Lieu d'origine: | La Chine |
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Numéro de modèle: | Serveur SQL 2017 |
Quantité de commande min: | moins PCs de 1 |
Prix: | $15/pcs |
Détails d'emballage: | |
Délai de livraison: | 24 heures |
Conditions de paiement: | Western Union, D/P, D/A, L/C, T/T, MoneyGram, Paypal |
Capacité d'approvisionnement: | 100000 |
Plateforme: | Les fenêtres | Catégorie de licence: | Entreprises / Entreprises |
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statut du produit: | Le stock | Langue: | langue multi |
Méthode de paiement: | Paypal, Alibaba, Bitcoin et ainsi de suite | Activation: | Activation en ligne |
Mettre en évidence: | CALS Windows Serveur SQL,noyaux Windows Serveur SQL,Fenêtres multi du serveur 2017 de la langue SQL |
Des appels illimités et des cœurs SQL Server 2017 clé d'activation en ligne de licence standard
Nouvelles fonctionnalités
1.Les entreprises peuvent stocker et gérer des données plus intelligentes
Le serveur SQL de Windows2017 a changé notre façon de voir les données. the new features of the platform will enable data scientists and companies to retrieve different algorithms to apply and view the data that has been processed and analyzed when interacting through data.
intègre ses fonctions d'IA avec le moteur SQL Server de nouvelle génération pour permettre une transmission de données plus intelligente.
2.Fournir une plus grande souplesse entre les plateformes
SQL Server 2017 est maintenant un magasin Linux à grande échelle, ou vous avez seulement besoin d'utiliser SQL Server sur le Mac pour le développement du moteur de base de données.Il peut maintenant fonctionner pleinement., entièrement installé, ou exécuté sur Linux. sur le conteneur Docker de macOS.Le serveur SQL de WindowsCe projet offrira à de nombreuses entreprises utilisant des systèmes d'exploitation autres que Windows la possibilité de déployer des moteurs de base de données.
3.Fonctions avancées de machine learning
Le serveur SQL de Windows2017 prend en charge Python, et les entreprises qui veulent profiter des fonctionnalités avancées de l'apprentissage automatique peuvent utiliser les langages Python et R.Les utilisateurs de SQL Server peuvent télécharger et installer l'interpréteur Python open source standard version 3.5 et certains paquets Python courants pendant le processus d'installation. supporte uniquement l'interpréteur version 3.5Selon, le choix de cette version est d'éviter les versions plus récentes Il y a quelques problèmes de compatibilité dans l'interpréteur Python.)
Cela donne aux scientifiques de données la possibilité d'utiliser toutes les bibliothèques d'algorithmes existantes ou de créer de nouvelles bibliothèques d'algorithmes dans de nouveaux systèmes.afin que les entreprises n'aient pas besoin de prendre en charge plusieurs ensembles d'outils afin d'atteindre leurs objectifs d'analyse avancée à travers les données.
4.Améliorer la sécurité de la couche de données
Dans la nouvelle version deLe serveur SQL de WindowsLes entreprises peuvent ajouter directement de nouvelles fonctions de protection des données améliorées à la couche de données.Le serveur SQL de Windows2016, mais de nombreux outils ont été améliorés, y compris des entreprises qui peuvent assurer non seulement le niveau de ligne, mais aussi le niveau de colonne.
5.Amélioration des capacités d'analyse BI
Les services d'analyse se sont également améliorés. Les entreprises utilisent souvent ces services pour traiter de grandes quantités de données.mashup du langage de formule Power Query, une prise en charge améliorée des hiérarchies déformées dans les données et une analyse améliorée de la relation temps de la dimension date/heure utilisée.
Les clients d'entreprise reconnaissent que les stratégies autour de la BI et l'obtention d'informations à travers les données nécessitent un investissement substantiel dans des plates-formes de données analytiques avancées.la gérer, l'application d'algorithmes prédictifs avancés et la visualisation de ses données est trop longue et compliquée.
Par conséquent, an integrated solution similar to the one highlighted by in SQL Server 2017 may be a good case that can ultimately improve and simplify the process of obtaining results from data without being too complicated.