En ocasiones nos encontramos situaciones bastante anómalas que requieren análisis “think out of the box” por llamarlos de alguna forma. En este caso vamos a tratar un escenario que hemos llamado optimizaciones «boomerang» donde podemos encontrarnos que tras optimizaciones (indexación, parametrización, reescritura de queries, etc.) el consumo global de CPU disminuye y, contrariamente a lo previsto, los tiempos de ejecución de ciertos procesos aumentan.
En esta entrada enseñaremos cómo hacer análisis de sentimiento rápido y sencillo utilizando Power BI Dataflows, además también mostraremos cómo crear modelos de machine learning de forma automática utilizando la nueva funcionalidad abierta a través de los Power BI Dataflows.
Una de las últimas novedades que Microsoft nos ha presentado en Azure es Azure SQL Database Serverless. Esta es una funcionalidad que muchos entornos, especialmente de desarrollo, testing, han estado demandando desde hace tiempo. También debemos tener en cuenta que esta funcionalidad existía en competidores como Amazon Aurora Serverless desde hace un tiempo por lo que era algo natural que MS ofreciera algo similar.
En este post vamos a comentar la nueva funcionalidad de Power BI que nos permite hacer agrupaciones de filtros sincronizados entre sí para producir un efecto cascada hacia arriba y hacia abajo en los filtros de nuestro informe.
Con la entrada en vigor el año pasado del nuevo Reglamento de Protección de datos a nivel europeo, todos los administradores de bases de datos nos enfrentamos a la tarea de cumplir las obligaciones que este nos impone y entre ellas esta poner todos los mecanismos a nuestro alcance para que los datos estén asegurados, y uno de los mecanismos que nos ofrece Microsoft SQL desde la versión 2008 era el cifrado transparente de datos (TDE). Pues con la nueva versión de SQL 2019 esta opción ha sido mejorada para que tengamos un mejor control a la hora de implementarla en bases de datos muy grandes.
Últimamente cada vez más compañías se deciden a dar el paso a servicios en la nube como pueden ser Azure o AWS, normalmente se trata de una opción flexible, rentable y escalable donde ejecutar sus operaciones, de esta manera se eliminan una serie de restricciones que plantean las tecnologías on-premise.
Es muy habitual que nos encontremos en nuestros clientes situaciones de lo más variopintas en cuanto al rendimiento de las máquinas virtuales con SQL Server. En muchos casos lo que encontramos son casos donde el rendimiento está lejos del ideal, pero en general la virtualización en sí, no tiene la culpa. Lo que suele ocurrir es que cuando virtualizamos un SQL Server que teníamos en máquina física pasamos a disponer de una cantidad máxima o puntual de recursos (CPU/memoria/IO) sustancialmente distinta a las que teníamos en la máquina física. (más…)
En este blog mostraremos información acerca de la nueva funcionalidad de Power BI, los llamados dataflows, que ya existen en otros servicios como Office 365. Hay que recalcar que esta nueva utilidad se encuentra todavía en fase beta, por lo que a día de hoy está sujeta a cambios y actualizaciones.
SQL Server Integration Services, SSIS de aquí en adelante, tiene la capacidad de cargar archivos Excel, pero en muchas ocasiones suele ser tedioso porque cualquier mínimo cambio en ese fichero Excel puede hacer fallar el paquete de SSIS, por eso normalmente la mejor opción es transformar dichos ficheros Excel a formato .csv, ya que cargar ficheros de texto da muchos menos problemas que los ficheros Excel.
Convertir un solo fichero Excel a csv se hace rápidamente de forma manual guardando el archivo como .csv desde Excel, el problema es cuando tienes que realizar este proceso con muchos ficheros Excel o necesitas que este cambio de formato se realice de forma automática.
En este post vamos a explicar cómo hacer este cambio de formato automáticamente usando PowerShell y como iterar por directorios para cargar varios ficheros Excel usando SSIS como herramienta principal para realizar todo el proceso.
Uno de los problemas que muchos clientes se encuentran al intentar migrar instancias OnPremise a Cloud es la ausencia de un «storage compartido» sencillo. Existen alternativas, apoyadas en software de terceros o bien soluciones SDS, que nos permiten configurar una instancia Failover Cluster en Azure pero no están exentas de complejidad y añaden bastante coste al TCO de la solución. (más…)
