Microsoft SQL Server 2019 Standard
Les entreprises qui achètent Microsoft SQL Server 2019 Standard obtiennent un logiciel de gestion de bases de données extrêmement efficace et performant, conçu exactement pour répondre aux besoins des entreprises. Pour le dernier-né de la gamme logicielle, Microsoft mise à la fois sur l'extension de nombreuses fonctionnalités du prédécesseur SQL Server 2017 et sur des nouveautés visant à renforcer l'accent sur des thèmes tels que le machine learning, les applications cloud et le big data. Il est également remarquable que l'éditeur ait doté SQL Server 2019 de nouveaux connecteurs. Cela permet désormais aux utilisateurs d'utiliser confortablement SQL Server pour interroger d'autres bases de données, comme Teradata, MongoDB, Oracle ainsi que diverses sources de données ODBC génériques.
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MICROSOFT SQL SERVER 2019 STANDARD - LA SOLUTION POUR PETITES ENTREPRISES
Les entreprises qui achètent Microsoft SQL Server 2019 Standard obtiennent un logiciel de gestion de bases de données extrêmement efficace et performant, parfaitement adapté aux besoins des entreprises. Microsoft mise avec la dernière version de la gamme à la fois sur l'amélioration de nombreuses fonctions du prédécesseur SQL Server 2017 et sur des nouveautés visant une focalisation accrue sur des thématiques telles que le Machine Learning, les applications cloud et le Big Data. Il est également évident que l'éditeur a doté SQL Server 2019 de nouveaux connecteurs. Les utilisateurs peuvent désormais, de manière confortable, interroger d'autres bases de données avec SQL Server, notamment Teradata, MongoDB, Oracle ainsi que diverses sources de données ODBC génériques.
Avec SQL Server 2019, idéalement préparé pour le Big Data
Pour que les entreprises qui achètent Microsoft SQL Server 2019 Standard soient également prêtes pour des charges de travail Big Data étendues, Microsoft intègre avec le framework Big Data "Apache Spark" et le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) les deux frameworks les plus importants en matière de Big Data. Grâce à l'interopérabilité, la plateforme d'orchestration de conteneurs Kubernetes permet que ces environnements garantissent l'exécution des charges de travail tant localement que via différentes clouds publiques.
En définitive, l'éditeur de Redmond facilite considérablement le travail des utilisateurs avec de grands volumes de données allant jusqu'à 100 téraoctets par base de données. D'autres nouvelles fonctions sont également responsables de cela, telles que le traitement des transactions en ligne (OLTP) ainsi que l'entreposage de données. S'ajoutent la révision de la technologie PolyBase ainsi que du moteur de stockage utilisé. Avec la PolyBase remaniée, il est désormais possible d'exécuter des requêtes sur des données stockées dans Azure Blob Storage ou Hadoop. Nouveau également est le renforcement de la prise en charge des clusters Hortonworks Hadoop, des clusters Cloudera et du stockage Azure.
Microsoft développe des fonctions éprouvées
Les entreprises qui achètent Microsoft SQL Server 2019 Standard chez tralion économisent non seulement de l'argent, mais bénéficient aussi du fait que Microsoft se concentre sur les points forts du prédécesseur et les développe de manière cohérente dans la version 2019. Ainsi, Microsoft SQL Server 2019 Standard offre aux utilisateurs des fonctions étendues pour le traitement des graphes. Il est tout aussi attractif que l'exécution directe de code Java soit désormais prise en charge. En utilisant la même infrastructure que pour le code Python et R, cela profite aux services de Machine Learning.
Les principales nouveautés de SQL Server 2019 en un coup d'?il
- De nouveaux connecteurs relient l'édition Microsoft SQL Server 2019 Standard à des bases de données telles que MongoDB, Teradata, Oracle, etc., supprimant ainsi les barrières d'analyse précédentes.
- Azure SQL DB Hyperscale permet, en tant que service hautement évolutif, l'ajustement automatique même pour de lourdes charges de travail allant jusqu'à 100 téraoctets par base de données.
- Extension complète des fonctions de traitement des graphes déjà connues du prédécesseur.
- Exécution directe de code Java et utilisation de code Python et R pour les services de Machine Learning.
- Révision de la technologie PolyBase et du moteur de stockage.
- Intégration des deux frameworks Big Data puissants Apache Spark et Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Exécution des charges de travail à la fois en environnement local et via plusieurs clouds publics.
| Plateforme | Windows, Linux, Mac |
| Système d'exploitation | Windows 10, Windows Server 2016, Windows Server 2019, Red Hat Enterprise Linux 7.3, Red Hat Enterprise Linux 7.4, SUSE Enterprise Linux Server v12 SP2, Ubuntu 16.04 LTS, Docker Engine 1.8+ |
| Processeur | x64 1,4 GHz CPU (minimum), x64 CPU 2,0 GHz ou plus rapide (recommandé) |
| Mémoire vive | 1 Go (minimum), 4 Go (recommandé) |
| Réseau | Carte Ethernet Gigabit (10/100/1000baseT) |
| Carte son | n.c. |
| Carte graphique | n.c. |
| Disque dur | 6 Go (minimum) |
| Écran | Moniteur Super-VGA avec une résolution minimale de 800 x 600 (résolution supérieure recommandée) |
| Lecteur optique | Téléchargement immédiat (support d'installation disponible en option) |
Licence: Licence entreprise, d'occasion
Système d'exploitation: Windows (64 bits)
Configuration requise : CPU 64 bits, recommandé 1,4 GHz ou plus rapide
Mémoire : min. 512 Mo RAM, recommandé 2 Go RAM
Espace disque libre : min. 32 Go, recommandé 40 Go ou plus
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