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SQL Server 2019

SQL Server 2019 sigue expandiendo los límites de la seguridad, la disponibilidad y el rendimiento de todas sus cargas de trabajo de datos, ahora con nuevas herramientas de cumplimiento, mayor rendimiento en el hardware más reciente y alta disponibilidad en Windows, Linux y contenedores. PolyBase mejorado le permite consultar otras bases de datos, como Oracle, Teradata y Mongo DB, directamente desde SQL Server, sin necesidad de mover o copiar los datos. Además, por primera vez, SQL Server 2019 va más allá de la base de datos relacional con Spark y Hadoop Distributed File System (HDFS), para capacidades de macrodatos integradas.

Ventajas:

  • Inteligencia sobre todos los datos

    SQL Server es un centro para la integración de los datos. Entregue información clave sobre datos estructurados y no estructurados con la tecnología de SQL y Spark integrada.

  • Elección de plataforma y lenguaje

    Cree aplicaciones modernas usando cualquier tipo de datos y cualquier lenguaje,local y en la nube, ahora en Windows, Linux y contenedores Docker.

  • La menos vulnerable de todas

    Mejore la seguridad con el cifrado en descanso y en movimiento. SQL Server ha sido la base de datos menos vulnerable durante los últimos 8 años en la base de datos de vulnerabilidades del NIST.

  • El mejor rendimiento de la industria

    Aproveche la escalabilidad, el rendimiento y la disponibilidad para el almacenamiento de datos y aplicaciones inteligentes de importancia crítica.

  • Tome decisiones mejores y más rápidas

    Ya sea con las capacidades empresariales de informes sólidas de SQL Server Reporting Services o con los objetos visuales interactivos de Power BI, SQL Server funciona con sus herramientas de generación de informes favoritas.

Descubra las novedades de Microsoft SQL Server 2019, una plataforma coherente para soluciones de administración de datos modernas seguras y compatibles.

  • Ejecutar transacciones más rápidas con alta disponibilidad y rendimiento mejorados.
  • Obtener machine learning en la base de datos con R y Python, así como informes y paneles de autoservicio a través de Power BI Report Server y Mobile BI.
  • Ejecutar cargas de trabajo de misión crítica con Windows, Linux y contenedores locales, en la nube o en entornos híbridos.
  • Integrar, administrar y analizar big data relacional y no estructurado mediante la virtualización de datos y clústeres de big data.
  • Utilizar clústeres de big data de Microsoft SQL Server 2019 como un data lake analítico con compatibilidad integrada con el Sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS) y Spark.
  • Analizar y puntuar grandes cantidades de datos con plataformas de machine learning y procesamiento como Spark.