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No final do ano passado o Google lançou ainda em versão beta o Cloud Firestore, um novo banco de dados em nuvem baseado no seu já conhecido serviço Firebase Realtime Database.
Para quem ainda não conhece o Firebase Realtime Database, ele é um banco de dados NoSQL que sincroniza dados JSON em tempo real entre todos seus usuários, seja numa aplicação para Android, iOS ou Web. Em questões de segundos todos os dados são sincronizados sem a necessidade de se criar manualmente WebServices para realizar as comunicações.
Apesar do Firebase Realtime Database realizar toda essa “magia”, ele possui alguns pontos fracos que o Google está resolvendo com o Firestore.
Principais diferenças
- Quem já usou o Realtime Database sabe que é um pouco complicado realizar consultas muito refinadas, pois as queries limitam o uso de apenas uma condição de filtro. Já no Firestore é possível construir queries com mais de uma condição. Isso é possível pois o Firestone armazena os dados divididos em Documento e Coleções, enquanto que o Realtime Database armazena os dados numa grande estrutura de árvore JSON.
- Ao carregar informações de um nó no Realtime Database, todos os dados dos sub-nós são carregados. Já o Firestore ignora as Sub-Coleções e carrega apenas os dados do Documento, o que notoriamente trás uma melhor performace.
- O Realtime Database possui algumas limitações de quantidade de conexões simultâneas e tamanho de gravações por segundo, para resolver isso o próprio Google sugere a criação de vários bancos de dados. Já o Firestore promete que será escalável após a versão Beta.
- A forma de cobrança mudou um pouco entre os dois produtos, mas ambos cobram conforme o uso e podem ser utilizados gratuitamente dentro de alguns limites.
O Firebase Realtime Database com certeza é um banco de dados muito versátil, principalmente para uso em soluções móveis, tanto pela sua sincronização automática como por ser multiplataforma. O Cloud Firestone além de herdar todas essas grandes funcionalidades ainda traz ótimas melhorias que com certeza facilita a vida dos desenvolvedores. Fica agora a expectativa do lançamento da versão oficial.
Fontes
https://firebase.google.com/docs/database/
https://firebase.google.com/docs/firestore
O Power BI é um serviço da Microsoft gerador de insights (gráficos, relatórios, dashboards, etc.) que auxiliam as empresas na tomada de decisões.
Por ser baseado na nuvem, as análises geradas podem ser acessadas de qualquer dispositivo com acesso à internet (celular, tablet, desktop, entre outros). Esta ferramenta permite o consumo das mais variadas fontes de dados para a geração das análises: bancos de dados locais, planilhas do Excel, serviços de nuvem e dados de streaming. Os dados dessas fontes podem ser homogeneizados e processados para gerar a análise desejada.
Outro benefício é o consumo dos dados e geração dos resultados em tempo real. Tudo isso pode ser testado gratuitamente e usado profissionalmente com investimento mensal a partir de U$$ 9,99.
Fontes
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/desktop/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/industries/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/enterprise/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/calculator/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/features/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/what-is-power-bi/
Para resolver o problema de replicar dados entre o SQL Azure e instâncias locais do SQL Server, a Microsoft criou o SQL Data Sync.
O mecanismo de sincronização do Data Sync ainda está em um estágio inicial se comparado aos recursos e funcionalidades disponíveis pelo Replication do SQL Server.
Por necessitar da instalação do próprio Data Sync na instância local e configurações especificas no Portal do Azure para liberar e utilizar tal mecanismo, ele acaba se ternando um pouco "burocrático".
Mesmo assim, essa solução (ainda que em fase Beta) permite que bases na nuvem e locais parelhem suas informações nos modos transacional ou merge.
Fonte:
https://docs.microsoft.com/pt-br/azure/sql-database/sql-database-get-started-sql-data-sync
https://docs.microsoft.com/pt-br/azure/sql-database/sql-database-sync-data
https://docs.microsoft.com/pt-br/azure/sql-database/sql-database-best-practices-data-sync
https://docs.microsoft.com/pt-br/azure/sql-database/sql-database-troubleshoot-data-sync
https://azure.microsoft.com/pt-br/blog/azure-sql-data-sync-refresh/
O SQL Azure, que é o banco de dados da Microsoft nativo para nuvem, oferece compatibilidade se comparado com a maioria dos recursos do próprio SQL Server.
Ao utilizar essa plataforma, o usuário/empresa não precisará se preocupar com a manutenção/atualização dos recursos físicos e de software do SGDB, já que estes são hospedados e mantidos pela própria Microsoft.
Por também possuir alta disponibilidade (99,99%), mecanismos internos de otimização de performance e backup interno*, o SQL do Azure pode representar redução de custos significativos com a administração das bases e gerenciamento do ambiente. Isso permite ao usuário/empresa ter inúmeras bases de dados e apenas um único recurso de TI para gerenciá-las.
Este banco de dados é recomendado principalmente para empresas que desenvolvem aplicativos na nuvem, empresas com pouco recurso técnico e/ou físico nessa área de TI ou empresas que querem reduzir seus custos com banco de dados.
O database do Azure é vendido como um serviço, ao invés de ser uma licença. Hoje, um banco de dados com espaço de armazenamento de até 2GB, inicialmente tem um custo de aproximante R$ 20,05. Dentro do portal de administração, outros serviços/recursos podem ser incorporados a essa base (aumentando, também, o custo).
*Backup Interno: São backups feitos automaticamente (e sem custos adicionais) utilizando o recurso de armazenamento de redundância geográfica.
Fontes:
https://docs.microsoft.com/pt-br/azure/sql-database/sql-database-automated-backups
https://docs.microsoft.com/pt-br/azure/sql-database/sql-database-paas-vs-sql-server-iaas
https://azure.microsoft.com/pt-br/pricing/details/sql-database/
Além das melhorias internas para obter performance nos mecanismos para execução das queries, o ajuste automático de banco de dados foi outra novidade que permite gerar informações de possíveis problemas em consultas, podendo corrigi-los de maneira automática.
O pacote de novidades, entre outras coisas, passa a permitir a recompilação de índices online partindo do mesmo ponto onde ela havia parado.
Seja por alguma falha durante a recompilação, seja por uma pausa programada, por exemplo, pausa-se para poupar recursos do servidor em horários de pico, depois retoma-se a recompilação do mesmo ponto parado.
Migrar instâncias e serviços do SQL 2017 para o Azure passou a ser mais fácil com a chegada do Azure SQL Managed Instance. Vale a pena conferir os benefícios do SQL Server 2017. Com certeza, parte do trabalho do DBA será poupado, mas sua importância continua, principalmente na tomada de decisões.
A Microsoft mergulhou de vez no universo do armazenamento de grandes volumes de dados (estruturados e não estruturados) para auxiliar, de maneira eficaz, as empresas na obtenção de insights que as levam na tomada das melhores decisões e direções de seus negócios.
Com as vantagens de segurança, custo e alta disponibilidade da nuvem, o Azure SQL Data Warehouse permite a execução rápida de consultas complexas que envolvem petabytes de dados. O big data do SQL Data Warehouse pode ser gerado à partir de várias fotes de dados. Com o auxílio do Azure Data Lake, fontes como MS Office 365, Bing, Apache Spark (Hadoop) e o U-SQL também poderão ser usadas na construção desse big data.
Após a definição das fontes, o mecanismo de PolyBase permitirá ao Analista DBA, Cientista de Dados ou qualquer outro profissional, o uso de consultas T-SQL para trazer os dados para o Data Warehouse, simplificando a vida principalmente de quem já é ambientado com o SQL Server.
Como o SQL Data Warehouse utiliza estrutura relacional e colunar de armazenamento, tal formato permitirá a redução considerável dos custos de armazenamento além da melhora na performance das consultas. Vale a pena conferir.