Этот курс предоставляет студентам знания и навыки для создания инфраструктуры баз данных SQL Server для облачных, локальных и гибридных реляционных баз данных, а также для работы с реляционными базами данных Microsoft PaaS. Кроме того, он будет полезен разработчикам приложений, предоставляющих контент из реляционных баз данных на основе SQL.
Аудитория
Целевая аудитория этого курса — специалисты по управлению данными и базами данных, желающие узнать об администрировании технологий платформы данных, доступных в Microsoft Azure. Этот курс также будет полезен архитекторам данных и разработчикам приложений, которым необходимо понимать, какие технологии доступны для платформы данных в Azure и как работать с этими технологиями через приложения.
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
- Знакомство с локальными технологиями виртуализации, включая: виртуальные машины, виртуальные сети и виртуальные жесткие диски
- Знакомство с настройкой сети, включая TCP/IP, систему доменных имен (DNS), виртуальные частные сети (VPN), брандмауэры и технологии шифрования
- Умение создавать локальную базу данных SQL Server, включая настройку файлов данных и файлов журналов
- Умение писать код на языке SQL, в частности на Microsoft T-SQL, на базовом уровне
- Опыт создания и настройки ресурсов с помощью портала Azure
1. Планирование и реализация ресурсов платформы данных
- Развертывание IaaS-решений с помощью Azure SQL
- Развертывание PaaS-решений с помощью Azure SQL
- Миграция рабочих нагрузок SQL Server в базу данных Azure SQL
- Миграция рабочих нагрузок SQL Server в управляемый экземпляр Azure SQL
2. Реализация безопасной среды для службы базы данных
- Настройка аутентификации и авторизации в базе данных
- Защита данных при передаче и хранении
- Внедрение контроля соответствия конфиденциальных данных
3. Мониторинг и оптимизация операционных ресурсов в Azure SQL
- Описание мониторинга производительности
- Настройка ресурсов SQL Server для оптимальной производительности
- Настройка базы данных для оптимальной производительности
4. Оптимизация производительности запросов в Azure SQL
- Изучение оптимизации производительности запросов
- Изучение проектирования баз данных с учётом производительности
- Оценка повышения производительности
5. Автоматизация задачи базы данных для Azure SQL
- Автоматизация развертывания базы данных
- Создание и управление заданиями SQL Agent
- Управление задачами Azure PaaS с помощью автоматизации