flujo de datos e2e | solidq summit 2013
DESCRIPTION
http://summit.solidq.com/madrid Flujo de datos E2E - desde replicación transaccional, pasando por índices columnares y consumiendo el dato desde Excel vía SSAS. En esta sesión vamos a presentar un escenario real de los clientes mover datos de OLTP a DW servidor casi transparente. Verá cómo y dónde realizar los cambios / transformaciones a los datos a ajustarse a las normas de su negocio. Para cerrar el ciclo verá cómo consumir los datos desde SSAS, y cómo personalizarlo para sincronización casi en tiempo real.TRANSCRIPT
@SQSummit13
@erincon
- El Flujo de Datos E2E
REL30001
Eladio Rincón y Miguel Egea
[email protected]; [email protected]
Depto Relacional; Depto de BI; MVPs, MCTs
Presentación de un caso Real y Objetivo
– Conceptos de Replicación Transaccional
– Conceptos de SSIS
– Conceptos de SSAS
Hilo conductor de la sesión:
– Setup del escenario
– Aplicando Lógica de Negocio
– Consumiendo los Datos (SSAS)
Agenda
Tipos de Procesamiento– Operativo (OLTP)
– Analítico (BI / DW)
– Batches (mix OLTP y BI)
Diferentes Necesidades de Recursos:– I/O (IOPS)
– Almacenamiento
– Procesamiento
– Concurrencia
Arquitectura de la Solución Objetivo a Mejorar
Arquitectura Destino
Separación de Roles
Arquitectura Destino: Retos
Inconvenientes Beneficios
Replicación Transaccional– Ubicar Datos en varios servidores/sedes para• Procesamiento asíncrono
• Informes ad-hoc
• Agregaciones
SQL Server Analysis Services– Capacidad de Agregado
– Cliente rico para consultas (Excel Self-Service BI)
– En Modelo Multidimensional Caché proactivo
Arquitectura Destino: Tecnologías
Replicación Transaccional Conceptos
Replicación TransaccionalEscenario Demo
Publicador Subscriptor
SNUCKI9\SQL2012 SNUCKI9\SQL2012DEV
BD Origen BD Destino
AdventureWorksLT2012 MyDW
Tabla Origen Tabla Destino
SalesOrderDetail SalesOrderDetail
SalesOrderHeader SalesOrderHeader
DEMOPuesta en Marcha de Replicación de Datos
Aplicando Lógica de Negocio a los datos Distribuidos
DEMOAplicando lógica de Negocio a la Tecnología
Modelos Multidimensionales o Tabulares
– Los datos pre-calculados• Menos uso de recursos (CPU, IO)
– Refresco periódico: el negocio dicta• Trabajos de SQL Server Agent
• Caché Proactivo (notificaciones)
Consumo de datos
– Excel o Reporting Services
– Flexibilidad vs poca-flexibilidad
Consumiendo los Datos sin Molestar al Servidor…
… molestar lo mínimo necesario posible
DEMOConsumiendo los Datos
Mejorar la infraestructura (hardware) ayuda– Memoria muy atractiva
– CPU atractiva
– E/S atractiva
Escalabilidad vs Arquitectura– Diseña tu Solución (Software) pensando en su Escalabilidad
– La Tecnología se debe ajustar a tu Solución (Software)
Combina tecnologías– Particionado, Replicación, AlwaysOn, Log Shipping
Conclusiones
Usando Replicación de Datos para mejorar Rendimiento
Si quieres disfrutar de las mejores sesiones de
nuestros mentores de España y Latino América,
ésta es tu oportunidad.
http://summit.solidq.com/madrid/
Síguenos:
19