les composants Power BI d’Excel 2013 et du Power BI Designer ont été découplés mais les fonctionnalités sont beaucoup plus avancées dans le dernier.

 

Pour conclure :

Comme on vient de le voir avec les outils de « Data Vizualisation », les enjeux à venir de Microsoft vont être de les faire converger pour en faire une offre homogène, multi-usage, en plus d’être muti-device et cross-platform.

De même, une convergence entre le cloud et le « On-Premise » doit continuer à s’installer autour de l’hybride : faire en sorte homogénéiser les outils, les échanges de données ou de process inter plateformes, où tout sera transparent pour les développeurs, administrateurs, DBA, Data Manager ou Stewardship, Business Analyst, Power User, et utilisateur final, et où ils ne s’apercevront plus de la différence entre concevoir ou consommer de la BI sur un PC ou un mobile, « On-Premise » ou dans le cloud.

 

 

Sébastien MADAR

MVP SQL Server

 

 

Meilleur outils gratuit pour développeur MS BI

Il est possible de trouver de nombreux TOP 10 pour SQL Server sur le net mais la plus par d’entre eux s’adresse à des DBA. En tant que développeur/Consultant MS BI certains de ces outils seront également très utile car il faut toujours analyser et optimiser sa base pour un reporting optimal, par contre de nombreux autres outils plus spécifique à la BI sont également gratuit et très précieux. Voici donc mon TOP des meilleurs outils.

Cette liste me permettra également de retrouver facilement les outils lorsque j’arrive chez un nouveau client pour pouvoir préparer mon poste 😉

Note – Cette liste prend en compte d’avoir déjà une licence SQL Server ainsi qu’Excel, la base de la BI Microsoft.

BIDS Helper
Un add-in pour Visual Studio incluant de nombreuses fonctionnalités comme l’expression highlighter, le dimension usage, le déploiement simplifié…
http://bidshelper.codeplex.com/

MDX Studio
Permet d’écrire et formater des requêtes MDX et analyser les performances des requêtes.
http://www.sqlbi.com/tools/mdx-studio/

DAX Studio
Un add-in Excel et SSAS – Permet d’écrire et formater des requêtes DAX et analyser les performances des requêtes.
http://www.sqlbi.com/tools/dax-studio/

OLAP PivotTable Extensions
Un add-in Excel permettant d’ajouter des fonctionnalités à un TCD connecté à un cube SSAS
https://olappivottableextend.codeplex.com/

SSMS Add-In
Permet d’ajouter de nombreuses fonctionalitées à SSMS
SSMS Boost: http://www.ssmsboost.com/
SSMS Tool Pack: http://www.ssmstoolspack.com/
DbForge SQL: http://www.devart.com/dbforge/sql/sqlcomplete/

SSMS – SQL Execution Plan
Améliore grandement l’interface du plan d’exécution qui n’a pas beaucoup évolué dans le plan d’explorer SSMS
https://www.sqlsentry.com/products/plan-explorer/sql-server-query-view

SSMS – SQL Search
Permet entre autre de rechercher un objet ou du texte dans une base de donnée. Egalement de voir les dépendances d’un objet sous forme graphique et de renommer un objet ainsi que toutes ces dépendances.
ApecSQL Search: http://www.apexsql.com/sql_tools_search.aspx
Red Gate SQL Search: http://www.red-gate.com/products/sql-development/sql-search/

SSMS – SQL Server Management Data Warehouse
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd939169(v=sql.100).aspx

Database Comparaison
Permet de comparer la structure de 2 bases de données très facilement
DBComparer: http://dbcomparer.com/Download/Default.aspx

Notepad++
Très pratique pour rechercher du texte comme un nom d’objet dans les packages SSIS, (la recherche dans SSDT n’étant pas intuitif)
Permet de bien formater en 1 clique une requêtes SQL ainsi que convertir la requête dans un autre langage comme VB.Net (pour l’inclure en expression dans SSRS par exemple)
http://notepad-plus-plus.org/fr

Maintenance Solutions
Maintenance des bases, Back up, intégrité, Statistique..
SQL Server Maintenance Solution: https://ola.hallengren.com/

Maintenance des Index et Defrag
http://www.brentozar.com/blitzindex/
http://sqlfool.com/2011/06/index-defrag-script-v4-1/

I/O capacity Benchmark
Microsoft SQLIO Disk Subsystem Benchmark Tool: http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=20163

Trace
Permet de gérer et visualiser plusieurs traces
http://www.scalesql.com/cleartrace/default.aspx

DMV – Data Management Views
Liste des DMV pour les Cubes SSAS: https://bennyaustin.wordpress.com/2011/03/01/ssas-dmv-queries-cube-metadata/

Documentation Cube Automatisée
Parce que la documentation c’est notre passion
http://www.purplefrogsystems.com/blog/2010/09/olap-cube-documentation-in-ssrs-part-1/
https://sqlbits.com/Sessions/Event8/Automating_SSAS_cube_documentation_using_SSRS_DMV_and_Spatial_Data
http://www.ssas-info.com/analysis-services-tools/1365-ssrs-reports-to-document-ssas-2008-db-structure-using-dmvs

Microsoft Ignite 2015 – SharePoint 2013 & Azure Iaas : Better together – Mardi 5 mai

SharePoint 2013 & Azure Iaas : Better together
Code : BRK3124

Par Adrien,
Pôle SharePoint MCNEXT

• Niveau : 300
• Cible : IT Influencers and Implementers
• Présentateur : Brian Alderman


Get an overview of the options that Microsoft Azure provides for SharePoint. This session explains and demos how you can utilize Azure to host SharePoint farms for hot and warm standby, segregated farms for your developers, farms for integration testing or productive farms. We explain how you can create your own template for SharePoint servers that enables you to add a server to your farm in Azure or on-premises in 15 minutes. We also help you to develop a backup strategy for SharePoint that uses Azure as the storage for long-term backups.

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Liste d’ebooks gratuits

Voici une liste de Ebook gratuits classés par technologie:

ASP.NET MVC

HTML / CSS

Bootstrap

JavaScript

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[Build 14] – Wrap a Mobile API around your Enterprise and Take Data Offline with NoSQL on Windows Phones and Tablets

Mail de John
Vendredi 4 avril 2014 06:08

Wrap a Mobile API around your Enterprise and Take Data Offline with NoSQL on Windows Phones and Tablets

Quels sont les ingrédients pour la mobilité en entreprise :
– Le meilleur moyen est de penser aux API avant de penser aux Devices
o Les CIO veulent pouvoir utiliser leurs données n’importe où
o Intégrer et orchestrer les diverses API propriétaires dans le Backend
o Apporter la performance et la scalabilité au backend qui n’ont pas été designés pour la scalabilité du web
o Créer des API « mobile-friendly » et les exposer aux appareils mobiles
o Publier les API avec un accès externes pour les appareils mobiles.

 

Comment mélanger des systèmes disparates ?
– Ne pas passer trop de temps pour s’adapter à chaque système en écrivant du code spécifique et non maintenable
– Utilisez des adapters pré-construits de certains EAI comme ceux de SSIS
– Connectez visuellement les différentes sources de données et de destination

Scaling out

Mot clef : Data Sharding
– Pourquoi autoriser des millions d’appareils à surcharger une base de données
o Replication et AlwaysOn
o Il est mieux d’avoir de petits groupes de devices qui se connectent sur de multiples copies de bases
– Filtrer et répliquer les bases, tables et colonnes vers d’autres nœuds SQL Server
o Créer des réplications transactionnelles et en lecture seules pour redimensionner les données
o Utilisation des optimisations mémoire des tables de SQL Server 2014
– Faciliter la géo-réplication des données

Les procédures stockées sont maintenant compilées en code machine.

 

API

– Utiliser des transports multicanaux et des formats de donnée
o REST
o JSON
o Gzip/Deflate

– Construire une couche d’API
o Convertir les API propriétaires et les protocoles en api « mobile-friendly »
o Récupération des données depuis les systèmes du backend
o Sérialiser les objets métiers en JSON
o Précharger les données au lieu de faire des appels fréquents
– Performance + Scalabilité + Disponibilité
o Mettre fréquemment en cache les données avec la classe MemoryCache, Azure Cache, …

Démonstration du développement d’une API avec du cache en C#.

Mobile Access Gateway

– Web App Proxy
o Nouveau rôle pour l’accès à distance
o Se situe dans la DMZ entre les firewalls frontaux et internes
o Fonctionne avec ADFS afin de publier de manière sécurisée des services utilisant une authentification Kerberos ou
« claim »
o Un reverse proxy redirige les requêtes

 

Consumation des API et mode déconnecté avec NoSQL

– HttpClient est votre nouvel ami
o Rest, Auto-decompression, JSON

– Utilisation de tables NoSQL pour implementer le mode hors ligne pour les téléphones et tablettes
o Mode offline
o Utilisation de Linq sur les objets en mémoire

Démonstration d’une application phone utilisant un service et sauvegardant les données en local.
John