Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
1.NARZĘDZIA
Rysunek1.5.Kreatorodtwarzaniabazdanychautomatycznieumieściplikibazydanych
wodpowiednimfolderze
1.3.2.
MicrosoftSQLServerMachineLearningServices
Niemafirmy,któraniechciałabyskorzystaćzzaawansowanejanalizydanychdozdobycia
przewaginadkonkurencją.Jednakanalizaposiadanychdanychwymagaprzezwyciężeniakilku
poważnychproblemów.Firmymusząsięzmierzyćzbrakiemwiedzy(niewszyscypracownicy
wiedzą,jakpracowaćzdanymi),utrudnionymdostępemdodanych(danesąrozproszonemię-
dzywielespecjalistycznychsystemów)iniskąwydajnościąsystemówanalitycznych(pobranie
setekmegabajtówdanychnalokalnykomputer–tylkopoto,żebynastępniewExceluwybrać
zmilionówrekordówkilkatysięcypotrzebnychnamwdanymmomencie–jesttakwolne,że
niepraktyczne).WszystkieteproblemymożnarozwiązaćzapomocąusługiSQLServerMachine
LearningServices.Ta,zintegrowanazbaządanych,wersjaserweraMLSpozwalawydajnie
przetwarzaćdużezbiorydanychipobieraćnalokalnekomputeryjedyniewynikiichanaliz,
aniedaneźródłowe.
SQLServerzarządzazasobamikomputera,takimijakczasprocesoraczypamięćRAM,przy-
dzielającjenapotrzebywykonaniażądańużytkowników.OdpowiadazatomodułSQLServer
PlatformAbstractionLayer(SQLPAL).Tensammodułjestużywanydozarządzaniazasobami
potrzebnymidowykonywaniaprzezserwerSQLServerinstrukcjijęzykówRiPython.Oznacza
to,żeanalizującdanepostronieserwera,anienalokalnychkomputerach,nietylkounikniemy
czasochłonnegoprzesyłaniadanychprzezsieć,lecztakżeefektywniewykorzystamyzasoby
obliczeniowenaszegoserwera.
20
