Lugar de origen: | China |
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Número de modelo: | SQL Server 2017 |
Cantidad de orden mínima: | menos PC de 1 |
Precio: | $15/pcs |
Detalles de empaquetado: | Correo electrónico |
Tiempo de entrega: | 24 horas |
Condiciones de pago: | Western Union, D/P, D/A, L/C, T/T, MoneyGram, Paypal |
Capacidad de la fuente: | 100000 |
Plataforma: | Las ventanas | Categoría de licencia: | Empresas / Empresas |
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estado del producto: | Las existencias | Lenguaje: | lengua multi |
Método de pago: | Paypal, Alibaba, Bitcoin y así sucesivamente | Actividad: | Activación en línea |
Resaltar: | cals SQL Server de Windows,SQL Server de Windows de los corazones,Ventanas multi del servidor 2017 del sql de la lengua |
Llamadas ilimitadas y núcleos SQL Server 2017 Licencia estándar clave de activación en línea
Nuevas características
1.Las empresas pueden almacenar y gestionar datos más inteligentes
El servidor SQL de Windows2017 ha cambiado la forma en que vemos los datos. 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.
integra sus funciones de IA con el motor SQL Server de próxima generación para permitir una transmisión de datos más inteligente.
2.Proporcionar más flexibilidad entre las plataformas
SQL Server 2017 es ahora una tienda Linux a gran escala, o sólo necesita utilizar SQL Server en el Mac para el desarrollo del motor de base de datos.Ahora puede funcionar completamente., completamente instalado, o ejecutarse en Linux. En el contenedor Docker de macOS. El soporte multiplataforma deEl servidor SQL de WindowsEl objetivo de este programa es proporcionar a muchas empresas que utilizan sistemas operativos distintos de Windows la oportunidad de implementar motores de base de datos.
3.Funciones avanzadas de aprendizaje automático
El servidor SQL de Windows2017 es compatible con Python, y las empresas que deseen aprovechar las características avanzadas del aprendizaje automático pueden usar lenguajes Python y R. (Nota del traductor:Los usuarios de SQL Server pueden descargar e instalar el intérprete Python estándar de código abierto versión 3.5 y algunos paquetes Python comunes durante el proceso de instalación. sólo admite la versión 3 del intérprete.5Según, la elección de esta versión es evitar versiones más nuevas Hay algunos problemas de compatibilidad en el intérprete de Python.)
Esto proporciona a los científicos de datos la oportunidad de utilizar todas las bibliotecas de algoritmos existentes o crear nuevas bibliotecas de algoritmos en nuevos sistemas.para que las empresas no necesiten soportar múltiples conjuntos de herramientas para lograr sus objetivos de análisis avanzado a través de datos.
4.Mejorar la seguridad de la capa de datos
En la nueva versión deEl servidor SQL de WindowsEn la capa de datos, las empresas pueden añadir directamente nuevas y mejoradas funciones de protección de datos.El servidor SQL de Windows2016, pero se han mejorado muchas herramientas, incluyendo empresas que pueden garantizar no sólo el nivel de fila, sino también el nivel de columna.
5.Capacidades mejoradas de análisis de BI
Los servicios de análisis también han mejorado. Las empresas a menudo utilizan estos servicios para procesar grandes cantidades de datos. Algunas características nuevas incluyen una nueva función de conexión de datos, función de conversión de datos,mashup de lenguaje de fórmulas de Power Query, mejorado soporte para jerarquías rasgadas en los datos y mejorado análisis de la relación de tiempo de la dimensión fecha/hora utilizada.
Los clientes empresariales reconocen que las estrategias en torno a BI y obtener información a través de datos requieren una inversión sustancial en plataformas de datos analíticos avanzados.administrarlo, la aplicación de algoritmos predictivos avanzados y la visualización de sus datos es demasiado larga y complicada.
Por lo tanto, 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.