Novedades en BI SQL Server 2008 Analysis services

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Transcripción de la presentación:

Novedades en BI SQL Server 2008 Analysis services Gracias a Donald Farmer, del equipo de desarrollo de Analysis Services en Microsoft 

Brevísima presentación Alejandro Leguizamo Microsoft SQL Server MVP Ponente y experto en ferias internacionales como PASS, TechEd Europe, Tech US Director de ventas y Mentor en Solid Quality Mentors Trabajando con SQL desde 6.5 Co-Autor MOC 2787 – Designing Security for SQL Server 2005 Experiencia en Banca, Hidrocarburos, telecomunicaciones, Salud, Gobierno, entre otros

Agenda Hasta llegar a Katmai Capacidades analíticas de Microsoft SQL Server 2008 Novedades en SQL Server 2008 Analisys Services Capacidades de minería de datos de SQL Server 2008

Agenda Hasta llegar a Katmai Capacidades analíticas de Microsoft SQL Server 2008 Novedades en SQL Server 2008 Analisys Services Capacidades de minería de datos de SQL Server 2008

? ? Hasta llegar a Katmai Olap: Batalla por el liderato Completa funcionalidad Penetración en la empresa Idea de liderazgo Escalabilidad Centrado en el maximizar ingresos Poniendo el pie en Minería de datos OFFICE XP Buen soporte a Olap a traves de las PivotTables Muy buenos componentes web Sigue centrado en los que trabajan solos Puente entre OLAP y el mundo del reporting tradicional Gran avance en funcionalidad, escalabilidad y disponibilidad para la gran empresa Solución de primera linea para Minería de datos Integración muy profunda con Excel 2007 Sharepoint Server 2007 BSM 2006 Reporting Services Performance Point ? ?

Un breve vistazo a SQL 2005 Integrated Management with SQL Server centralized calculations engine Multi-Instances Data Source View Multiple Fact tables MDX Scripts MDX Debugger Auto referential integrity Enhanced backup and restore Server Synching Proactive Caching Attribute-based Dimension AMO Dr Watson XML/A Integration With Profiler Disk based dimension storage Perspectives Many to Many Dimensions Meta Data Globalization/Translation Capture and Replay Fine grain administration roles Centralized KPI Frame Work Role playing dimensions Failover Clustering XML-based DDL scripting

Agenda Hasta llegar a Katmai Capacidades analíticas de Microsoft SQL Server 2008 Novedades en SQL Server 2008 Analisys Services Capacidades de minería de datos de SQL Server 2008

Agenda Hasta llegar a Katmai Capacidades analíticas de Microsoft SQL Server 2008 Novedades en SQL Server 2008 Analisys Services Capacidades de minería de datos de SQL Server 2008

Capacidades analíticas SS 2008 Olap: Batalla por el liderato Completa funcionalidad Penetración en la empresa Idea de liderazgo Escalabilidad Centrado en el maximizar ingresos Poniendo el pie en Minería de datos OFFICE XP Buen soporte a Olap a traves de las PivotTables Muy buenos componentes web Sigue centrado en los que trabajan solos Puente entre OLAP y el mundo del reporting tradicional Gran avance en funcionalidad, escalabilidad y disponibilidad para la gran empresa Solución de primera linea para Minería de datos Integración muy profunda con Excel 2007 Sharepoint Server 2007 BSM 2006 Reporting Services Performance Point Completando la misión de SQL Server 200 Mayor rendimiento en el motor Herramientas diseñadas para rendir Soportabilidad. Auto servicio y herramientas profesionales para el servicio a cliente Estensibilidad Redefinición de escalabilidad y flexibilidad de Data Mining ?

Demostración Overview de capacidades de Microsoft SQL Server 2008 Analisys Services

Agenda Hasta llegar a Katmai Capacidades analíticas de Microsoft SQL Server 2008 Novedades en SQL Server 2008 Analisys Services Capacidades de minería de datos de SQL Server 2008

Agenda Hasta llegar a Katmai Capacidades analíticas de Microsoft SQL Server 2008 Novedades en SQL Server 2008 Analisys Services Capacidades de minería de datos de SQL Server 2008

Escalabilidad y rendimiento Metas y estrategia “Diseñado para el rendimiento”: ¡Tanto el motor como las herramientas! Mejoras clave Diseño de dimensiones Diseñador de relación entre atributos Wizard mejorado Interface racionalizado Agregaciones Aggregation / UBO Designer Warnings en tiempo de diseño con AMO Plan de Ejecución Monitor de recursos Cancel realmente disponible en consultas Procesos “add” soportados en las herramientas. Rendimiento de consultas y escalabilidad AS optimizaciones para el block computation Mejoras de rendimiento en Write-back Bases de datos “Read Only” de AS para escalabilidad horizontal “Designed to Perform” Design Monitor Run

Si quieres que rinda “hazlo bien” “Designed to Perform” Design Monitor Run Warnings de AMO Diseño de dimensiones Diseño de cubo Diseño de agregaciones Algoritmos mejorados

Herramientas de AS 2008 ¡Hazlo bien desde el principio! “Designed to Perform” Design Monitor Run Herramientas de AS 2008 ¡Hazlo bien desde el principio! Background Los modelos OLAP models pueden ser muy complejos, con muchas interdependencias entre objetos. Las buenas practicas y trucos de rendimiento generalmente no son bien conocidos y están dispersos Foco de AS 2008 Es núcleo del producto que sea fácil de usar y que sirva para crear soluciones adecuadas en tiempo/coste. Hay que embeber buenas practicas y trucos de rendimiento en el modelo de objetos y el interfaz de usuario Modificar el diseño de las áreas clave del interfaz de modo que el camino natural sea hacerlo bien.

Experiencia de desarrollo “Designed to Perform” Design Monitor Run Experiencia de desarrollo Warnings de Amo Mas de 40 buenas prácticas integradas en tiempo real en los chequeos del diseñador Piensa automáticamente en buenas practicas mientras tu desarrollas Perspicaz Lineas en forma de garabatillos azules y warnings en tiempo real Sin popups que se metan en tu camino Descartables Por instancia o de forma global Con posibilida de poner comentarios en cada caso

Diseño Dimensional Diseñador de relación entre atributos “Designed to Perform” Design Monitor Run Diseño Dimensional Diseñador de relación entre atributos Nuevo diseñador para ver y editar relaciones entre atributos Muchas validaciones construidas para ayudar en el diseño óptimo Wizard de dimensiones Simplificado. Menos pasos y caminos. Mas potente Crea automáticamente relaciones Padre-Hijo Habilida el clasificado de propiedades miembro Editor de dimensiones Interfaz racionalizado Nuevos dialogos para especificar columnas clave Posibilidad de editar columnas claves en la pestañade propiedades

Diseño de cubos Algoritmo de autogeneración mejorado “Designed to Perform” Design Monitor Run Diseño de cubos Algoritmo de autogeneración mejorado Soporta escenarios de cubos de una sola tabla Obtiene el resultado más simple Antes relaciones regulares que referenciadas Menos, pero mejores atributos Propiedades miembro identificadas adecuadamente Configuraciones de seguridad para errores en la configuración de la dimension.

Diseño de agregaciones Un Wizard Agregaciones iniciales Agregaciones basdas en uso Diseñadas por Query (nuevo) Mejores entradas en el algoritmo Algoritmos mejorados Agregaciones iniciales mejoradas Agregaciones optimizadas a través de experiencia de uso Soporte para mezcla inteligente de agregaciones nuevas y viejas Diseñador dedicado Ver a la vez diseño de agregaciones y agregaciones Crear/editar/eliminar agregaciones de forma manual Muchas validaciones pre construidas para ayudar en la creación de diseños óptimos.

Demostración Overview de capacidades de Microsoft SQL Server 2008 Analisys Services

Monitorización de rendimiento “Designed to Perform” Design Monitor Run

DMV’s para rendimiento Deseos / necesidades “Necesito saber quien y que esta ejecutando queries pesados en mi servidor” Quiero encontrar y matar queries que están fuera de sí Monitor de salud del server –Infraestructura que permite recolecatar estadísticas de salud del server Problemática de hoy Las estadísticas de AS 2005 no son lo suficientemente ricas, proveen información básica como Sesiones de usuario/Información de conexión Tiempo de Conexión Ultimo comando ejecutado (Texto) Solución de Analisys Services 2008 Nueva infraestructura de servidor para monitorizar, recoger y mostrar información acerca de recursos usados.

Demostración Monitorización de AS 2008

Esquema de las DMVs

Rendimiento en ejecución “Designed to Perform” Design Monitor Run Block Computation Rendimiento en Writeback Escalabilidad de metadatos Escalabilidad de backups Bases de datos ReadOnly para escalabilidad horizontal

“Designed to Perform” Design Monitor Run Block computation

Rendimiento de Queries MDX: Block computation El espacio del cubo se rellena como una tabla de hechos por lo general muy poco lleno Solo hay valores para una pequeña proporción de las posibles combinaciones de las claves de dimensión El objectivo es computar expresiones solo donde necesitan ser computadasd Muy frecuentemente, todo tiene un valor por defecto, típicamente (pero no siempre) null. Parcialmente implementado en Analysis Services 2005 Se ven mejoras en ordenes de magnitud donde está implementado

Un ejemplo Considera la expresión:  WITH MEMBER Measures.ContributionToParent AS ‘measures.Sales/(measures.Sales, Product.Currentmember.parent)’ SELECT Product.[Product Family].members ON COLUMNS, Customer.Country.members ON ROWS FROM Sales WHERE measures.ContributionToParent ¿Como se computa esta expresión en el espacio de la consulta ?

Computación celda por celda “Designed to Perform” Design Monitor Run Computación celda por celda Measures.ContributionToParent   Drink Food Non-Consumable Canada Mexico USA = (null) (null) (null) (null) (null) (null) 9.22% 71.95% 18.83% measures.[Unit Sales] (Measures.Sales, Product.Currentmember.Parent)’ /   Drink Food Non-Consumable Canada (null) Mexico USA $ 24,597.00 $ 191,940.00 $ 50,236.00   All Products Canada (null) Mexico USA $ 266,773.00 AS Calc Engine Rules: Null / Null = Null

Desventajas Repetimos la misma navegación celda por celda Mismo “desplazamiento relativo” para cada celda repetimos la misma navegación en el subspacio Más trabajo repetido para cada celda An expensive check for recursion to determine of pass should be decremented; eg, Sales = Sales * 1.2 Calculando valores nulos cuando deberiamos saber de antemano que serán nulos Muy importante en los subpespacios “poco llenos” -sparse subspaces

Metas del block computation Calcular solo los valores non-null*. Navegar las celdas (ejem, .prevmember, .parent) solo una vez en lugar de de multiples veces Navegación por el espacio completo *Es una sobre-simplificación. Actualmente queremos evitar calcular valores que no son por defecto. Por ejemplo , si un script se parece a algo como esto: this = iif( measures.Sales>0, measures.profit/measures.sales, 0); Habremos calculado un montón de ceros. No queremos contabilizar losceros una y otra vez en lugar de computar un valor por defecto una vez (la mayoría de las veces es 0) y rellenar el espacio por defecto despues.

Block computing 3) …and everything else is null   Drink Food Non-Consumable Canada (null) Mexico USA 9.22% 71.95% 18.83% 3) …and everything else is null Country Product Measure Value USA Drink Contribution to Parent 9.22% Food 71.95% Non-Consumable 18.83% 2) Perform the computation for the non-null values - only 3 computations instead of 9… Country Product Measure Value USA Drink Sales $24,597.00 Food $191,940.00 Non-Consumable $50,236.00 Country Product Measure Value USA All Products Sales $266,773.00 1. Retrieve non-null values from storage engine

Backups escalables Deseos/Necesidades Se estima que un 20% de los cubos son mayores que 50 GB Las aplicaciones de BI son de misión crítica en muchos negocios Se necesitan backups + rápidos y + disponibles “Necesito una via mas sencilla de mover o entregar cubos desde un servidor a otro” El problema hoy Los backups de Analisys Services 2005 escalan muy bien hasta 20 GB. Más allá de los 20 GB el rendimiento de los backups se degrada bastante Nota: 20GB de AS representa aproximadamente 80 GB de datos relacionados. La solución hoy es copiar los ficheros de datos o las carpetas Solución con 2008 El rendimiento de serie es comparable con la copia de ficheros

Rendimiento de los backups.

Bases de datos compartidas escalables (Solo lectura) Deseos / necesidades Una forma sencilla de conseguir escalabilidad horizontal a través de múltiples máquinas El problema hoy Aunque que los cubos MOLAP son bases de datos de solo lectura, dos servidores no pueden compartir el mismo directorio de datos Sincronización de cubos – funciona pero con latencia, y esto no es aceptable en soluciones de balanceo de carga. Solución de AS 2008 Una sola base de datos de solo lectura es compartida por varios servers de Analysis. . . . SAN storage Analysis Server Virtual IP

Experiencia de datos ricos (SSAS) Metas y estrategia Meta: Hacer intuitivo el BI, frecuente y usable para los Information Workers Crear experiencias ricas y agradables para acceder interacturar y analizar datos a través de herramientas fáciles como Office Mejoras clave Mejoras en MDX KPI de sesión Añadidos propiedades de miembros calculados por sesión Mostrar Carpetas, captions y grupos de medidas Conjuntos dinámicos Conjuntos evaluados en el contexto actual Misma semántica que conjuntos de sesión Minería de datos en Office 2007 (a través de update) Mejoras en minería de datos Forecasting con ARIMA Estructuras de DM

Recursos Home de SQL Server 2008 http://www.microsoft.com/sql/2008/default.mspx Solid Quality Mentors http://www.solidq.com

¡Gracias por asistir