L’analytique, au cœur du prochain SQL Server 2016
A l’occasion de sa conférence Ignite 2015, Microsoft a montré comment il comptait intégrer des capacités analytiques au cœur de SQL Server 2016. Des fonctions de chiffrement et de tables hybrides ont également été présentées.
Microsoft entend bien positionner SQL Server sur les terres de l’analytique avec la prochaine version de son système de gestion de base de données. C’est l’une des conclusions que l’on pourrait tirer à l’annonce des outils qui peupleron SQL Server 2016, dont la première version de test publique (Public Preview dans le vocabulaire Microsoft) est prévue pour l’été prochain.
Il faut dire que Microsoft a multiplié les investissements dans l’analyse des données et dans le Big Data, collant à une tendance de plus en plus forte dans les entreprises. Au cœur de sa stratégie, évidemment, Azure et l’ensemble des briques d’infrastructure de l’éditeur.
On se rappelle l’accord avec Hortonworks sur HDInsight (la déclinaison Hadoop de l’éditeur), le projet de technologie In-Memory dans SQL Server 2014 (Hekaton), ou encore les outils Azure comme SQL Azure (SGBD dans le Cloud). La conférence Build qui s’est tenue la semaine dernière a également permis de constater l’avancée de Microsoft dans le domaine de la gestion des données, avec SQL Data Warehouse, un entrepôt de données sur Azure, ou encore Azure Data Lake.
Polybase extrait de Parallel Datawarehouse et présent dans les autres éditions de SQL Server 2016
Presque logiquement, le socle SQL Server 2016 prendra également cette orientation. Avec pour stratégie de fondre l’analytique (même à grande échelle) dans le cœur de la solution (même si au final, on ne sait pas encore si SQL Server 2016 comportera plusieurs éditions plus ou moins spécifiques lors de sa sortie).
A l’occasion d’Ignite 2015, Microsoft a ainsi indiqué qu’il avait extrait son moteur de requêtage multi-données (structurées et non-structurées stockées dans HDFS) Polybase de l’édition SQL Server Parallel Data Warehouse. Cette version MPP (Massively Parallel Processing – massivement parallèle) de SQL Server est commercialisée sous la forme d’appliance – par exemple chez Dell- et constitue l’un des moteurs de la plateforme Analytics Platform System (APS) au côté de la distribution Hadoop de Microsoft (HDInsight).
Polybase sert ainsi de front-end universel entre les deux mondes et utilise pour cela le langage T-SQL (Transact-SQL) pour interroger les données relationnelles et celle localisées dans HDFS - et ce, sans perte de performance, promet Microsoft. Dans sa dernière évolution, Polybase peut également aller interroger des données sur des services Azure.
Autre annonce, le support natif de JSON. Si les bases de données dites NoSQL l’ont généralement placé au cœur de leur offre, les acteurs historiques des bases relationnelles ont peu à peu intégré JSON à leur solution, à l’image de Teradata ou encore PostgreSQL – pour ne citer qu’eux. SQL Server 2016 pourra parser et stocker des données JSON comme des données relationnelles et exporter des données relationnelles en JSON, précise encore Microsoft.
Autre support intégré à la prochaine offre, celui du langage R. Cela s’inscrit en ligne droite du rachat de la société Revolution Analytics qui développe une déclinaison Open Source commerciale de la technologie R.
« Nous souhaitons faciliter l’accès aux possibilités avancées en matière d’analytique et augmenter les performances de vos workloads analytiques en portant les traitements de R au plus près de la donnée et en intégrant des capacités analytiques avancées directement dans SQL Server », explique Microsoft dans un billet de blog.
En clair, porter SQL Server au-delà des usages de bases de données, entrepôts de données et BI. Des algorithmes d’analyses prédictives ont été intégrés à la solution et des scripts pourront être « chargés » depuis l’Azure Market Place, affirme l’éditeur.
Sur le même sujet
Enfin, toujours au chapitre gestion et analyse des données, Microsoft a souhaité renforcer son approche de traitement en mémoire (In-Memory) en associant son projet Hekaton, un moteur transactionnel en mémoire venu avec SQL Server 2014, à son index en colonne et en mémoire venu avec SQL Server 2012. Un tandem que l’éditeur positionne pour des usages d’analytiques opérationnels en temps réel.
Chiffrement et tables hybrides
Si l’analytique était un pan de nouveautés à attendre de SQL Server 2016, Microsoft a également profité de sa conférence Ignite pour dévoiler d’autres briques de la prochaine mouture de son serveur de base de données.
Deux fonctions sont à retenir : une première dédiée à la sécurité baptisée Always Encrypted. L’idée est de proposer un chiffrement de bout en bout sur les données et les traitements, tant au repos qu’en mouvement. Les requêtes sont elles aussi chiffrées. « Les chiffrement et le déchiffrement des données s’effectuent de façon transparente au sein de l’application ce qui minimise les modifications à faire sur les applications existantes », commente Microsoft.
La seconde fonction porte quant à elle sur les capacités d’extension des tables en environnement hybride, sur site et dans le cloud sur Azure. Stretch Database permettra ainsi d’étendre des table opérationnelles depuis SQL Server vers Azure et ce de façon dynamique et quel que soit le volume, assure l’éditeur. Cette fonction peut être couplée à Always Encrypted.
Pour approfondir sur Base de données
-
Quel SGBD relationnel correspond le mieux à vos besoins ?
-
Ignite 2021 : Microsoft Azure cherche à optimiser les coûts de ses SGBD
-
Azure Synapse Analytics : Microsoft veut unifier analytique et machine learning dans le cloud
-
SQL Server 2019 s’aligne sur les tendances en matière de gestion des données