Avvisi di troncamento dettagliati (avvisi di troncamento dettagliati)

Questa è una delle nuove funzionalità avanzate in SQL Server 2019 da offrire. Consente di risparmiare tempo durante la creazione di report, l’aggiunta di nuovi dati e l’aggiornamento di grandi quantità di dati.

Per esempio:

Passaggio 1: creare DB di esempio 2017

USE [master] GO CREATE DATABASE [SampleDB2017] GO ALTER DATABASE [SampleDB2017] SET COMPATIBILITY_LEVEL = 140 GO

Passaggio 2: aggiungi alcune tabelle di record al database sopra

USE [SampleDB2017] GO CREATE TABLE [dbo].[tbl_Color]( [ColorID] int IDENTITY not null, [ColorName] varchar(3) NULL ) GO INSERT INTO dbo.tbl_Color (ColorName) values ('Red'), ('Blue'),('Green') GO

Con le versioni precedenti, l’errore tornerà come segue:

L’errore si verifica quando il record ‘Green’ viene inserito nella colonna con i dati nvarchar(3) anche se viene visualizzato l’errore, ma se il numero di record è elevato, sarà difficile determinare quale errore si verifica durante l’inserimento di quale record , nella versione di sessione 2019, il messaggio di errore viene corretto e mostrato in modo più dettagliato, facilitando l’identificazione degli errori.

Valutazione di vulnerabilità

Si tratta di un’azienda facile da configurare che aiuta a scoprire, rintracciare o ridurre le vulnerabilità del database.

Gli amministratori del database possono utilizzarlo per sviluppare in modo proattivo la sicurezza del database.

Le risorse di vulnerabilità fanno parte di Azure Defensive per SQL, che è un pacchetto unificato per funzionalità di sicurezza SQL avanzate. È possibile accedervi e amministrarlo tramite Azure Defender per il portale SQL.

Nota Vulnerabilità SQL usata nel database SQL di Azure, Istanza gestita SQL di Azure, Analisi delle sinapsi di Azure (SQL Data Warehouse).

SQL Vulnerability Asset include passaggi per migliorare la sicurezza del database e può aiutarti a:

• Soddisfa i requisiti di conformità con i requisiti di reporting della scansione del database
• Soddisfare gli standard sulla privacy dei dati
• Monitora gli ambienti di database dinamici in cui è difficile tenere traccia delle modifiche

Le regole si basano sulle best practice Microsoft e si concentrano sui problemi di sicurezza che rappresentano il rischio maggiore per il database e i suoi dati preziosi. I risultati della scansione includono passaggi attuabili per risolvere ogni problema e fornire scenari di riparazione personalizzati applicabili.

È possibile personalizzare un rapporto di vulnerabilità per l’ambiente impostando una linea di base per:

• Configura le autorizzazioni
• Configurazione delle funzioni
• Impostazioni del database

Passaggi per implementare la valutazione della vulnerabilità:

Esegui scansione

Nota: il processo di scansione è leggero e sicuro, ci vogliono solo pochi secondi e in sola lettura l’intero processo di scansione, non ci saranno modifiche nel tuo database.

Visualizza rapporto

Al termine della scansione, il report verrà visualizzato automaticamente nel portale di Azure

I risultati includono avvisi sulle deviazioni dalle best practice e snapshot delle impostazioni relative alla sicurezza, come ruoli e linee guida del database e autorizzazioni e relative relazioni.

Analizza i risultati e risolvi i problemi

Ricontrolla i risultati e identifica nel rapporto se sono presenti problemi nel tuo ambiente.

Immergiti nel risultato di ogni errore per comprendere l’impatto del rilevamento e il motivo per cui ogni controllo di sicurezza non riesce.

Utilizzare le informazioni di riparazione attuabili fornite dal rapporto per risolvere il problema.

Imposta la linea di base

Quando esamini i risultati della tua valutazione, puoi contrassegnare risultati specifici come riferimento accettabile. I risultati che corrispondono alla linea di base sono considerati superati nelle scansioni successive. Dopo aver stabilito la sicurezza di base, la valutazione della vulnerabilità segnala solo le deviazioni dalla baseline.

I risultati che corrispondono alla linea di base sono considerati superati nelle scansioni successive. Dopo aver stabilito la data di riferimento della sicurezza, la valutazione della vulnerabilità segnala solo le deviazioni dalla baseline.

Esegui una nuova scansione per vedere i tuoi rapporti di monitoraggio personalizzati.

Dopo aver installato le basi delle regole, esegui una scansione per visualizzare i rapporti personalizzati, la valutazione della vulnerabilità segnalerà solo i problemi di sicurezza che deviano dalla baseline approvata.

Cluster di Big Data

In SQL Server 2019 Big Data Cluster consente di distribuire cluster scalabili SQL Server, Spark e Hadoop Distributed File System (HDFS)…

Big Data Cluster viene utilizzato principalmente per:

• Distribuisci cluster di contenitori scalabili di SQL Server, Spark e HDFS in esecuzione su Kubernetes.
• Leggi, scrivi, elabora big data da T-SQL o Spark SQL.
• Combina e analizza facilmente i dati relazionali di grande valore con i big data di grande valore.
• Interrogare un’origine dati esterna.
• Archivia i big data in HDFS gestito da SQL Server.
• Eseguire query sui dati da più origini dati esterne tramite il cluster.
• Usa i dati per AI, ML o altre attività analitiche.
• Distribuisci ed esegui applicazioni in Big Data Cluster, virtualizza i dati con PolyBase.
• Eseguire query sui dati da origini dati SQL Server, Oracle Teradata, MongoDB, ODBC esterne con tabelle esterne.
• Fornisci disponibilità elevata per le principali istanze di SQL Server e tutti i database utilizzando la famiglia di tecnologie di disponibilità Always On.

Virtualizzazione dei dati (virtualizzazione dei dati)

I cluster Big Data di SQL Server possono eseguire query su origini dati esterne senza spostare o copiare i dati.

Data Lake

Data Lake è un archivio contenitori che contiene grandi quantità di dati grezzi nel suo formato nativo.

È un pool di archiviazione HDFS scalabile.

Data mart di scalabilità orizzontale

Offre elaborazione e storage su larga scala per migliorare le prestazioni di qualsiasi analisi dei dati.

Integrazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Consente l’esecuzione di attività di intelligenza artificiale e machine learning con i dati archiviati in pool di archiviazione e pool di dati HDSF.

Il cluster Big Data di SQL Server è un cluster di contenitori Linux ospitati dalla piattaforma Kubernetes.

Il termine Kubernetes

Kubernetes è un’orchestrazione di container open source in grado di scalare le distribuzioni di container su richiesta. Alcuni termini importanti di Kubernetes:

Termini	Descrivere
Grappolo	Il cluster Kubernetes è una raccolta di macchine, intese come nodi, un nodo controlla il cluster e lo designa come nodo master, i nodi rimanenti sono nodi di lavoro. Il master Kubernetes è responsabile della distribuzione del lavoro tra i lavoratori e del monitoraggio dello stato di salute del cluster.
Nodo	Un nodo che esegue l’applicazione è contenuto all’interno del contenitore. Può essere una macchina fisica o una macchina virtuale. Un cluster Kubernetes può contenere nodi di macchine fisiche e virtuali.
Pod	I pod sono l’implementazione atomica di Kubernetes. Un bucket è un raggruppamento logico di uno o più contenitori e delle risorse correlate richieste

controllore

Il controller fornisce amministrazione e sicurezza per il cluster. Include servizi di controllo, configurazione e livello cluster come Kibana, Grafana ed Elastic Search.

Piscina di calcolo

Il pool di elaborazione fornisce risorse di elaborazione per il cluster. Include nodi SQL Server in esecuzione su pod Linux. I pod in un pool calcolato sono divisi in istanze di calcolo SQL per operazioni di elaborazione specifiche.

Pool di dati

Il pool di dati viene utilizzato per la persistenza e la memorizzazione nella cache dei dati. Il pool di dati contiene uno o più pod che eseguono SQL Server in Linux. Viene utilizzato per ottenere dati da query SQL o Spark. I data mart del cluster Big Data di SQL Server mantengono la persistenza nel pool di dati.

Piscina di stoccaggio

Il pool di archiviazione include i pod del pool di archiviazione, inclusi SQL Server su Linux, Spark e HDFS. Tutti i nodi di archiviazione nel cluster Bigdata di SQL Server sono membri del cluster HDFS.