El otro día os contábamos aquí, en Cloud Masters, cómo el nuevo servicio presentado por Microsoft en su conferencia Ignite al que llamó «Azure Synapse Analytics» iba a actualizar la oferta en lo que a bases de datos se refiere.
Al final de la entrada veíamos cómo el nuevo servicio, además de en lo obvio, iba a ayudar en cuanto a seguridad, puesto que Azure Synapse presentaba un modelo de detección automática de amenazas y cifrado de datos siempre activo, ofreciendo además controles de acceso detallados y seguridad a nivel de columna y fila.
También influye en cuanto a Machine Learning
En el frente de Azure Machine Learning, Microsoft reveló en Ignite un diseñador de modelos actualizado y cuadernos de programación incorporados para Python y R. A estos se unen nuevos controles de administración de costes, cuotas y acceso basado en roles, además de características que abordan la equidad e interpretabilidad del modelo de IA.
La plataforma de sistema autónomo de Microsoft, que permite a los ingenieros con experiencia limitada en la ciencia de los datos lograr los resultados y comportamientos deseados, se expandió a más clientes en esta conferencia. Usando simulaciones para generar datos de capacitación para modelos de aprendizaje de refuerzo y luego organizando la administración y el despliegue de estos modelos.
A través de una asociación con MathWorks y otros, Matlab y Simulink llegarán a la nube de Azure, al igual que el software de AnyLogic, CGTech, los proveedores de soluciones Fresh Consulting, Neal Analytics y el fabricante de software de drones empresariales 3D Robotics.
Azure SQL Database Edge
Azure SQL Database Edge es un motor de base de datos de tamaño reducido para dispositivos perimetrales (edge) que ahora está disponible en versión preliminar después de su presentación en mayo. A modo de actualización, migra muchas de las capacidades que ofrece la base de datos Azure SQL de Microsoft y el servidor SQL a dispositivos con limitaciones de hardware.
SQH Database Edge admite máquinas y puertas de enlace Edge basadas en ARM y X64 y ofrece análisis de baja latencia que combina la transmisión de datos y los datos de series de tiempo con machine learning en la base de datos y soporte para datos gráficos.
Otra característica de Database Edge es la inclusión de políticas que protegen los datos en reposo y en movimiento, así como una superficie de programación en común con Azure SQL Database y SQL Server y también soporte para escenarios edge conectados a la nube y totalmente descentralizados. Database Edge, además, casa muy bien con Power BI, el servicio de análisis de negocios de Microsoft que facilita la creación de informes, tablas y más.
Bases de datos en la nube de Azure
Todo esto que os hemos contado en estas dos entradas casi consecutivas tiene un objetivo: las bases de datos en la nube de Microsoft. Las bases de datos de Azure para PostgreSQL Hyperscale ahora también están generalmente disponibles con el anuncio de Microsoft. Para los menos duchos en el tema, laHiperescala de Citus Data es una extensión de PostgreSQL que escala horizontalmente las bases de datos individuales en cientos de nodos para permitir que más datos quepan en la memoria, paralelizando consultas y aumentando las velocidades de indexación en el proceso.
Finalmente, Microsoft también presentó nuevas opciones de hardware de Azure SQL Database con hasta un 400% más de memoria y cómputo general, junto con la integración de Azure SQL Database con Power Apps y Azure Stream Analytics.