Recursos com suporte do SQL do Azure no Edge
Importante
O SQL do Azure no Edge encerrou o suporte à plataforma ARM64.
O SQL do Azure no Edge foi criado com base na versão mais recente do Mecanismo de banco de dados SQL. Ele oferece suporte a um subconjunto dos recursos com suporte no SQL Server 2022 no Linux, além de alguns recursos que atualmente não têm suporte ou estão disponíveis no SQL Server 2022 no Linux (ou no SQL Server no Windows).
Para obter uma lista completa dos recursos com suporte no SQL Server no Linux, consulte Edições e recursos com suporte do SQL Server 2022 no Linux. Para edições e recursos com suporte do SQL Server no Windows, consulte Edições e recursos com suporte do SQL Server 2022 (16.x).
Edições do SQL do Azure no Edge
O SQL do Azure no Edge está disponível com duas edições ou planos de software diferentes. Essas edições têm conjuntos de recursos idênticos e diferem apenas em termos de seus direitos de uso e da quantidade de memória e núcleos que eles podem acessar no sistema host.
Planejar | Descrição |
---|---|
Desenvolvedor do SQL do Azure no Edge | Somente para desenvolvimento. Cada contêiner do Desenvolvedor do SQL Edge do Azure é limitado a um máximo de 4 núcleos e 32 GB de RAM. |
SQL do Azure no Edge | Para produção. Cada contêiner do Azure SQL Edge é limitado a um máximo de 8 núcleos e 64 GB de RAM. |
Sistema operacional
Os contêineres do SQL do Azure no Edge são baseados no Ubuntu 18.04 e, como tal, só há suporte para execução em hosts do docker que executam o Ubuntu 18.04 LTS (recomendado) ou Ubuntu 20.04 LTS. É possível executar contêineres do Azure SQL Edge em outros hosts do sistema operacional, por exemplo, ele pode ser executado em outras distribuições do Linux ou no Windows (usando o Docker CE ou o Docker EE), no entanto, a Microsoft não recomenda que você faça isso, pois essa configuração pode não ser amplamente testada.
A configuração recomendada para executar o SQL do Azure no Edge no Windows é configurar uma VM do Ubuntu no host do Windows e, em seguida, executar o SQL do Azure no Edge dentro da VM do Linux.
O sistema de arquivos recomendado e com suporte para o SQL do Azure no Edge é EXT4 e XFS. Se volumes persistentes estiverem sendo usados para voltar ao armazenamento de banco de dados do SQL do Azure no Edge, o sistema de arquivos host subjacente precisará ser EXT4 e XFS.
Suporte a hardware
O Azure SQL Edge requer um processador x86 de 64 bits, com um mínimo de 1 núcleo de CPU e 1 GB de RAM no host. Embora o espaço de memória de inicialização do Azure SQL Edge esteja próximo de 450 MB, a memória adicional é necessária para outros módulos ou processos do IoT Edge em execução no dispositivo de borda. Os requisitos reais de memória e de CPU para o SQL do Azure no Edge variam de acordo com a complexidade da carga de trabalho e do volume de dados que estão sendo processados. Quando você escolhe o hardware para sua solução, a Microsoft recomenda que você execute testes de desempenho extensivos para garantir que as características de desempenho necessárias para sua solução sejam atendidas.
Componentes do SQL do Azure no Edge
O Azure SQL Edge oferece suporte apenas ao Mecanismo de Banco de Dados. Ele não inclui suporte para outros componentes disponíveis com o SQL Server 2022 no Windows ou com o SQL Server 2022 no Linux. Especificamente, o SQL do Azure no Edge não dá suporte a componentes do SQL Server como o Analysis Services, Reporting Services, Integration Services, Master Data Services, Serviços de Machine Learning (no banco de dados) e Machine Learning Server (autônomo).
Recursos compatíveis
Além de oferecer suporte a um subconjunto de recursos do SQL Server no Linux, o SQL do Azure no Edge inclui suporte para os novos recursos a seguir:
- O streaming do SQL, que se baseia no mesmo mecanismo que fornece o Azure Stream Analytics, fornece recursos de streaming de dados em tempo real no SQL do Azure no Edge.
- Chamada de função T-SQL
DATE_BUCKET
para análise de dados de série temporal. - Recursos de aprendizado de máquina por meio do tempo de execução do ONNX, incluído no Mecanismo de Banco de Dados SQL.
Recursos sem suporte
A lista a seguir inclui os recursos do SQL Server 2022 no Linux que não têm suporte no SQL Edge do Azure.
Área | Recurso ou serviço sem suporte |
---|---|
Design de banco de dados | OLTP na memória e comandos DDL relacionados e funções Transact-SQL, exibições de catálogo e exibições de gerenciamento dinâmico |
Tipo de dados HierarchyID e comandos DDL relacionados e funções Transact-SQL, exibições de catálogo e exibições de gerenciamento dinâmico | |
Tipo de dados espaciais e comandos DDL relacionados e funções Transact-SQL, exibições de catálogo e exibições de gerenciamento dinâmico | |
Stretch DB e comandos DDL relacionados e funções Transact-SQL, exibições de catálogo e exibições de gerenciamento dinâmico | |
Índices e pesquisa de texto completo e comandos DDL relacionados e funções Transact-SQL, exibições de catálogo e exibições de gerenciamento dinâmico | |
FileTable, FILESTREAM e comandos DDL relacionados e funções Transact-SQL, exibições de catálogo e exibições de gerenciamento dinâmico | |
Mecanismo de Banco de Dados | Replicação. Você pode configurar o Azure SQL Edge como um assinante por push de uma topologia de replicação. |
PolyBase. Você pode configurar o Azure SQL Edge como um destino para tabelas externas no PolyBase. | |
Extensibilidade de linguagem por meio de Java e Spark | |
Integração do Active Directory | |
Redução Automática de Banco de Dados. A propriedade de redução automática de um banco de dados pode ser definida usando o comando ALTER DATABASE <database_name> SET AUTO_SHRINK ON , no entanto, essa alteração não tem efeito. A tarefa de redução automática não será executada no banco de dados. Os usuários ainda podem reduzir os arquivos de banco de dados usando os DBCC comandos. |
|
Instantâneos de banco de dados | |
Suporte para memória persistente | |
Coordenador de Transações Distribuídas da Microsoft | |
Governador de recursos e governança de recursos de E/S | |
Extensão do pool de buffers | |
Consulta distribuída com conexões de terceiros | |
Servidores vinculados | |
Procedimentos armazenados estendidos do sistema (como xp_cmdshell ). |
|
Assemblies CLR e comandos DDL relacionados e funções Transact-SQL, exibições de catálogo e exibições de gerenciamento dinâmico | |
Funções T-SQL dependentes de CLR, como ASSEMBLYPROPERTY , FORMAT , PARSE e TRY_PARSE |
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Exibições de catálogo de data e hora dependentes do CLR, funções e cláusulas de consulta | |
Extensão do pool de buffers | |
Database Mail | |
Agente de Serviço | |
Gerenciamento Baseado em Políticas | |
data warehouse de gerenciamento | |
Bancos de dados independentes | |
Integração de armazenamento de objetos compatível com o S3 | |
autenticação do Microsoft Entra | |
Verificação paralela do pool de buffers | |
Pool de buffers híbrido com gravação direta | |
Atualizações simultâneas em páginas de mapa de alocação global (GAM) e páginas de mapa de alocação global compartilhado (SGAM) | |
Aceleração integrada e descarregamento (Intel QAT) | |
Processamento inteligente de consultas: - Otimização do plano sensível a parâmetros - Grau de Paralelismo (DOP) feedback - Planejamento otimizado - Dicas de Loja de Consultas |
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Idioma: Cláusula - SELECT ... WINDOW - IS [NOT] DISTINCT FROM - Melhorias na função JSON ( ISJSON() , , , JSON_ARRAY() JSON_PATH_EXISTS() JSON_OBJECT() )- LTRIM() / RTRIM() Aprimoramentos- DATETRUNC() - Retomável adicionar restrições de tabela |
|
SQL Server Agent | Subsistemas: CmdExec, PowerShell, Queue Reader, SSIS, SSAS e SSRS |
Alertas | |
Backup gerenciado | |
Alta disponibilidade | Grupos de disponibilidade AlwaysOn |
Grupos de disponibilidade básicos | |
Instância do cluster de failover do Always On | |
Espelhamento de banco de dados | |
Adição de memória a quente e CPU | |
Link da Instância Gerenciada | |
Grupos de disponibilidade contidos | |
Segurança | Gerenciamento extensível de chaves |
Integração do Active Directory | |
Suporte para enclaves seguros | |
Integração do Microsoft Defender para Nuvem | |
Integração com o Microsoft Purview | |
Razão | |
Serviços | SQL Server Browser |
Machine Learning por meio de R e Python | |
StreamInsight | |
Serviços de análise | |
Reporting Services | |
Data Quality Services | |
Master Data Services | |
Distributed Replay | |
Capacidade de gerenciamento | Ponto de controle do Utilitário do SQL Server |
Próximas etapas
Comentários
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