SQL Server 2017 跨出了重要的一步，它力求通過將 SQL Server 的強大功能引入 Linux、基于 Linux 的 Docker 容器和 Windows，使用戶可以在 SQL Server 平臺上選擇開發語言、數據類型、本地開發或云端開發，以及操作系統開發。

微軟擁抱開源的腳步繼續前行，在美國佛羅里達奧蘭多舉行的 Ignite 大會上，宣布正式推出 SQL Server 2017 版本，從原先只支持 Windows 操作系統的狀況，變成在 Linux、Docker 以及微軟云端環境 Azure 上均可執行。

針對不同公有云之間遷移服務器，一直是令不少人頭痛的事情。過去這幾年，微軟的SQL Server在不斷進化，一改僅僅扮演數據庫管理系統的角色，成為還可以用于數據分析、機器學習和數據科學的軟件，而此次發布正是這項計劃的一部分。

SQL Server成為第一個為云而生、也能在本地部署，且跨不同操作系統的數據庫。全自動的數據遷移服務和SQL 數據庫托管實例上線，幫助用戶輕松將本地SQL Server數據庫升級遷移到Azure SQL數據庫。

這不但讓開發者可以自由選擇他們喜愛的語言和環境來開發應用，帶來更高水平的生產力、性能和數據安全，同時也讓微軟的數據庫軟件有機會接觸新的公司客戶。

去年微軟首次宣布它會讓SQL Server出現在Linux上，在今年發布的正式版中，一個關鍵部分是，支持在使用Python的SQL Server里面運行機器學習工作負載。SQL Server 2017 支持用 R 和 Python 的分析方法，來做資料庫內的機器學習，意味著用戶不必遷移資料，將省下不少時間。

SQL數據倉庫提供全新的為計算優化的性能層，能夠顯著提升云端分析的性能。為計算優化的性能層的規模拓展能力也有了顯著的提升，能夠拓展至3萬個計算DWU（數據倉庫單位）。此項服務將于今年秋季提供預覽。

此外，微軟竭力讓客戶借助新的數據庫遷移服務（Database Migration Service），更容易將SQL Server工作負載從本地數據中心遷移到其Azure云。這項功能旨在提供一條基本上自動遷移到云端的道路，停運時間為零，那樣客戶就可以在遷移的同時確保重要應用順暢運行。隨著云端運算越來越普及，數據運算成本將進一步降低。

微軟Azure的云計算托管服務數據中心

如果客戶想在混合配置環境下運行應用，可以使用Azure SQL數據庫托管實例。該服務有望提供微軟托管數據庫服務的諸多好處（比如自動化更新），同時與最新的企業預置版SQL Server保持100%的代碼兼容性。

針對已經擁有SQL Server許可證的公司，可使用更新后的Azure Hybrid Benefit，將許可證引入到微軟云。如果用戶運行Azure SQL數據庫托管實例，以及Azure Data Factory的SQL Server Integration Services組件，還可享受最多只有標價50%的折扣。

在價格方面，自SQL Server 2016發布以來，該軟件的價格就一直沒有變過。微軟的四個版本：企業版、標準版、簡易版、開發版和網絡版；每一個版本在Windows上或Linux上的價格都一樣。

以下是SQL Server?2017平臺新功能的重點，將對企業的分析策略產生積極的影響。

1、公司可以存儲和管理更智能的數據

SQL Server 2017改變了我們查看數據的方式。事實上平臺的新功能將使數據科學家和企業通過數據進行交互的時候，能夠檢索不同的算法來應用和查看已經被處理和分析的數據。

Microsoft將其AI功能與下一代SQL Server引擎集成，可以實現更智能地數據傳輸。

2、跨平臺提供更多的靈活性

SQL Server 2017現在無論是一個大型Linux商店，還是只需要在Mac上使用SQL Server做數據庫引擎的開發，新一代的SQL Server都可以支持，它現在可以在Linux上完全運行、完全安裝，或運行在macOS的Docker容器上。SQL Server的跨平臺支持將為許多使用非Windows操作系統的公司提供機會，來部署數據庫引擎。

3、先進的機器學習功能

SQL Server 2017支持Python，希望利用機器學習的高級功能的企業可以使用Python和R語言。（譯者注： SQL Server用戶可以在安裝過程中下載并安裝標準的開源Python interpreter版本3.5和一些常見的Python包。Microsoft只支持解釋器3.5版。根據Microsoft，選擇該版本是想避免較新版本的Python interpreter中存在的一些兼容性問題。）

這為數據科學家提供了利用所有現有算法庫或在新系統中創建新算法庫的機會。集成是非常有價值的，這樣企業不需要支持多個工具集，以便通過數據完成其高級分析目標。

4、增強數據層的安全性

在SQL Server的新版本，企業可以直接在數據層上增加新的增強型數據保護功能。行級別安全控制，始終加密和動態數據屏蔽在SQL Server 2016中已經存在，但是許多工具進行了改進，包括企業不僅可以確保行級別，而且還可以確保列級別。

5、提高了BI分析能力

分析服務也有改進。企業通常使用這些服務來處理大量數據。 一些新功能包括新的數據連接功能，數據轉換功能，Power Query公式語言的混搭，增強了對數據中的不規則層級（Ragged?Hierarchies）的支持，并改進了使用的日期/時間維度的時間關系分析。

企業客戶認識到圍繞BI的戰略和通過數據獲取洞察力需要對高級分析數據平臺進行大量投資。 獲取數據，管理它，對其應用高級預測算法并將其數據可視化工具的過程，時間太長并且復雜。

因此，類似于Microsoft在SQL Server 2017中突出顯示的整合解決方案可能是一個很好的案例，可以最終改善和簡化從數據中獲取結果的過程，而不會太復雜。

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總結

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