微软打造了自己的云大数据

许多在微软数据库和云生态系统工作的数据专业人士一直在想，微软何时会提供云数据仓库服务，以与亚马逊的RedShift竞争。这个答案今天在旧金山举行的微软构建会议的开幕主题会议上出现，当时执行副总裁ScottGuthrie宣布了名为Azure数据仓库(Azure Data Warehouse)的恰当名称。

随之而来的是两个互补服务的消息：Azure DataLake和Azure SQL数据库的弹性数据库（SQLServer的云味，Micros of t旗舰关系数据库）。虽然这两个公告似乎只是为了实现，但事实上，这三个产品之间存在着协同和和谐。

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但首先要有细微差别AzureDataWarehouse不仅仅是Redshift的一个对抗，它是对其经济模式的挑战。使用Redshift，缩放单位是集群中的节点数。换句话说，您可以扩展数据仓库，但必须这样做，以便计算和存储在锁定步骤中增加。AzureDataWarehouse(ADW)可分离计算和存储，从而使其可以单独缩放。

这是一个非常不同的经济模式，很可能会节省客户的钱。因为除了在需要更多存储时仅仅消除多余计算的供应（反之亦然）之外，ADW模型还允许在不使用时暂停计算，并在需要时恢复按需计算。这反过来又允许计算的实用程序计费，这与Red Shift模型形成了鲜明的对比，在该模型中，您对构成集群中节点的所有虚拟机（VM）进行了24/7计费。

ADW通过使用Azure存储BLOB（即其云存储服务，类似于AmazonS3）而不是VM上的本地驱动器来实现此存储独立性。这可能导致性能的巨大差异，而不是Azure数据仓库的青睐。但是，当我在本周早些时候由数据平台公司副总裁ShawnBice的数据平台公司副总裁ShawnBice向我介绍了该服务时，他们向我保证，性能优异。我的易患的朋友一定要在那里尽职尽责地帮助我。

那么Hadoop呢？ADW是一个千兆级的服务--但是如果我们谈论的是数据容量，Hadoop不应该成为对话的一部分吗？永远不要害怕，它是的。首先，由于ADW的构建技术与微软在其分析平台系统(APS--即以前的SQL Server并行数据仓库)中使用的技术相同，所以它包含了一种称为PolyBase的技术，我之前已经写过了。

多基站允许AP和ADW直接或通过将某些工作委托给Hadoop本身来查询Hadoop集群中的数据。Hadoop数据是用来查找数据仓库本地的，因此开发人员和数据库管理员可以使用现有技能集进行查询。多基站可以以这种方式集成Hadoop，而不管它与云中的MicrosoftHDInsight群集、或在AzureVM上运行的HortonWorks或Cloudera群集是否在前提下运行。

现在，随着ADW的发展，微软发布了一款全新的Azure存储，叫做Azure DataLake。后者可以处理流数据(低延迟，高容量，短更新)，是地理分布的，数据局部性，并允许单个文件的大小为千兆字节规模。

当然，Azure数据湖可以用Azure存储API来解决，但它也与Hadoop分布式文件系统(HDFS)兼容。这意味着相同范围的Hadoop集群可以使用ADW/PolyBase反过来使用它。

同时，回到OLTP ranchDate仓库和Hadoop集群是很棒的，但是我们不要忘记生成那些分析工具所需的事务性数据的生产应用程序和数据库。在微软的云中，这将带我们进入Azure SQL数据库(顺便说一句，它的版本12技术也是ADW的基础)。

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SQLDB的新特性是什么？供应能力的新选择，就是这样。正如耦合存储和计算在数据仓库领域引入了低效率一样，与特定数据库或碎片(分区)的耦合规模也会导致OLTP效率低下。原因是：相对于其他单位，数据库容量可能会以相当不稳定的方式增长或缩小，因此，总体上的供应能力可能更有吸引力。

Azure SQL DB弹性数据库允许这种面向聚合的能力供应，为亚马逊的关系数据库服务(RDS)提供了又一种经济模式挑战，据我所知，RDS还没有类似的选择。

顾客赢比赛是好的。可以说，如果亚马逊当初没有用RedShift打乱Redmond的话，微软就不会放弃它的愚蠢之处，并提供ADW。新的计费模式可能被AWS提供的SPOT实例模型所催化，至少在一定程度上是如此。现在，微软正在做出回应，不仅仅是在实现均等方面，还包括进一步采取一些重要步骤。

亚马逊将如何回应？它已经提出了一个机器学习服务来对抗Azure，我怀疑它也会在数据仓库、存储和OLTP轴上做出反应。让我们不要忘记Google也在这个游戏中，有Hadoop，BigQuery和它自己的云存储。

只要客户能及时了解所提供的产品，他们就能从这种创新红利中获益。云供应商需要在那里提供帮助，仔细而清晰地解释他们的新产品。