微软十分认真地对待客户的选择。这一点在本周在奥兰多举办的微软Ignite和Envision活动中,尤其是关于数据库、数据集成、机器学习(ML)和人工智能(AI)的公告中,很明显。
Ignite的几个公告完全是关于选择的。重点是微软所说的创造“智慧系统”。下面将重点介绍数据库、数据库迁移、数据集成、ML和AI。

SQL SERVER 2017 与LINUX、DOCKER
微软表示,SQL Server 2017是其旗舰数据库的最新版本,将于10月2日发布。最大的突破是此版本在Linux和Windows上都能运行。
Docker Enterprise Edition容器中还有一个新部署选项可用于跨云和本地的可移植性。除此之外,SQL Server 2017还介绍了自适应查询处理方面的进展,可以添加集群列式存储以实现更快的分析性能,并支持通过R和Python的数据库运行模型。
分析:对于云计算来说,Linux是青睐的操作系统,而仅限于Windows的SQL Server的成长就有了限制。与Docker选项一起,这些多平台和混合选项应该加速采用。
Azure数据库迁移服务
现在在私人预览版中,Azure数据库迁移服务的目标是帮助你将本地微软SQL Server,Oracle和MySQL实例迁移到Azure。另外在有限的预览版中是即将到来的Azure SQL数据库管理实例,它是一个与VNET和私有IP支持的平台即服务选项。
分析:将本地微软的SQL Server迁移到Azure SQL数据库仍然只是“接近完全兼容”。
AZURE数据工厂
Azure的数据集成服务现在在公共预览版中,支持数据集成管道的创建、调度和编排,并提供将SQL Server集成服务(SSIS)包转移到云中的选项。微软表示,即将到来的GA服务将包括活跃的SQL Server许可证持有者的折扣率。

下一代AZURE机器学习
ML和AI是预测、模式识别的“智能”系统的基础,并对意图进行推断提供建议。微软几年前将ML / AI建模功能放在云端。但第一代产品完全是微软在Azure上运行的云服务。下一代Azure ML给组织提供了三个组件,它们在Ignite大会上宣布,现在在公开预览版中。
·Azure ML Workbench 是数据清洗和管理实验的跨平台客户端。它运行在Windows和iOS机器上,面向开发人员和数据科学家,他们需要首先迈出创建模型的第一步,这是在准备数据。用户可以点击广泛的数据源(包括高级数据源),并查看关于该数据的示例、统计数据和发布信息。该工具可以通过示例了解你要采取的清理和标准化步骤,然后再按比例重复。记录这些步骤以获得数据透明度。从这你就可以使用数据进行建模实验。
·Azure ML实验服务 在规模上支持协同模式开发的。它使用Git存储库和命令行工具来管理模型实验和培训。它跟踪实验中使用的代码、配置和数据,以及模型、日志输出、关键指标以及这些模型如何演变的历史。这确保了随着时间的推移模型的透明度,这通常是受监管环境的需求。提供选择,实验服务支持Python和一系列框架,包括Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet和DIGITS以及微软自己的CNTK和Cognitive Toolkit。还有很多部署选择。 Docker容器用于许多环境的可移植性,同时保持模型和数据治理、可审核性和可见性。实验可以在本地或远程运行,在通用VM上运行,在数据科学虚拟机上扩展,在Spark上(在Azure HDInsight中)扩展,甚至可以在GPU加速的虚拟机上运行。

·Azure ML Model Manager服务 用于部署和操作,支持托管、版本控制、管理和监控。在这里,还有更多的选择,包括SQL Server 2017中的数据库、虚拟机、Spark、Azure云以及可以运行Docker容器的任何地方。
分析:所有这些选项都为数据科学家和开发人员提供了更多的灵活性值得注意的是,在框架上有更多的选择,微软高管表示,算法不应该是最重要的,应该用手边最好的东西来完成任务。
Docker是模型可移植性的主要手段,但微软表示部署可以像单行代码一样简单,同时也为Docker的强大用户提供了调整和调整部署的选项。
你还可以将资产直接带到本地计算机上,但无法追踪。这里的整个想法是支持并将可见性带到整个端到端生命周期。这对于银行、保险公司和越来越多的组织来说是必须的,他们正在进行预测、机器学习和AI建模。
一切都在IGNITE 2017上呈现
还有更多的公告在Ignite上展示,这将在短期内(如全球规模的CosmosDB)(如微软的量子计算工作)产生重大影响。总体主题是选择,微软为数据科学家,开发人员、数据管理和治理专业人员以及业务用户和微软客户的客户提供了令人印象深刻的广泛的云、内部部署和混合选项。
本周的许多公告仍在预览版中,有不足待填补。但是令人印象深刻。
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