日本時間の 4 月 20 日の早朝、Microsoft Data Amp というオンラインイベントで次期 SQL Server v.Next の正式名称が SQL Server 2017 になることと、CTP 2.0 (Community Technology Preview 2.0) がリリースされたことが発表されました。同時に、SQL Server 2017 の主な新機能が公開されました。SQL Server v.Next は昨年 11 月に Public Preview 版が公開されていたものです。

日本でも 4 月 24-25 日で世界に先駆けて Microsoft Data Amp の発表内容を解説する招待制イベント「Microsoft Data Amp Tokyo」が開催され、日本語での詳しい解説が行われました。

SQL Server 2017 の主な特長は、以下の3点に要約されています。

• Intelligent: データベースに統合されたインテリジェンス
• Trusted: 信頼できるデータプラットフォーム
• Flexible: 言語やプラットフォームに限定されず利用可能

1. データベースに統合されたインテリジェンス

• R や Python との統合を実現: SQL Server 2017 CTP 2.0 より SQL Server Machine Learning Service と (R に加えて) Python との統合を実現しました。
• NVIDIA GPU アクセラレーションの実現: R/Python を利用して GPU による高速計算での機械学習も実現、1 秒あたり100 万件の予測処理が可能です。
• あらかじめトレーニングされたコグニティブモデルの利用: Bing、Office 365、Xbox などで培われた顔の表情や画像の分析などを利用できます。クラウド上のインテリジェンスモデル (Cortana Intelligence)も利用することができ、ビッグデータの分析、機械学習、AI、Bot Framework、Business Intelligence などの様々な機能が利用可能です。加えて、Cortana Intelligence ソリューション テンプレートと呼ばれる、一般的なシナリオに対応したリファレンス アーキテクチャで、ベスト プラクティスに基づくデザインパターンを開発、用意しています。

2. 信頼できるデータプラットフォーム

SQL Server 2017 をパブリッククラウドのデータプラットフォーム Microsoft Azure と一緒に使うことで、信頼性が高く拡張可能な仕組みを構築することができます。

• データを安全に保持: データを Microsoft Azure にデータを格納しても、お客様データの所有権はマイクロソフトでなくお客様であることが規約上明記されています。そして、お客様データを置く場所の制御、格納されているデータの脅威検出、監査、Azure AD 認証、行レベルのセキュリティ制御、動的データマスキング、暗号化などの安全性、不要になったら削除するなど、データを適切に制御することが可能です。
• ニーズに合わせて拡張可能: インデックス調整を行う際は機械学習の技術を用いて自動的に最適なものを実装します。SQL データベースについては、あらゆるリージョンへの Geo レプリケーション、自動フェールオーバーポリシーの設定、すべてのサービスティアにおけるセルフサービスアクティベーションをサポートします。NoSQL データベースについては、Azure DocumentDB により世界中のリージョンに分散配置可能であり、99% のリクエストについて 10ms 未満の読み取り、15ms 未満の書き込みレイテンシーを実現しています。Azure リージョンについては、AWS と Google の合計よりも多い 38 のリージョンを提供します。
• 他のプロバイダーより多くの認定を獲得:  Microsoft Azure は 2017 年 1 月現在で 53 のコンプライアンス規格に準拠しており、これは他のどのクラウドプロバイダーよりも多い数字です。

3. 言語やプラットフォームに限定されず利用可能

SQL Server 2017 は、利活用にあたり様々なフレキシビリティ (柔軟性) があります。

• あらゆるデータを利用可能: OLTP、ERP、CRM、業務アプリケーションなどで使われる「リレーショナルデータ」はもちろん、Web、メディア、ソーシャルなどで使われる「非リレーショナルデータ」の両方でクエリを簡単に実行できます。次世代 PolyBase によって、隔離された多様のデータ ソースに保存されているすべてのデータのクエリを処理できます。また、新たにサポートされた Graph の導入で、データ間の関係性と改造構造を容易に可視化できます。
• どのような形態でも利用可能: パブリック/プライベート クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなどあらゆる形態のデプロイメントで利用できます。新しいデータベース移行サービス (現在プライベートプレビュー中) によって、Oracle や SQL Server などの既存データベースから Azure VM 上の SQL Server や Azure SQL Database へのデータの移動をより容易に実行可能になります。
• あらゆる言語で利用可能:  C/C++、C#/VB.NETといったマイクロソフト寄りの言語はもちろん、PHP、Ruby、Node.jsといったオープンソース世界でよく使われる言語、そして機械学習でよく使われる R、Python も使ってロジックを記述できます。
• あらゆるプラットフォームで利用可能: Windows Server や Windows 10 に加えて、RHEL、Ubuntu、SUSE Linux Enterprise Server といった Linux プラットフォームでも利用できます。また、Windows や Linux の Docker コンテナ上でも利用可能で、パブリックおよびプライベートクラウド上で Kubernetes、 OpenShift、Docker Swarm、Mesosphere DC/OS、Azure Stack、Open Stack などと連携します。

Oracle からの移行プログラムを活用しよう

米 Oracle が 2017 年 1 月に実施した価格変更では、AWS や Azure における Oracle Database の価格を実質値上げ、2 倍になるケースもある、という報告があります。これを受けて、日本マイクロソフトでは、Oracle をご利用のお客様の SQL Server への移行ご支援策を強化しています。この機会にご利用ください。

現在有効なキャンペーンは以下の 2 本です。

• Oracle から SQL Server に移行する場合のライセンス特別オファリング (2016/4～)
  • Oracle から SQL Server への移行キャンペーンページ
  • 支援パートナー一覧
• ISV パッケージ製品向けの Oracle から SQL Server への移行支援策 (2017/4～)

今後の SQL Server 関連の mstep クラスにご期待ください

SQL Server 2017 の内容は、今後開催される Azure PaaS や SQL Server の mstep クラスルームの内容に反映されていく予定です。直近では以下の関連コース (主にクラウド上の SQL データベース) がありますので、ぜひご参加下さい。

関連情報

• 2017/04/18: Top three capabilities to get excited about in the next version of SQL Server (SQL Server Blog、英語)
• 2017/04/19: SQL Server 2017 Community Technology Preview 2.0 now available (SQL Server Blog、英語)
• 2017/04/19: Introducing Microsoft R Server 9.1 release (SQL Server Blog、英語)
• 2017/04/19: Delivering AI with data: the next generation of Microsoft’s data platform(SQL Server Blog、英語)
• 2017/04/19: Python in SQL Server 2017: enhanced in-database machine learning(SQL Server Blog、英語)
• 2017/04/19: Empowering Every Organization on the Planet with Artificial Intelligence (Cortana Intelligence and Machine Learning Blog、英語)
• SQL Server 2016 を 6/1 から出荷、Oracle からの移行に特別支援策を適用
• ISV パッケージ製品向け、マイクロソフト データ プラットフォームの対応・移行支援施策のご紹介