Parceiros de Clusters de Big Data do SQL Server 2019
Aplica-se a: 
SQL Server
Para compatibilidade com a implementação de soluções com BDC (Clusters de Big Data) do SQL Server 2019 (15.x), você pode trabalhar com parceiros. Este artigo identifica alguns parceiros da Microsoft com soluções para clusters de Big Data.
Parceiros do BDC
| Partner (parceiro) | Descrição | Links |
|---|---|---|
Dell Technologies |
A Dell Technologies fornece a infraestrutura e os serviços essenciais para você criar seu futuro digital onde quer que esteja em sua jornada digital, incluindo atualizações e migrações de dados, reformulação da plataforma para Linux, conteinerização com o Kubernetes e implantação de Clusters de Big Data do SQL Server. Seja na borda, no local, na nuvem ou em um modelo de nuvem híbrida, fornecemos soluções e serviços flexíveis alinhados às suas necessidades de negócios e de carga de trabalho. Desde uma ampla seleção de opções de configuração de hardware até a capacidade de provisionar dispositivos e gerenciá-los na nuvem, continuamos inovando para que você possa acelerar sua jornada de transformação digital com insights de dados significativos e consiga criar mais valor comercial. | - Marketplace - Site - Datasheet - Video - Blog |
HPE |
Desempenho empresarial para o Microsoft SQL Server Nossas soluções de armazenamento fornecem o Microsoft SQL Server sem preocupações. A integração aprimora o gerenciamento de dados de cópia, aprimora a proteção de dados, acelera o DevOps e fornece uma passagem para a nuvem. |
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NetApp |
O NetApp StorageGRID é um armazenamento de objeto definido por software. Ele pode ser implantado como combinações de dispositivos apenas de software feitos sob medida e em ambientes virtualizados. Em um namespace, o StorageGRID pode ser dimensionado em vários data centers localizados em todo o mundo. O StorageGRID oferece armazenamento maciço de objetos S3 com o gerenciamento de dados dinâmicos, permitindo que os clientes executem fluxos de trabalho de última geração localmente, aproveitando os recursos de nuvem pública. O exclusivo mecanismo de política de gerenciamento de dados do StorageGRID garante níveis otimizados de desempenho e durabilidade e o cumprimento dos requisitos de localidade de dados. |
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Pure Storage |
O Pure Storage tem a malha de armazenamento altamente escalonável para qualquer plataforma de orquestração de contêineres compatível com Kubernetes. O FlashBlade da Pure é uma plataforma de armazenamento simples de gerenciar, de alto desempenho, que pode ser usada por camadas de HDFS do Cluster de Big Data do SQL Server 2019, permitindo a escala para petabytes de armazenamento utilizável e largura de banda de E/S na ordem de dezenas de gigabytes. O FlashArray e o FlashBlade são perfeitos para obter sucesso com o Cluster de Big Data. | - Site - Datasheet - Documentação |
StreamSets |
O StreamSets fornece uma solução sem código para operar pipelines de dados para Clusters de Big Data: – Crie e opere fluxos de dados contínuos com ferramentas visuais e intuitivas, acabando com a necessidade de saber como codificar para sistemas de Big Data – Desenvolva aplicativos de análise complexos em Apache Spark usando uma interface do usuário intuitiva do tipo "arrastar e soltar" – Ingira e processe dados em escala de uma ampla variedade de fontes de dados com integração nativa em SQL Server e HDFS – Acelere a migração de bancos de dados relacionais, clusters Hadoop e repositórios NoSQL para Clusters de Big Data |
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VMware |
O VMware permite que nossos clientes executem cargas de trabalho do SQL Server virtualizadas e conteinerizadas em uma base digital confiável habilitada para qualquer nuvem. A execução dos Clusters de Big Data do SQL Server no Tanzu é uma ótima maneira de utilizar o SQL Server para reunir dados relacionais de alto valor e Big Data de grande volume em uma plataforma de dados unificada e escalonável gerenciada pelo portfólio do VMware Tanzu. | - Site - Datasheet - Video - Documentação - Blog |
Azure Data Lake |
O Azure Data Lake inclui todas as funcionalidades necessárias para facilitar aos desenvolvedores, cientistas de dados e analistas armazenar dados de qualquer tamanho, forma ou velocidade, bem como realizar todo tipo de processamento e análise em diferentes plataformas e linguagens. Ele remove as complexidades relacionadas a ingerir e armazenar todos os seus dados, ao mesmo tempo em que acelera a execução de análises interativas, em lote e de streaming. | - Twitter - Blog |
Próximas etapas
Comentários
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