दृश्यता की कला: बहु-मंच प्रबंधन को सक्षम करना

टेकोपेडिया स्टाफ द्वारा, 24 अगस्त 2016

Takeaway: होस्ट एरिक कवनघ ने हॉट टेक्नोलॉजीज के इस एपिसोड में डॉ। रॉबिन ब्लोर, डीज़ ब्लैंचफील्ड और स्कॉट वाल्ज़ के साथ डेटाबेस के रुझानों पर चर्चा की।

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एरिक कवनघ: देवियों और सज्जनों, नमस्ते और उद्यम आईटी की दुनिया में सबसे गर्म शो में आपका स्वागत है, 2016 की हॉट टेक्नोलॉजीज। हाँ, वास्तव में! मेरा नाम एरिक कवनघ है, मैं आपका शो "द आर्ट ऑफ़ विजिबिलिटी: इनेबल्डिंग मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म मैनेजमेंट, " हाँ वास्तव में एक शो के लिए होस्ट करूँगा। कुछ त्वरित नोट्स, वास्तव में आपके बारे में एक स्लाइड है, पाँच साल पहले से और पर्याप्त रूप से मेरे बारे में, ट्विटर @Eric_Kavanagh पर मुझे मारा। वर्ष गर्म है, यह हॉट टेक्नोलॉजीज के लिए हमारी मानक स्लाइड है। हमने इस शो के साथ क्या किया है क्या हम एक ऐसा कार्यक्रम चाहते थे जो हमें एक विशेष प्रकार की तकनीक को परिभाषित करने में मदद करे, इसलिए यह पूरा विचार है कि हम दो विश्लेषकों को प्राप्त करते हैं जो एक विशेष स्थान या एक विशेष प्रकार के फ़ंक्शन को लेते हैं। उद्यम की जरूरत है, और फिर विक्रेता आता है और प्रदर्शित करता है कि उन्होंने क्या बनाया है और बताते हैं कि यह कैसे संरेखित करता है जो आप विश्लेषकों से सुनते हैं।

और इसका कारण, जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, ऐसा इसलिए है क्योंकि एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर मार्केटिंग की दुनिया में, ऐसे शब्द हैं जिनके बारे में जानकारी मिलती है और जो हमेशा होता है वह यह है कि विक्रेताओं को नवीनतम हॉट टर्म, बड़े डेटा या एनालिटिक्स जैसी चीजों के लिए हड़पना पड़ता है। उदाहरण, या यहां तक ​​कि SOA या मंच जैसे विभिन्न शब्द, और कभी-कभी वे शब्द किसी विशेष तकनीक के लिए बहुत सटीक होते हैं और कभी-कभी वे नहीं होते हैं। यह शो वास्तव में आपके लिए, दर्शकों के लिए हमें स्पष्ट करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि वे किस प्रकार की तकनीकें करते हैं, वे कैसे काम करते हैं और जब आप उन्हें लागू करते हैं।

इसके साथ, मैं अपने स्पीकर पेश करने जा रहा हूं। हम अपने बहुत ही डॉ। रॉबिन ब्लोर, अपने ऑस्टिन, टेक्सास स्थान, Dez Blanchfield, ग्रह के दूसरी ओर से बुला, और हमारे अतिथि स्कॉट वाल्ज केंटकी से बुला में मिल गया है। और तुम्हारा वास्तव में, मैं वास्तव में पिट्सबर्ग से बाहर हूं, इसलिए हमें कई अलग-अलग स्थानों से आज पूरी तरह से भू-स्थित संगठन मिल गया है। इसके साथ, मैं रॉबिन की पहली स्लाइड को पुश करने जा रहा हूं, बेझिझक सवाल पूछना चाहता हूं, दोस्तों, शर्माएं नहीं। आप अपने वेबकास्ट कंसोल के प्रश्नोत्तर घटक का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं। और इसके साथ, मैं इसे डॉ। ब्लोर को सौंप दूंगा। मंजिल आपकी है।

रॉबिन ब्लोर: ठीक है, उस परिचय के लिए धन्यवाद, एरिक। मुझे केवल पहली स्लाइड पर जाने दें। यह डेटाबेस के बारे में सोचने वाले meerkats का एक संग्रह है। प्रस्तुति की पूरी वास्तव में जो मैं यहाँ कर रहा हूँ, वह वास्तव में डेटाबेस के बारे में विचारों का एक सामान्य सेट है जो मैंने हाल ही में लिया है, बिंदु जो कि वास्तव में वर्ष 2000 के आसपास है, ऐसा लग रहा था कि डेटाबेस गेम अर्थों में खत्म हो गया था डेटाबेस कार्यान्वयन के विशाल बहुमत रिलेशनल डेटाबेस पर घटित हो रहे थे। और फिर यह सिर्फ बदल गया है, आप जानते हैं, इन सभी चीजों के बारे में जो कि मीकरट्स सोच रहे हैं, कॉलम स्टोर, प्रमुख मूल्य स्टोर, दस्तावेज़ डेटाबेस, इन-मेमोरी डेटाबेस, ग्राफ़ डेटाबेस और एक पूरी बहुत अधिक चीजें अचानक उभरी हैं। और यह लगभग एक नए तरह के भूवैज्ञानिक युग की तरह था जिसमें अचानक विभिन्न प्रकार के जानवरों के जीवाश्म दिखाई दिए।

लेक वोब्गॉन से समाचार, यह वास्तव में एकल मॉडल डेटाबेस के लिए खत्म हो गया है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि RDBMS अभी भी हावी है, लेकिन अन्य प्रकार के डेटाबेस अब स्थापित हैं। वास्तव में, मैं यहाँ जो कहने जा रहा हूँ, उसका बहुत अधिक अवलोकन है।

डेटाबेस के आयाम, इनमें से कुछ वास्तव में हाल ही में अधिक महत्वपूर्ण हो गए थे, लेकिन जो मैं सोच सकता था कि जब मैंने यह स्लाइड किया था, वैसे भी, क्या यह किसी भी सर्वर के संसाधनों का कुशलता से उपयोग करने के मामले में बड़े पैमाने पर था? क्या यह बड़े पैमाने पर है ताकि यह बड़े समूहों में जा सके? क्या यह उपलब्ध हार्डवेयर का शोषण करता है जो उस दिशा में स्मृति डेटाबेस की तरह है? क्या यह वितरण योग्य है? कई डेटाबेस हैं जो वितरित करने के लिए परिवर्तनशीलता पर प्रमुख हैं। इसे किस तरह की विशेषताएं मिली हैं? डेटाबेस की मौलिक एसीआईडी ​​विशेषता। लेकिन अब वास्तविक संगति होने के बजाय, कई डेटाबेसों में अंतिम स्थिरता है, लोग उनका उपयोग करते हैं और उनके साथ कोई समस्या नहीं होती है, इसलिए उन्होंने यह प्रदर्शित किया है कि ACID बिल्कुल आवश्यक नहीं था, बस एक अच्छी बात है बहुत सारी स्थितियां।

मेटाडेटा संगठन के संदर्भ में, पूरा खेल बदल गया है। हमें विशिष्ट RDBMS स्कीमा के बजाय विभिन्न मेटाडेटा संगठन मिले हैं। ऑप्टिमाइज़र के संदर्भ में, डेटा संरचनाओं के आधार पर ऑप्टिमाइज़र गतिविधि का एक बहुत बड़ा कारण होता है जिसे आप अनुकूलित करने का प्रयास कर रहे हैं। प्रबंधनीयता के संदर्भ में, इसमें बहुत भिन्नता है जिसे मैं बाद में बताऊंगा, लेकिन मूल रूप से एक DBMS का संपूर्ण बिंदु प्रबंधनीय है और फिर से कुछ हद तक इसकी प्रबंधनीयता की सीमा इसकी उपयोगिता की सीमा निर्धारित करती है।

हार्डवेयर कारकों के संदर्भ में, यह वास्तव में कह रहा बिंदु है - मेरा मतलब है कि केवल एक बिंदु है जो यहां बनाया जा रहा है - यहां जो बिंदु बनाया जा रहा है वह यह है कि डेटाबेस आर्किटेक्चर के संदर्भ में आज हम जो कुछ भी देख रहे हैं वह बदलने जा रहा है। यह एक ही डेटाबेस हो सकता है, लेकिन वे एक तरह से या किसी अन्य के लिए जा रहे हैं, हार्डवेयर स्तर पर वास्तव में क्या हो रहा है, इसका ध्यान रखें। कई लोगों के लिए, कई वर्षों से हमारे पास सीपीयू, मेमोरी और स्पिनिंग डिस्क की अपेक्षाकृत सरल स्थिति थी - अच्छी तरह से यह वास्तव में चला गया है।

वह बिंदु जो यहां है, सबसे पहले हमें सीपीयू मिला है, लेकिन वे कई समानांतर प्रक्रियाओं की तुलना में अधिक समानांतर क्षमता रखते हैं। हमें GPU भी मिला है, हमने FPGAs भी प्राप्त किए हैं, विभिन्न प्रकार के सिलिकॉन, लेकिन इंटेल ने अपनी अगली रिलीज़ में CPU के साथ एक FPGA से शादी की है, और - और - एक ही चिप पर GPU और CPU की एक साथ शादी कर ली है। आपको विभिन्न विशेषताओं के साथ चिप्स मिले हैं। एक GPU का लाभ यह है कि यह वास्तव में भारी समानता और विशेष रूप से संख्यात्मक गणना के लिए बहुत अच्छा है। FPGAs आप कर सकते हैं, एक तरह से या किसी अन्य में, आप कोड को चिप पर रख सकते हैं और यह बहुत तेजी से कार्य करता है यदि आप इसे चिप में फीड कर रहे हैं।

इन चीजों की क्रॉस-ब्रीडिंग हो रही है। हमें आईबीएम से इंटेल और पीसीएम से 3 डी एक्सपॉइंट मिला है, जो नए प्रकार की मेमोरी हैं, जो रैम की तुलना में धीमी हैं, रैम से कम महंगी हैं लेकिन गैर-वाष्पशील हैं। और ये बहुत सारे सॉफ्टवेयर विक्रेताओं के बीच उत्साह पैदा कर रहे हैं जिनसे मैंने बात की है। हमें SSD मिल गए हैं, लेकिन अब वे बहुत, बहुत बड़े हो रहे हैं और वे समानांतर पहुंच प्रदान कर रहे हैं। एक बहुत बड़े एसएसडी के समानांतर उपयोग के साथ आप रैम पढ़ने की गति के समान गति पढ़ सकते हैं। हमें तीन प्रकार के स्टोरेज रैम, 3 डी XPoint सामान और SSDs की संभावना है, जो सभी बहुत तेजी से आगे बढ़ेंगे। और चूंकि गति डेटाबेस का सार है, इसलिए डेटाबेस की सभी तकनीकें जितनी जल्दी हो सके उतनी तेजी से इनका लाभ उठाने की कोशिश करेंगी। और वह इसमें शामिल होने जा रहा है और समानांतर वास्तुकला, लेकिन स्केल-आउट समानांतर वास्तुकला शामिल है। हार्डवेयर स्तर का प्रदर्शन हर समय तेज हो रहा है, कई वर्षों से किया है, ऐसा करना जारी है, और सामान्य लागत गिर रही है।

आँसू के निशान। यह डेटाबेस में सिर्फ अलग-अलग प्रयास हैं, रिलेशनल से पहले पहले डेटाबेस को आमतौर पर नेटवर्क डेटाबेस के रूप में संदर्भित किया जाता था, फिर रिलेशनल डेटाबेस आया, फिर ऑब्जेक्ट डेटाबेस आया, उन्हें कर्षण का एक बड़ा सौदा नहीं मिला, फिर कॉलम-स्टोर डेटाबेस आया रिलेशनल डेटाबेस बहुत अलग तरीके से किए गए थे। और फिर हमारे पास दस्तावेज़ डेटाबेस और SQL डेटाबेस थे जो ऑब्जेक्ट डेटाबेस अलग-अलग तरीके से किए गए थे, या यदि आपको पसंद है, तो ऑब्जेक्ट डेटाबेस का एक ही कॉलम और उन्होंने पकड़ा। और हाल ही में हमने ग्राफ डेटाबेस को कर्षण और आरडीएफ डेटाबेस प्राप्त किया है। और जो आप देख रहे हैं उसमें कम से कम तीन अलग-अलग डेटा संरचनाएँ हैं जिन्हें समायोजित किया जा रहा है। रिलेशनल डेटाबेस तालिकाओं और पंक्तियों को बहुत अच्छी तरह से करता है। दस्तावेज़ डेटाबेस और ऑब्जेक्ट डेटाबेस - वे अजीब डेटा संरचना करते हैं, विशेष रूप से पदानुक्रमित डेटा संरचनाएं, बहुत अच्छी तरह से। और ग्राफ डेटाबेस और आरडीएफ डेटाबेस नेटवर्क डेटा संरचनाओं को बहुत अच्छी तरह से करते हैं। और ये अलग, मैं उन्हें तीन लाइनों के रूप में समझता हूं, ये लाइनें अनिश्चित काल तक जारी रहने वाली हैं। यह बंद नहीं होने जा रहा है क्योंकि इंजन जो इन चीजों को अच्छी तरह से करते हैं वे विशेष रूप से अच्छी तरह से अन्य डेटा संरचना पर काम नहीं करते हैं।

और फिर हमें Hadoop का खराब कारक मिल गया है। Hadoop का डेटाबेस नहीं है लेकिन ऐसे डेटाबेस हैं जो अपने स्टोरेज स्ट्रक्चर के लिए HDFS का उपयोग करते हैं। और बहुत सारी चीजें जो होडोप करती हैं, वे प्रबंधन की तरह की चीजें हैं जो एक डेटाबेस के लिए किए जाने की आवश्यकता है। यह भी ध्यान देने योग्य है कि स्पार्क या तो एक डेटाबेस नहीं है, लेकिन यह है, और यह एक अपरिपक्व है, लेकिन इसमें एक एसक्यूएल ऑप्टिमाइज़र है और इसलिए यह डेटाबेस के कर्नेल की तरह है बिना जरूरी जाने कि आप डेटा कहाँ स्टोर करने जा रहे हैं।, लेकिन अगर आप इसे एचडीएफएस पर चिपकाते हैं, तो डेटाबेस की बहुत सारी आवश्यकता वास्तव में पूरी होती है, बस अंतर्निहित फाइल सिस्टम की क्षमताओं के द्वारा। स्पार्क विशेष रूप से डेटाबेस इकोसिस्टम का हिस्सा बन गया है और इसे अक्सर अधिक शक्तिशाली डेटाबेस के साथ फीड किया जाता है, और इसका कारण वास्तव में एनालिटिक्स है। एनालिटिक्स - स्पार्क है, अच्छी तरह से यह एनालिटिक्स में बहुत तेज है। एनालिटिक्स एक प्रमुख एप्लिकेशन है जिसे ज्यादातर लोग अभी निवेश कर रहे हैं, इसलिए दो तरह के हाथ में चलते हैं। एकाग्रता नियमों के बजाय डेटा फेडरेशन, यह इस तथ्य से स्पष्ट होना चाहिए कि आपको कम से कम तीन अलग-अलग आवश्यकताएं मिली हैं, वहाँ से बाहर डेटाबेस के संरचित प्रकार और इसलिए, डेटा फेडरेशन यदि आप उनके बीच डेटा साझा करना चाहते हैं। यह अक्सर आवश्यक है, लेकिन आपको डेटाबेस भी मिला है जो बड़े पैमाने पर है और डेटाबेस जो वास्तव में नहीं हैं, वास्तव में टेराडाटा या वर्टिका जैसे शक्तिशाली इंजनों में एक विशेष स्थान है, लेकिन कम इंजन जो एक भयानक बहुत काम कर सकते हैं, इसलिए, महासंघ संबंधपरक डेटाबेस के बीच भी लंबे समय तक रहने की संभावना है।

अंतिम बात कहने के लिए, IoT, यह खत्म नहीं होता है जब तक कि मोटी महिला डेटा को अव्यवस्थित करना शुरू नहीं करती है। IoT डेटाबेस की दुनिया में एक तरह से या किसी अन्य भिन्न गतिकी का निर्माण कर सकता है और इससे चीजें और भी जटिल हो जाएंगी। उम्मीद है, वहाँ होगा - एक तरह से या किसी अन्य - वहाँ किसी प्रकार का अभिसरण होगा जो आगे बढ़ता है, लेकिन मुझे यह सब एक साथ नहीं आता है जैसे कि यह संबंधपरक डेटाबेस के साथ किया था। वैसे भी जल्द कोई समय नहीं।

और मुझे लगता है कि मुझे यही सब कहना है, इसलिए मैं इसे ऑस्ट्रेलिया को सौंप दूंगा।

Dez Blanchfield: धन्यवाद, रॉबिन। हमारे साथ जुड़ने के लिए सभी का शुक्रिया, आज सुबह होने के लिए धन्यवाद, या आज दोपहर आपका समय। यह वास्तव में एक गर्म विषय है क्योंकि हमने पिछले एक दशक में एक विस्फोट का अनुभव किया है और एक बिट, जिस डेटा के साथ हम सौदा कर रहे हैं, और हमेशा के लिए कि कुछ मामलों में डेटा सिस्टम के किसी रूप में बैठता है। कुछ फॉर्म का एक डेटाबेस है। मैंने सोचा था कि हम बहुत ही उच्च स्तर की पैदल यात्रा के माध्यम से हमें यहाँ तक ले जाएँगे कि हम यहाँ कैसे आए और जो समस्या पैदा हो रही है और जिस प्रकार की चीज़ों को हमें अभी पता करने की आवश्यकता है, और फिर हम इसके प्रकारों के बारे में बात करने जा रहे हैं। समाधान जो उस पर लागू किया जा सकता है। मुझे यहाँ अपनी पहली स्लाइड पर पकड़ बनाने दें। मेरा विचार है कि हम उस बिंदु पर हैं जहाँ DB व्यवस्थापक 2.0, या डेटाबेस व्यवस्थापक 2.0, एक तरह से जहाँ हम एक बार में, एक बार एक डेटाबेस व्यवस्थापक एक काफी सीधी भूमिका और चुनौती थी और आप किसी को बहुत जल्दी प्रशिक्षित कर सकते हैं। आज की दुनिया में ऐसा नहीं है, और मैं आपको दिखाने जा रहा हूं कि ऐसा क्यों है।

एक बार, एक डेटाबेस प्रशासक डीबी बैक एंड से कनेक्ट करने और एक त्वरित शो डेटाबेस करने में सक्षम होगा और सिस्टम में डेटाबेस की एक सूची होगी, जिसके बारे में उन्हें जानकारी होनी चाहिए और वे बहुत तेज़ी से पार कर सकते हैं उन डेटाबेस और उनका चयन करें और उनके पास एक प्रहार और जांच का एक सा है और अनुवाद का उपयोग करें, तालिका का वर्णन करने के लिए यह पता करें कि तालिका और पंक्तियों में से प्रत्येक में क्या है, और यह एक अपेक्षाकृत सीधी चुनौती थी और यदि आप औसत पढ़ते हैं प्रत्येक मंच के लिए डेटाबेस प्रशासन पर दो या तीन सौ पेज की किताब, आप रॉकेट साइंस की डिग्री किए बिना लगभग खुद को पढ़ाने में सक्षम थे।

लेकिन अब ऐसा नहीं है, और इसका कारण, मेरे दिमाग में, यह है कि डेटाबेस दुनिया में अभी तक बहुत सारे विकल्प हैं किसी भी एक व्यक्ति के लिए एक विशेषज्ञ का विशेषज्ञ होना और मैन्युअल रूप से प्रबंधन और प्रबंधन करने में सक्षम होना । और इसका कारण यह है कि पिछले चार से पांच दशकों में जब यह सर्वर और डेटाबेस सिस्टम और डेटाबेस सर्वर और एप्लिकेशन सूट की दुनिया में आता है, तो हम बहुत, बहुत लंबा रास्ता तय कर चुके हैं। एक बार हमारे पास बड़ा लोहा था जो कि प्रभावी रूप से छोटे आंकड़ों से निपटने के लिए था, और जब हम अब वापस देखते हैं तो हँसते हुए छोटे होते हैं। मैंने दूसरे दिन ट्विटर पर एक बहुत साफ-सुथरी तस्वीर देखी, इस अद्भुत महिला की, जो उस समय नासा के लिए प्रमुख प्रोग्रामर और डेवलपर थी, जब हम पुरुषों को चाँद पर रख रहे थे, और उसका कोड एक सौ तीस में छपा था- दो कॉलम लाइन प्रिंटर और प्रशंसक-मुड़ा हुआ, और यह वास्तव में उससे अधिक लंबा था, जितना उसने लिखा था।

और जब मैंने इसके बारे में सोचा, तो मैं ऐसा था, वास्तव में यह डेटा के बारे में दो या तीन सौ megs है, जहां उसे कम से कम नहीं, तो यह सब सबसे अधिक टाइप करना था। और इसलिए उसके कोड को धारण करने के लिए डेटा की कुल मात्रा, भले ही यह शारीरिक रूप से उससे अधिक लंबा हो जब यह कागज पर मुद्रित किया गया था, वास्तव में एक बहुत, बहुत छोटी राशि थी। यहां तक ​​कि इन विशाल कमरे के आकार के कंप्यूटर, और यह इस विशेष स्लाइड में आईबीएम सिस्टम / 360 है, यह वास्तव में पकड़ सकता है डेटा की मात्रा आज की दुनिया के साथ तुलना में कम थी। वास्तव में, हमारे स्मार्टफोन 60 और 128, और 256 गिग धारण करते हैं और जब फ्लैश की कीमत कम होती है, तो हम बहुत पहले ही अपने फोन में टेराबाइट्स रखते हैं।

और इसलिए उस समय और उस युग में, डेटाबेस प्रशासन काफी सीधा था। यहां एक 3270 टर्मिनल सत्र का स्नैपशॉट है, और एक डीबीए के लिए, लॉग इन करने में सक्षम है और उन फ़ाइलों की संख्या पर नज़र रखता है जो डेटाबेस से संबंधित थीं, और जो सूचकांक वहां थे और पंक्तियां और स्तंभ सीधे थे। और आप यहां इस स्क्रीनशॉट में देख सकते हैं, कि इसका संदर्भ एक तालिका और कई तालिका स्थान हैं, जो एक डेटाबेस तालिका का प्रबंधन करने वाली संपूर्ण मेनफ़्रेम होती। जबकि आज, हम डेटाबेस सिस्टम में अरबों पंक्तियों के रिकॉर्ड रखते हैं। और प्रौद्योगिकी में बदलाव के माध्यम से बदलाव आया जिसने हमें डेटाबेस प्लेटफॉर्म और डेटा प्रबंधन प्रणाली बनाने की अनुमति दी।

यदि हम मूल मेनफ्रेम और कई कंप्यूटरों के बारे में सोचते हैं जो डेटाबेस और अंततः रिलेशनल डेटाबेस चला रहे हैं, तो पचास-प्लसस साल पहले, और दुनिया के बड़े लोहे के प्रकार और छोटे डेटा सेट जो हमारे पास थे, तब तक हम अस्सी के दशक में मिल गए थे।, हम इस प्रकार के थे, हम मिनी से माइक्रो तक मेनफ्रेम से गुजरे थे, और हमारे पास पीसी थे जो dBase II और dBase III जैसी चीजें चला रहे थे, और DOS और CP / M पर और हमारे पास एक बहुत ही प्रारंभिक संबंधपरक डेटाबेस था शैली प्रौद्योगिकियाँ उपलब्ध हैं और वे मेनफ्रेम में हमारे द्वारा उपयोग किए जाने की तुलना में काफी अच्छी तरह से बढ़े हैं। जब तक हम नब्बे के दशक में आए, तब तक हमें ओरेकल और डीबी 2 पसंद थे। और नब्बे के दशक के उत्तरार्ध में हम लोगों के पास गुप्त कंप्यूटर की तरह थे, जो एक नेटवर्क मॉडल की तरह गोंद कर सकते थे, बहुत, बहुत बड़ी मशीनें, कैबिनेट के आकार की मशीनें एक साथ और पसंद करते थे और कंप्यूटर के इन समूहों का निर्माण करते थे। लेकिन फिर भी, आज जो हम देखते हैं, उसकी तुलना में यह अभी भी छोटा था।

लेकिन जिस स्लाइड में मैं यहां उठा हूं, यह हडूप क्लस्टर है और प्रभावी रूप से एक मशीन की तरह काम करता है और अनिवार्य रूप से यह वास्तव में, वास्तव में बड़ा कंप्यूटर है और यह अब तक उपयोग किए जाने वाले वेब-स्केल डेटा के प्रकारों को पकड़ सकता है। । और इसलिए डेटाबेस प्रशासन, उन प्रकार के प्लेटफार्मों पर डेटाबेस प्रबंधन की चुनौती वास्तव में मेरे दिमाग में रॉकेट साइंस बन गई है। आपको उस तकनीक को समझने में सक्षम होने के लिए एक अत्यंत चतुर चरित्र होना चाहिए, जिस प्लेटफ़ॉर्म पर वह चलता है, वह डेटा जो वहां है, उन डेटा के उपयोग के प्रकार। और हाँ, हमने इस विस्फोट को 2000 के दशक की शुरुआत में देखा, जहाँ हमारे पास Microsoft SQL एक चीज़ बन गई थी, लोटस नोट्स काफी अच्छी तरह से स्थापित था और वहाँ और लोटस नोट्स डेटाबेस की संख्या जो उस जगह के आसपास क्रेप थी, काफी भयावह थी। और हमारे पास ओरेकल और डीबी 2 के सामान्य झुकाव थे और वास्तव में पकड़ना शुरू हो गया था। कुछ ब्रांडों की तरह फीका करने के लिए शुरू कर रहे थे। लेकिन हम अभी भी वास्तव में सिर्फ उस बिंदु तक पारंपरिक डेटाबेस प्रशासन कर रहे थे, 2006 के उस दौर के दौर के बारे में, जहां, अगर मैं उस क्लस्टर की उस छवि पर वापस जाता हूं, तो हमारे पास जो हम बियोवुल्फ़ क्लस्टर कहलाते हैं, वह एक चीज़ बन जाती है, जहाँ हम कर सकते हैं पीसी-से-शेल्फ लें और उन्हें एक साथ गोंद दें और प्रमुख सुपर कंप्यूटर बनाएं।

लेकिन उस बिंदु के बारे में, हमने एक टिपिंग बिंदु पार किया, जहां मानव पुराने स्कूल डेटाबेस प्रशासन करने में सक्षम थे और - जैसा कि मैं कहता हूं, मेरे विचार में - पैमाना बहुत, बहुत बड़ा, बहुत जल्दी बन गया। यह लगभग वैसा ही है जैसे कि हमारे पास प्रौद्योगिकी में यह एक बड़ा धमाका घटना है जिसने डेटा प्रौद्योगिकी और डेटा प्रबंधन प्रौद्योगिकी और विशेष रूप से उनके आसपास के डेटाबेस को अपनाने को रोक दिया। और क्योंकि हम विभिन्न रूपों में डेटा को होस्ट करने के लिए उच्च-प्रदर्शन कम्प्यूट-स्टाइल क्लस्टर बनाने में प्रभावी थे। और उस बिंदु को विराम देने के लिए, यहाँ डेटाबेस प्रौद्योगिकियों के 2016 के रूप में परिदृश्य का एक स्नैपशॉट है जो हमारे लिए उपलब्ध हैं। निचले दाएं हाथ के कोने और खुले स्रोत से लेकर, सभी बुनियादी ढांचे में शीर्ष बाएं हाथ के कोने तक। और आवेदन समाधानों में शीर्ष दाएं हाथ के कोने में, जो हमारे लिए उपलब्ध हैं, और नीचे बाएं हाथ के कोने, बुनियादी ढांचे और प्रदर्शन इंजनों का एक मिश्रण जो एनालिटिक्स करते हैं, और इसके आगे। और बीच में हमारे स्मार्टफोन जैसे उपकरण हैं, जो वास्तव में डेटाबेस के बहुत छोटे संस्करणों पर चलते हैं, हमारे संपर्क और उसके बाद, या हमारे कॉल लॉग और हमारे पास मौजूद अन्य चीजों जैसी चीजों को करने के लिए।

और इसलिए मेरे दिमाग में यह विस्फोट था, उस तरह के कैम्ब्रियन विस्फोट की तरह, जहां लगभग 2006 से 2016 तक उस समय के बहुत कम समय में हुई तकनीकी विकास की मात्रा जो प्रभावी रूप से एक दशक है, जैसा था। हमने अब देखा है कि ग्राफ़ डेटाबेस एक बड़ी चीज़ बन जाता है, इन-मेमोरी डेटाबेस एक बड़ी चीज़ बन जाता है, SQL डेटाबेस साथ आ रहे हैं। अलग-अलग कंप्यूटिंग मॉडल के लिए कदम, Hadoop के बारे में आया, हमारे पास MapReduce मॉडल था, अब हमारे पास स्पार्क और स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स और स्ट्रीमिंग कंप्यूटर हैं, वितरित डेटा, फ्रेमवर्क जो लोगों को उनके लिए विकसित करने के लिए हैं, हमें उस स्कैच पर जाने के लिए जिसे हमें ज़रूरत है, और जब हम उस यात्रा के बारे में सोचते हैं, तो उस तरह से जाने के लिए, सामान्य संदिग्धों के साथ संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली क्या है, Oracle, PostgreS, Sybase, IBM DB2, MySQL और Microsoft SQL सर्वर प्लेटफॉर्म। हमने देखा है कि कुछ नए बच्चे अब ब्लॉक पर आते हैं, क्लैस्ट्रक्स, ज़ेराउंड, नूओबीडीबी, मेमक्यूक्यू, और दर्जनों और दर्जनों हैं जैसा कि आपने पहले उस स्लाइड पर देखा था। यदि आप इन प्लेटफार्मों को जानने की चुनौती की कल्पना कर सकते हैं, और उन्हें चलाना जानते हैं और कांच के दृश्य का एकल फलक प्राप्त कर सकते हैं, तो आपको डीबीए बनने की आवश्यकता है और इन चीजों को करना, चुनौती तुच्छ से दूर है। और फिर अचानक सभी के साथ NoSQL इंजन आए जो मजेदार चुनौती की एक पूरी नई नस्ल हैं।

और इसलिए जो अंतिम स्लाइड मेरे पास है वह अंतिम एक-दो-तीन नॉकआउट पंच की तरह है और यह है कि हमने इनमें से कुछ तकनीकों को अभी ले लिया है और हम उनके लिए एक सेवा क्षमता तैयार कर रहे हैं, हमने उन्हें डाल दिया है। क्लाउड मॉडल और वे अब एक उपयोगिता के रूप में उपलब्ध हैं, एक सेवा के रूप में, आप मूल रूप से डेटाबेस को एक सेवा के रूप में प्राप्त कर सकते हैं और सामान्य ब्रांड जो हम अमेज़न की वेब सेवाओं और Google के क्लाउड कम्प्यूट प्लेटफॉर्म और Microsoft Azure पर देखते हैं, वे हैं जो लोगों के लिए आते हैं मन, लेकिन अब वास्तव में दर्जनों और दर्जनों क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म हैं। और उदाहरण के लिए ऑस्ट्रेलिया में एक सौ बारह कंपनियों की तरह कुछ हैं जो बड़े पैमाने पर सार्वजनिक क्लाउड हैं जो विभिन्न रूपों में डेटाबेस सेवा प्रदान करते हैं।

इस चुनौती के बारे में सोचने के लिए कि औसत डीबीए को बिस्तर से बाहर निकलना है और काम पर जाना है और अभी से निपटना काफी चुनौतीपूर्ण चुनौती है। और इसलिए मैं अब बहुत अधिक देखने वाला हूं कि जीवन में बहुत सी चीजों की तरह, हमने उन क्षैतिज और लंबवत रूप से बढ़ा दिया है, जो कि बहुत ही क्षैतिज, निकट-रैखिक विकास मॉडल और स्टैक की जटिलता में बुनियादी ढाँचा है। एक वर्टिकल सेंस, डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म की संख्या, एप्लिकेशन फ्रेमवर्क और मॉडलों की संख्या, जिनसे हमें निपटना है, अच्छी तरह से परे हो गए हैं कि मनुष्य को ग्लास व्यू के एकल फलक में सामना करने में सक्षम होना चाहिए और डेटाबेस प्रशासकों के साथ अब क्या बात करनी चाहिए इन सभी प्लेटफार्मों के साथ बात करने में सक्षम होने के लिए नए उपकरण का एक पूरा सेट, उन्हें मांगे, उन्हें प्रशासित करें और उनका समर्थन करें, और मुझे विश्वास है कि आज सुबह या आज दोपहर हमारे समय का पूरा विषय है, और उसी के साथ मैं अपने मेहमान को सौंपने जा रहा हूं जो अपने उत्पाद के बारे में बहुत सारी बातें करेगा और यह कैसे चुनौती को संबोधित करेगा।

एरिक कवनघ: ठीक है स्कॉट, मैं हाथ लगाने जा रहा हूं-

स्कॉट वाल्ज़: बहुत बहुत धन्यवाद, ठीक है, धन्यवाद। धन्यवाद डेज़, धन्यवाद रॉबिन, और आज कॉल पर मुझे शामिल होने और होने के लिए सभी को धन्यवाद। मैं रॉबिन और डीज़ को धन्यवाद देना चाहता हूं कि मुझे स्मृति लेन पर चलने के लिए ले जाया गया, नब्बे के दशक की शुरुआत से ही आप अंतरिक्ष में थे, आप बहुत सारी अच्छी यादें वापस लाए। स्मृति जो मैंने उन स्लाइडों और चित्रों में से किसी पर भी नहीं देखी थी, पंच कार्ड थे। और यह पहली चीज थी जो मुझे तब मिली जब मैंने पहली बार विश्वविद्यालय के बाहर अपनी पहली नौकरी शुरू की थी, मेरे बगल में क्यूब में मेरे सहकर्मी ने मुझसे कहा था कि मैं उनके पंच कार्ड को न छूऊं। तो, हाँ, बिल्कुल, और यह वास्तव में एक चुनौती है, और एक चुनौती है कि हम अपने ग्राहकों के पते और मध्य-नब्बे के दशक से मदद करने पर काम कर रहे हैं, और यह एक ऐसा उत्पाद है जिसके बारे में मैं आज बात करना चाहता हूं। आइए मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म प्रबंधन पर एक नज़र डालें, और यह केवल एक उप-सेट है। मैंने एक ग्राफ चुना लेकिन जैसा कि डीज़ ने डाला-

एरिक कवानघ: आपको अपनी स्क्रीन साझा करनी है।

स्कॉट वाल्ज़: ओह, मुझे यकीन है, धन्यवाद।

एरिक कवनघ: कोई चिंता नहीं। और दोस्तों, शर्म मत करो, सवाल पूछते हैं, हमें आज कॉल पर तीन स्मार्ट पैंट मिले हैं, इसलिए उन्हें कठिन प्रश्न भेजें। आप अपने वेबकास्ट कंसोल के क्यू एंड ए घटक का उपयोग कर सकते हैं या आप ब्रीफ़र के हैशटैग के साथ ट्वीट कर सकते हैं। ठीक है, स्कॉट, इसे दूर ले जाओ।

स्कॉट वाल्ज़: वहाँ हम जाते हैं, धन्यवाद। मैंने इस स्लाइड, और इस छवि को पकड़ लिया। डीज़ से छवि ने वास्तव में मुझे उड़ा दिया क्योंकि वह है, यह वास्तव में वह दुनिया है जिसमें हम आज रह रहे हैं, और वह दुनिया जो डीबीए में प्रदर्शन कर रहे हैं। और जैसा कि उन्होंने उल्लेख किया है, यह अब नहीं है, आप वास्तव में सक्षम होने के लिए संघर्ष करते हैं। सिर्फ क्रूर बल के साथ ऐसा करने के लिए। आपको वास्तव में टूल की आवश्यकता है और हम खेलने के लिए आ रहे हैं और हम उस पूरे स्विच को देख रहे हैं, गति बदल गई है जहाँ यह जल्दी था और आपके उल्लेख के अनुसार बहुत खामोश थे, और फिर हम कई डेटाबेस प्लेटफार्मों के साथ काम करने के लिए गए, इसलिए यह हमारा पहला उपकरण था, और फिर यह संगठनों के लिए वापस आ गया, और वर्ष 2000 के बाद और जब यह थोड़ा संकुचित हुआ। संगठनों के साथ और ठोस जाना चाहता था, लेकिन फिर यह वापस आ गया और यह वास्तव में उड़ा दिया जब आपने उन सभी नए प्लेटफार्मों को पेश किया। और अब एक विशिष्ट मंच या एक विशिष्ट तकनीक में कबूतर होने के बजाय, उन संगठनों में से कोई भी यह पता नहीं लगा रहा है कि सबसे अच्छा क्या है। सबसे अच्छा अनुप्रयोग डेटाबेस क्या है, उपयोग करने के लिए सबसे अच्छा प्लेटफ़ॉर्म क्या है? और उस ने कहा, मैं DBArtisan के साथ जो कुछ करता हूं, उसके बारे में आपको थोड़ा बताना चाहता हूं। और DBArtisan हमारा प्रमुख उत्पाद, प्रबंधन रहा है, क्योंकि यह 20 से अधिक वर्षों के लिए क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म वातावरण कहता है, और यह वह जगह है जहाँ हम रहते हैं और यह वह जगह है जहाँ हम अपने ग्राहकों के साथ काम करना और उन्हें काम देना और उन्हें उत्पादक बनाने के लिए उपकरण देना पसंद करते हैं और प्रदर्शन किया।

चलो आगे बढ़ते हैं और मैं सही में हॉप करने जा रहा हूं। मैं उत्पाद को अधिक दिखा रहा हूं जैसे मैं स्लाइड्स के माध्यम से जा रहा हूं और मुझे लगता है कि आप भी शायद करते हैं। आपमें से जिन्होंने पहले DBArtisan नहीं देखा है, उनके लिए हम COMP देख रहे हैं, और मुझे लगता है कि डीज़ ने "ग्लास के एकल फलक" शब्द का इस्तेमाल किया है, और यह कुछ ऐसा है जो हमें डीबीए को एकल रूप देने में गर्व करता है। उनके सभी मंच। ठीक है, किसी भी अन्य एप्लिकेशन को खोलने की आवश्यकता नहीं है, हम आपको कनेक्ट करने और वहां पहुंचने और प्लेटफ़ॉर्म के साथ काम करना शुरू करने जा रहे हैं। डेटाबेस एक्सप्लोरर को बाईं ओर देखते हुए, हम इसे बना सकते हैं जैसा कि हम फिट देखते हैं, हम इसे व्यवस्थित कर सकते हैं हालांकि हम इसे पसंद करते हैं। और आप देखेंगे कि मेरे पास एक मिश्रण है, मेरे कुछ ओरेकल सर्वर हैं, मेरे पास MySQL है, मेरे पास यहाँ PostgreS है, मेरे पास एक भी है - यह लेबल किए गए उत्पादन सर्वर हैं जिनमें से कुछ में MySQL सर्वर वातावरण शामिल है। फिर से, हम वहीं देख सकते हैं जो हमें एक अच्छा फिट मिला है। यदि मैं एक नया डेटाबेस पंजीकृत करता हूँ, तो आप हमारे द्वारा समर्थित प्लेटफ़ॉर्म में से एक देखेंगे, एक ऐसा युगल है जिसे मैं लाना चाहता हूँ। जब आप यह एसक्यूएल देखते हैं, तो उसके लिए समर्थन, टेराडाटा, अपाचे, पोस्टग्रैस, यहां वे जेनेरिक हैं, जिनका हम समर्थन करते हैं।

यदि हमारे पास किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर JDBC ड्राइवर या LDBC ड्राइवर है, तो हम कनेक्ट करने में सक्षम हैं, आपको एक कनेक्शन देते हैं और आपको DBArtisan के भीतर से प्लेटफ़ॉर्म के साथ काम करने की अनुमति देते हैं। फिर से, आप हाथ पर काम पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, न कि आप इसे कैसे पूरा करने जा रहे हैं। उस सब के माध्यम से चलो। लेकिन मैं उत्पाद के बारे में कुछ चीजें दिखाना चाहता हूं। उस स्थिति में, चलो खोलते हैं और हम उदाहरण के लिए, Oracle से निपटेंगे। यह केवल मेरा छोटा लैंडिंग पृष्ठ है, लेकिन मैं अपने कुछ स्कीमाओं पर जाना चाहता हूं, जिनके साथ मैं काम करता हूं। हम बड़े स्कीमा में से एक में खींचने जा रहे हैं, इसलिए फिर से, हम तालिकाओं की सूची वापस लाएंगे। इस मामले में, मैं एक टेबल खोलने जा रहा हूं, इसलिए हम उन्हें चुनने के लिए जा रहे हैं, और यह उन्हें अपने ऑब्जेक्ट एडिटर में लाने जा रहा है।

अब, ओरेकल कुछ ऐसा है जिसे मैंने वर्षों तक काम किया है, जो मैं आपको दिखाने जा रहा हूं वह शायद आपके लिए एक आसान कथन है। लेकिन यदि ओरेकल प्लेटफ़ॉर्म है, या यदि पोस्टग्रेज़ प्लेटफ़ॉर्म है, या टेराडाटा वह प्लेटफ़ॉर्म है जो आपको अभी दिया गया है और आपको गति के लिए आने की आवश्यकता है, तो हाथ में काम एक कॉलम जोड़ना है। या हो सकता है कि हाथ में काम किसी कॉलम को हटाने के लिए हो। लेकिन आप वाक्यविन्यास के बारे में चिंता नहीं करना चाहते हैं, है ना? हम जाना चाहते हैं, बस टाइप करें कि हमें क्या चाहिए, इसे सेट करें और हम DBArtisan को उत्पन्न करने के लिए छोड़ दें। यहाँ, हम "Alter" प्रेस करने जा रहे हैं। यह हमारे लिए स्क्रिप्ट उत्पन्न करने वाला है। फिर, एक बहुत ही सरल उदाहरण है, लेकिन यह स्तंभ तालिका में इस स्तंभ को उत्पन्न करने और जगह देने के लिए हमारे लिए काम करने वाला है।

हालांकि, हम क्या कर सकते हैं, हालांकि तालिका में चारों ओर स्तंभ हैं। यदि आपने कभी पारंपरिक के साथ ऐसा करने की कोशिश की है, तो यह कोड की एक पंक्ति की तुलना में थोड़ा अधिक जटिल है। लेकिन फिर से, DBArtisan पर्दे के पीछे काम करने जा रहा है, आपके लिए कोड उत्पन्न करता है, और फिर से SQL का उत्पादन करता है। हम यहाँ से बाहर निकल जाएँगे। इससे पहले कि मैं शीर्ष पर फिर से सभी टैब को नोटिस करूँ, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस बहुत सहज है। अगर मैं अन्वेषक में आता हूं, अगर मैं पोस्टग्रेएस के लिए नीचे आशा करता हूं, तो ठीक है? अगर मैं अपने स्कीमा मोड में जाता हूं, तो तालिका देखें, बहुत समान दिखें और महसूस करें, है ना? हम इसे खोलेंगे, फिर से हम यहाँ जानकारी देखेंगे। गुण, पूर्वज, स्तंभ। हम प्लेटफ़ॉर्म के लिए विशिष्ट हैं, हम आपको यह, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, यह प्रदर्शित करने और वस्तुओं के साथ काम करने में सक्षम होने जा रहे हैं। आप यह जानने जा रहे हैं कि आपको क्या करने की आवश्यकता है, और यह आपको एक कुशल और समयबद्ध तरीके से करने में सक्षम करेगा, इसलिए आपको इस बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है कि वह कौन-सा खंड है जिसे वहां जाने के लिए आवश्यक है वह विकल्प प्रदान करें। हम आपके लिए इसका ध्यान रखेंगे।

इसके अलावा, जब हम देखते हैं, मैं अब SQL सर्वर पर पॉप करने जा रहा हूं और कुछ अन्य विशेषताओं के बारे में थोड़ी बात करता हूं, इसलिए हम सभी को डेटाबेस की निगरानी करने की आवश्यकता है। तो फिर से, इसे शुरू करें, चल रहे सभी सत्रों को देखें, जो सत्र चल रहे हैं। हम यह कैसे देखते हैं कि किन कथनों को निष्पादित किया जा रहा है और उस पर नियंत्रण रखने में सक्षम हैं? क्या हमें एक सत्र को रोकने की आवश्यकता है? क्या हमें किसी भी ताले को देखने की ज़रूरत है जो डेटाबेस पर हो सकता है? किसी भी अवरुद्ध ताले? फिर से, हमारे पास वह सब जानकारी है जो हमारी उंगलियों पर यहीं है कि हमें जल्दी से प्रतिक्रिया करने के लिए, यदि आवश्यक हो तो सुधारात्मक कार्रवाई करें, और चारों ओर मुड़ें। हम अपने एक्सप्लोरर पर वापस आएंगे। यह वह जगह है, यह ड्राइविंग बिंदु है, यह वह जगह है जहां मैं हमेशा वापस आता हूं, यह वह जगह है जहां मैं व्यक्तिगत रूप से चीजों को शुरू करना और यहां से काम करना पसंद करता हूं। जैसा कि मैं उपयोगिताओं को देखने के लिए एक SQL सर्वर डेटाबेस से जुड़ा हुआ हूं। क्योंकि हम क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म हैं, हम अर्क, माइग्रेशन को देखना शुरू कर सकते हैं। यदि हम वस्तुओं को एक मंच से दूसरे में स्थानांतरित करने की आवश्यकता है, तो हम प्लेटफार्मों पर स्थानांतरित कर सकते हैं, हम ऐसा कर सकते हैं, बशर्ते कि विभिन्न प्लेटफार्मों पर मौजूद वस्तुएं मौजूद हों। स्कीमा निकालें, रिपोर्ट प्रकाशित करें, डेटा लोड और अनलोड करें और डेटाबेस का बैकअप लें।

फिर से, यह सब यूआई के भीतर से। और यहाँ पर टूल में आ रहा है, आप टूल का एक पूरा सेट देख सकते हैं जिसे हम सही से संचालित कर सकते हैं? "फाइल्स फाइल्स" के बीच से हम एक पूरा डेटाबेस खोज कर सकते हैं, जहाँ हम सिस्टम स्ट्रिंग के अंदर देख रहे हैं उस स्ट्रिंग को खोजने के लिए जिसे आप खोज रहे हैं। "स्क्रिप्ट और फ़ाइल निष्पादन, " यदि आपके पास एक मानक कथन है जिसे कई प्लेटफार्मों, कई डेटा स्रोतों के खिलाफ निष्पादित किया जा सकता है, तो हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि DBArtisan के भीतर से उन लक्ष्यों को इंगित किया जाए जो हम चाहते हैं कि वे इसके खिलाफ निष्पादित करें। प्रेस "जाओ" और यह चलेंगे और उन सभी लक्ष्य डेटा स्रोतों के खिलाफ परिणाम वापस लाएंगे। फिर, आपको कांच के उस एकल फलक से काम करने देना है।

और "विश्लेषक श्रृंखला", फिर से, वे अधिक गहराई में हैं। जैसे-जैसे हम नए प्लेटफार्मों के अधिक भाग में आने लगते हैं, वैसे-वैसे आप रिलेशनल डेटाबेसों की ओर अधिक ध्यान देने लगते हैं। और सामान्य तौर पर, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में बहुत वृद्धि हुई है। विशेष रूप से डीबीए के लिए तैयार की गई विशेषताएं। आइटम जैसे कि हमारे पास स्क्रिप्ट लाइब्रेरी करने की क्षमता है। उन एसक्यूएल स्क्रिप्ट्स जिन्हें आप अक्सर कई प्लेटफार्मों के खिलाफ निष्पादित करते हैं, इसे यहां सहेजें, इसे खींचें, जैसे ही हमें एक नया आईएसक्यूएल विंडो सेट अप मिलता है, हम बस स्क्रिप्ट को अंदर खींच सकते हैं, और हमें स्क्रिप्ट अब जाने के लिए तैयार है। फिर, अपनी उंगलियों पर ऐसा करने और प्रबंधित करने में सक्षम होने के लिए। आप ध्यान देंगे कि हम कुछ प्लेटफार्मों के लिए पहले से परिभाषित स्क्रिप्ट के साथ वितरित करते हैं ताकि हम आगे बढ़ सकें और किसी भी समय हमें जितनी आवश्यकता हो उतने बना सकें।

एक अच्छी बात जो मुझे पसंद है और हमारे बहुत से ग्राहक करते हैं, यदि आप कभी भी रुचि रखते हैं, और मुझे यह सवाल मिलता है, "मैं कैसे करूँ?" यह बहुत मजेदार है। DBArtisan यह कैसे करता है? "यहाँ थोड़ी सुविधा है, " Logfile, "आप उन सभी SQL कथनों को लॉग कर सकते हैं जिन्हें हम निष्पादित करते हैं, इसलिए यदि आप जानना चाहते हैं कि हम उस खोजपूर्ण को कैसे पॉप्युलेट करते हैं या हम PostgreSQL टेबल के संपादक को कैसे पॉप्युलेट करते हैं? या एक Teradata तालिका, SQL लॉग इन करें और हम सब कुछ रिकॉर्ड करेंगे जो DBArtisan डेटाबेस के खिलाफ निष्पादित कर रहा है और आप वापस आकर उस SQL ​​को देख सकते हैं और हमारे पास वह सब कुछ है जिसकी हमें आवश्यकता है। हो सकता है कि आप इसे अपनी किसी स्क्रिप्ट के हिस्से के रूप में शामिल करना चाहते हों। पूर्ण रूप से। पूरी तरह से ठीक है।

हम डेटाबेस के खिलाफ जो कुछ भी कर रहे हैं और जो हम निष्पादित कर रहे हैं, उसके साथ बहुत पारदर्शी होना पसंद करते हैं, इसलिए हम आपको डेटाबेस पर लागू होने वाली किसी भी चीज़ को सहेजने और रिकॉर्ड करने की अनुमति देने जा रहे हैं। हमारे पास कॉन्फ़िगरेशन विकल्प भी हैं। आप देखेंगे कि मैंने इसे "ऑब्जेक्ट ओनर द्वारा व्यवस्थित करना" के रूप में स्थापित किया है। मैं "ऑब्जेक्ट प्रकार" द्वारा भी सेट कर सकता हूं। अगर मैं अपने पोस्टग्रेक्यूएल वातावरण में फिर से आया, तो मैंने स्कीम में चला गया अगर मैंने इसके बजाय एसक्यूएल को देखा। उस योजना से संबंधित मेरी GIM तालिकाएँ, मैं सभी तालिकाएँ देखने जा रहा हूँ, चाहे कोई भी स्कीमा नाम हो। फिर से, चीजों को व्यवस्थित करने के विभिन्न तरीके जो वास्तव में इसे अपने वर्कफ़्लो के लिए अनुकूलित करते हैं और आप इसे कैसे देखना चाहते हैं।

और आखिरी चीज जिसके बारे में मैं बात करना चाहता हूं वह है "बुकमार्क्स" सेट करने की क्षमता। अगर मैं ड्रिल करता हूं, अगर मैं अपने किसी प्लेटफॉर्म में काम कर रहा हूं और मैं सिर्फ अपने टेबल मोड पर ध्यान देना चाहता हूं, तो मैं एक बुकमार्क जोड़ सकता हूं। मुझे पता है, एक बहुत ही सरल सुविधा है, लेकिन बहुत अच्छा है, खासकर जब आप कई डेटा स्रोतों और आज के डीबीए के रूप में कई प्लेटफार्मों के साथ काम कर रहे हैं। सिस्टम में आने में सक्षम होने के लिए, DBArtisan को शुरू करें और बुकमार्क प्रबंधक को उस स्थान पर पेड़ के ठीक सामने ले जाएं, जहाँ आपको रहने और काम करने में सक्षम होना चाहिए। और फिर यहां से मैं एक नई तालिका बना सकता हूं, और फिर से, उन प्लेटफार्मों पर जो हम आपको पहले देखा था, का समर्थन करते हैं, और हम आपको ड्राइव करने और टेबल बनाने और विकसित करने के लिए "विज़ार्ड" के माध्यम से चलने जा रहे हैं। और हम आपके लिए पर्दे के पीछे करने के लिए आवश्यक सभी वाक्यविन्यास उत्पन्न करने जा रहे हैं और फिर एक पूर्वावलोकन फलक में आपको अंत में प्रस्तुत करते हैं। आप सत्यापित करने के लिए प्राप्त कर सकते हैं, ठीक वही देखें जो हम उत्पन्न करने जा रहे हैं। आप "निष्पादित करें" बटन को हिट कर सकते हैं, फिर "समाप्त" बटन, इसे निष्पादित करें। या आप इसे सहेज सकते हैं या इसे किसी अन्य ISQL विंडो से बंद कर सकते हैं, इसलिए इसे फिर से बनाएं, हो सकता है कि इसे एक बड़ी, एक बड़ी स्क्रिप्ट का हिस्सा होना चाहिए जिसे आप अपने बैच विंडो घंटों के दौरान सहेजना और वितरित करना चाहते हैं।

यह DBArtisan का अवलोकन है। जब हम उस बारे में बात करते हैं, तो फिर से, यह एक ऐसा उत्पाद है जिसे बहुत सारे प्लेटफ़ॉर्म देखे जाते हैं, उन प्लेटफ़ॉर्म के लिए समर्थन और महान उपयोगकर्ता अनुभव, हमारे ग्राहकों से भी शानदार प्रतिक्रिया। और यदि आप रुचि रखते हैं, तो पैनलिस्टों में से एक के रूप में, लेकिन अगर आपको IDERA-related या DBArtisan-related कुछ भी खोजने की आवश्यकता है, तो बेझिझक पहुंचें और आप मुझे निश्चित रूप से मेरे ईमेल पते पर पा सकते हैं।

एरिक Kavanagh: ठीक है, मुझे लगता है कि मैं इसे रॉबिन के लिए सवालों के लिए खुला फेंक दूंगा और फिर डीज़ और फिर मैं उपस्थित लोगों से प्रश्नोत्तर की निगरानी करूंगा। रॉबिन, इसे दूर ले जाओ।

रॉबिन ब्लोर: ठीक है, अच्छी तरह से मेरा मतलब है, पहला सवाल, मैं वास्तव में काफी समय से DBArtisan से परिचित हूं, इसलिए मुझे इसकी क्षमताओं के बारे में पता है। मुझे आपके द्वारा संबोधित करने में जो रुचि है, वह है, यहाँ से भविष्य के रास्ते। मेरा मतलब है, मैं देखता हूं, आप जानते हैं, पिछली बार जब मैंने इसे देखा था, तो यह बहुत पहले हो गया होगा। मैं देखता हूं कि आप कम से कम तीन डेटाबेस का समर्थन कर रहे हैं, जो मुझे महसूस नहीं हुआ कि आपने पहले समर्थन किया था। DBArtisan के लिए आगे का रास्ता क्या है? क्या यह संभावना है कि आप अधिक से अधिक डेटाबेस जोड़ने जा रहे हैं या यह एक सुविधा विस्तार की बात है? आप इसके साथ कहाँ जाने का इरादा कर रहे हैं?

स्कॉट वाल्ज़: यह एक बड़ा सवाल है और मैं उपरोक्त सभी को पसंद करूंगा। हम निश्चित रूप से निर्माण जारी रखने जा रहे हैं क्योंकि पारंपरिक आरडीबीएमएस प्लेटफॉर्म अभी भी सही नहीं बैठे हैं? उनका निर्माण जारी है। हम उस रास्ते पर चलते रहेंगे। और फिर आप देखेंगे कि हम नेट नए प्लेटफॉर्म का समर्थन करने की दिशा में देखना और जाना शुरू कर रहे हैं। क्योंकि हम यह समझते हैं कि भले ही उन प्लेटफार्मों में से कुछ का विकास जारी है, पारंपरिक आरडीबीएमएस, कुछ निश्चित परिस्थितियां हैं जो नए प्लेटफॉर्म ग्राहकों के लिए जाने के लिए सही प्लेटफॉर्म हैं। हम वास्तव में उस बाजार पर, उस सेगमेंट पर कड़ी नजर रख रहे हैं, और सही निर्णय लेने की कोशिश कर रहे हैं कि किस प्लेटफॉर्म पर जाना है। वे हर दिन, व्यावहारिक रूप से बदलते दिख रहे हैं।

रॉबिन ब्लोर: वैसे यह मैं और डीज़ दोनों कह रहे हैं, यह एक बहुत ही जीवंत बाजार है, संभवतः इसे देखने का एक तरीका है। एक और बात जिसमें मुझे दिलचस्पी होगी - जाहिर है कि आप इस प्रश्न का सटीक उत्तर देने में सक्षम नहीं होंगे, लेकिन मैं अपने समय में उन साइटों पर आया हूं, जहां ओरेकल के एक हजार उदाहरण हैं, और ओरेकल नहीं था एकमात्र डेटाबेस का उपयोग किया जा रहा है, जिसे तैनात किया जा रहा है, आप जानते हैं। और जब मैंने उनसे वास्तव में इस बारे में बात की कि आप पृथ्वी पर कैसे प्रबंधित करते हैं, तो उन्होंने कहा कि कई उदाहरण हैं, "ठीक है, आप जानते हैं, केवल पाँच या छह बड़े उदाहरण हैं और हमने लगभग तीन डीबीए प्राप्त किए हैं जो हमने पूरे देश में फैलाए हैं।" DBArtisan का उपयोग करने के मामले में m की दिलचस्पी है, क्योंकि आप इसके साथ एक बहुत कुछ कर सकते हैं, यह कितने डेटाबेस पर बैठता है, आइए आम तौर पर कहें, या यहां तक ​​कि सबसे बड़े उदाहरण हैं कि यह एक बार में कितने स्ट्रिंग्स का प्रबंधन कर सकता है?

स्कॉट वाल्ज़: ठीक है, मैंने स्थितियों को देखा है - और फिर से, यह थोड़ा जटिल है, यह सवाल है, क्योंकि डीबीएआरटीआईसन मुझे एक ही उदाहरण के लिए कई कनेक्शन या कई डेटा स्रोत परिभाषित करने की अनुमति देता है। हो सकता है कि मैं एक syslogin करना चाहता हूं और फिर एक कम अनुमतियाँ लॉगिन करता हूं लेकिन मैंने ग्राहकों के साथ निपटा दिया है कि सब कुछ ढह जाने के साथ यह कई स्क्रीन पर जा रहा है। अब जब मैंने उनसे पूछा कि, आपने मुझसे जो सवाल पूछा है, वह यह है कि, "आप उसको कैसे प्रबंधित करते हैं?" और फिर वह कहता है, "मैं नहीं।" ठीक है? "मैं वह कर सकता हूं जो मैं कर सकता हूं, लेकिन मुझे हर चीज तक पहुंच की आवश्यकता है।" मुझे अभी तक कुछ भी देखना बाकी है, जो आपको पता है, जो लोग प्रबंधन कर सकते हैं उसकी ऊपरी सीमा वास्तव में उस व्यक्ति, व्यक्ति की ऊपरी सीमा हो सकती है, संभाल। लेकिन आप जानते हैं, जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, जिन लोगों के साथ मैं चुनौती देता हूं, वे खुले तौर पर स्वीकार करते हैं कि उनके पास उन सभी कनेक्शन हैं लेकिन कोई तरीका नहीं है कि वे इसे प्रबंधित कर सकें। वे अपनी टीम पर भरोसा करते हैं। जैसा कि मुझे यकीन है कि आपने अनुभव किया है, हाँ।

रॉबिन ब्लोर: वैसे मैं वास्तव में खुद डीबीए रहा हूं, हालांकि मैंने ऐसा बहुत लंबे समय तक नहीं किया। और एक बात जो आप जानते हैं, मुझे याद है, ऊपर और कुछ भी संबंधपरक डेटाबेस में, यह है कि आप SQL के साथ बड़े पैमाने पर काम कर सकते हैं। अक्सर आप जितना सोचते हैं उससे कहीं ज्यादा। जो एक तरह से या किसी अन्य ने DBArtisan को मिली कार्यक्षमता के बारे में कुछ समझाता है, क्योंकि यह सीधे SQL में अनुवाद करता है। लेकिन, आप जानते हैं, मुझे यकीन है कि आप अन्य चीजें करते हैं। यह सभी एसक्यूएल स्क्रिप्टिंग है या क्या अन्य विशेष रूटीन हैं जो गूढ़ स्थितियों के लिए लिखे गए हैं?

स्कॉट वाल्ज़: हाँ, यह बहुत कुछ है, इसका बड़ा हिस्सा एसक्यूएल है, बस यही इसका स्वभाव है। लेकिन हम ऐसे रूटीन लिखते हैं जो वेंडर के टूल का उपयोग करके कमांड लाइन से चलाए जा सकते हैं, वेंडर के मोर्चे समाप्त हो जाते हैं। हम प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा लोड उपयोगिताओं के लिए, उदाहरण के लिए, सामने वाले छोर को सामने रखेंगे, है ना? वे SQL स्क्रिप्ट नहीं हैं, ठीक है, वे कमांड लाइन काम कर रहे हैं। यह उन लोगों को उत्पन्न करेगा और उन लोगों को डीबीए को देने में सक्षम होगा जो वे तब निष्पादित कर सकते हैं। हाँ देखें, हम दोनों का थोड़ा सा करेंगे, लेकिन अधिकांश यह एसक्यूएल स्क्रिप्ट हैं।

रॉबिन ब्लोर: देखने में, क्योंकि स्पष्ट रूप से आपको एक तरह से या किसी अन्य को उन घटनाक्रमों पर एक नज़र डालनी चाहिए जो मैं चल रहा हूं, मैं इसे काफी नया मानता हूं। मेरा मतलब है, जो चीजें मुझे दिलचस्प लगती हैं, उनमें से एक यह है कि स्पार्क स्पष्ट रूप से रॉकेट की तरह उड़ान भर रहा है, लेकिन स्पार्क की एसक्यूएल, यह थोड़ी अधिक एसक्यूएल क्षमताओं के साथ थोड़ा और परिपक्व दिखने के लिए भयानक अपरिपक्व होने से चली गई है। क्या आप इस तरह की चीजों को देखते हैं और आश्चर्य करते हैं कि क्या आप DBArtisan के साथ प्रबंधन शुरू करने जा रहे हैं?

स्कॉट वाल्ज़: निश्चित रूप से और मैं करता हूं। वह हमेशा से है। मुझे पता है कि हमारी उत्पाद प्रबंधन टीम हमेशा देख रही है कि कहां जाना है और बिल्कुल, हमारे लिए मेज पर सब कुछ है, इस संबंध में कि हम भविष्य में क्या देख रहे हैं।

रॉबिन ब्लोर: ठीक है, डीज़, क्या आप ढेर करना चाहते हैं?

Dez Blanchfield: हाँ, वास्तव में, वहाँ महान चीजों का एक गुच्छा है जो आपने मेरे लिए वहाँ खोला है, रॉबिन। आपका बहुत बहुत धन्यवाद। मैं कुछ चीजों का पता लगाने के लिए उत्सुक हूं, जब मैं इस तरह के उत्पादों को देखता हूं और मैं बहुत उत्साहित हो जाता हूं। जब मैंने अपने होमवर्क को दोबारा जांचा, क्योंकि जैसा कि डॉ। रॉबिन ब्लोर ने पहले उल्लेख किया है, वह, जैसा कि मैंने किया है, कुछ समय के लिए इस पर नज़र रखता है और मुझे याद है कि दूसरे दिन आपकी कल्पना की आवश्यकताओं को देखते हुए और वास्तव में, यह बात बहुत चलती है यह वास्तव में क्या करता है की leans। और मुझे लगता है कि स्मृति से - मुझे गलत होने पर सही करें - मुझे लगता है कि यह एक लैपटॉप प्रदर्शन के रूप में बहुत कम था, आराम से DBArtisan चलाएगा और फिर भी यह कुछ बहुत महत्वपूर्ण डेटाबेस को वापस चलाने में सक्षम था। और मुझे यह देखने में काफी दिलचस्पी थी कि आपके पास फायरबर्ड के साथ-साथ अब और ग्रीनप्लम भी है। मैं हार्डवेयर की आवश्यकता या विनिर्देश से काफी प्रभावित था, जो कि सचमुच एक गीगाबाइट सीपीयू पर एक गीगा रैम की तरह चल सकता था। यह बहुत प्रभावशाली था।

लेकिन उपयोग के मामले कुछ है जो मैं बस थोड़ा सा में तल्लीन करना चाहता हूं। क्या आप उस उत्पाद के उठाव को देख रहे हैं जो मौजूदा वातावरण की वजह से ज़रूरत का मामला है जो अभी नियंत्रण से बाहर हो गया है, या क्या आप देख रहे हैं कि लोग अब थोड़ा और सक्रिय हो रहे हैं और कह रहे हैं, आप जानते हैं, हम कुछ बहुत निर्माण कर रहे हैं बड़ा, यह जटिल है। और मैं यहां उदाहरण के लिए विलय और अधिग्रहण के बारे में सोच रहा हूं, जहां एक संगठन फर्मों का एक गुच्छा खरीद सकता है - छोटे, मध्यम, बड़े, जो भी - और इन सभी वातावरणों को विरासत में मिला है और एक नई डीबी क्षमता का निर्माण करना है। संगठन के प्रकार और इसके लिए आवेदन के प्रकार के लिए आमतौर पर उपयोग के मामले क्या हैं? क्या यह मुख्य रूप से ऐसे लोग हैं जिन्हें मौजूदा माहौल मिला है और उन्हें बस साफ करना है और उन पर नियंत्रण प्राप्त करना है या क्या लोग थोड़ा और सक्रिय हो रहे हैं और वे जिस जटिलता के बारे में सोच रहे हैं, वह आपको बनाने और जल्दी बोर्ड पर लाने के लिए है?

स्कॉट वाल्ज़: हम आपके द्वारा बताए गए, समेकन के लिए जल्दी से अधिक प्राप्त कर रहे हैं। प्लेटफ़ॉर्म समर्थन की चौड़ाई के साथ, जो हमारे पास है, यह कुल भविष्य का प्रमाण नहीं है, सही है, लेकिन यह आपको और आपके डीबीए को वास्तव में अच्छी स्थिति में डाल रहा है कि जब वे संभावित अधिग्रहण लक्ष्य को देखते हैं, तो ठीक है, वे थोड़ा कम हैं, तुम्हें पता है, क्या प्लेटफार्मों हम विरासत में मिला हो सकता है के बारे में सोचा, है ना? हालांकि यह महत्वपूर्ण है, सही है, चिंता यह है कि हमारे DBAs के लिए क्या सही है, की तुलना में थोड़ा कम है? डीबीए के पास अब एक उत्पाद है जो उन्हें पता है कि वे कनेक्ट कर सकते हैं और यदि वे उस उत्पाद का उपयोग करने से परिचित हैं जिसे वे उस प्लेटफ़ॉर्म से कनेक्ट करने से परिचित होंगे जो उन्होंने अभी हासिल किया है। तो यह निश्चित रूप से एक ऐसा क्षेत्र है जिसे हम देख रहे हैं, फिर से आप जानते हैं, लंबे समय से, उन सभी प्लेटफ़ॉर्म के ग्राहकों के साथ, ठीक है? मैं कैसे इस के आसपास मेरे हाथ पाने के लिए जा रहा हूँ, है ना? और उन्होंने इसकी कोशिश की है क्योंकि विचार प्रक्रिया प्लेटफ़ॉर्म में से प्रत्येक में एक उपकरण है, है ना? हम अपने खुद के उपकरण का उपयोग कर सकते हैं, है ना? लेकिन यह अंततः वापस आता है कि, आप जानते हैं कि क्या, हाँ, आप कर सकते हैं, लेकिन न केवल मैं प्लेटफार्मों में से प्रत्येक को सीखने जा रहा हूं, अब मैं उन सभी उपकरणों में से प्रत्येक को सीख रहा हूं जो प्लेटफार्मों में से प्रत्येक के साथ जाते हैं और इसलिए आपने डीबीए की नौकरी कंप्लीट कर ली है। इसलिए हम उस स्थिति को भी देख रहे हैं, जहां वे हमारे पास वापस आ रहे हैं और कह रहे हैं, “आप जानते हैं, हमें इसके चारों ओर अपने हाथ लाने की जरूरत है। चलो डीबीए के लिए एक उपकरण प्राप्त करें, क्योंकि मुझे डीबीए के लिए एक नए टूल के यूआई को सीखने की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण चीजें मिली हैं। या विभिन्न उपकरण। ”

डीज़ ब्लांचफील्ड: हाँ, निश्चित रूप से नहीं। और, आप जानते हैं, जब आप देखते हैं, तो मुझे लगता है कि जब मैंने कल जांच करने के लिए स्मृति से देखा था तो मैं गलत नहीं था, मुझे याद है कि आपने उदाहरण के लिए साइबेस का समर्थन किया था, इसलिए यह बात थोड़ी देर के लिए रही। एक और सवाल है जो मैंने आपके लिए वास्तव में सिर्फ - हाँ किया है, आपकी सूची में ग्रीनप्लम और फायरबर्ड होना बहुत अच्छा है, लेकिन आपका साइबेस, इस तरह की उम्र बहुत जल्दी, यह दर्शाता है कि यह थोड़ी देर के लिए रहा है और एक अच्छा काम किया है।

क्लस्टर। इसलिए, एक डीबीए के लिए सबसे बड़ा सिरदर्द यह है कि वे अनिवार्य रूप से इंगित करेंगे कि आईपी पते और एपीआई का एक गुच्छा कैसा दिखता है या क्या यह जेडीबीसी या एलडीबीसी है या हम जो भी बात कर रहे हैं, लेकिन उसके पीछे एक क्लस्टर है। क्या कर सकते हैं, या DBArtisan को इसके बारे में पता है कि दरवाजे के नंबर एक के पीछे क्या है, जैसा कि यह था, जब मैं डेटाबेस में वापस अंत में प्लग करता हूं, तो क्या मुझे वहां के पीछे और विशेष रूप से सभी वातावरण देखने को मिलते हैं, इसलिए इसमें दो भाग हैं सवाल, शायद। उदाहरण के लिए क्लस्टर, जब आप के बारे में सोचते हैं, तो आप जानते हैं, आप आईबीएम DB2 और Microsoft SQL डेटाबेस सर्वर और MySQL और PostgreSQL और Oracle और उन पारंपरिक RDBMSs में से कुछ का समर्थन करते हैं और, आप जानते हैं, हमेशा हम एक मास्टर-स्लैब या मास्टर-मास्टर चलाते हैं अतिरेक और उच्च उपलब्धता के लिए वातावरण और प्रदर्शन भी। क्या DBArtisan को पता है कि दरवाजा नंबर एक के पीछे कुछ है जो प्रति डेटाबेस सिर्फ एक डेटाबेस नहीं है, लेकिन एक क्लस्टर है, और यदि ऐसा है, तो इसके बारे में क्या पता है? और जल्दी से उसमें प्रवाह करने के लिए आप एक ही प्रश्न का उत्तर दे सकते हैं, क्षमा करें। तो, कुछ परिदृश्यों में क्लस्टर के पीछे, आपको उत्पादन वातावरण और आपदा वसूली वातावरण के बीच मिश्रण का सामना कैसे करना पड़ रहा है, जहां तक ​​DBArtisan का उपयोग होता है?

स्कॉट वाल्ज़: महान प्रश्न। मैं आपको देता हूँ कि हम विशिष्ट प्लेटफार्मों पर आकस्मिक होने जा रहे हैं क्योंकि जितना हम प्रयास करते हैं, हम गहराई से नीचे की सुविधाओं में से कुछ के लिए समर्थन के विभिन्न स्तरों के लिए जा रहे हैं। ओरेकल के लिए, उदाहरण के लिए, और उनके आरएसी वातावरण, रियल एप्लिकेशन क्लस्टर, आप उस क्लस्टर में प्राथमिक नोड से कनेक्ट कर सकते हैं, लेकिन फिर भी डेटाबेस मॉनिटर के माध्यम से जा रहा है जो मैंने दिखाया, हम आपको एसक्यूएल को चलाने और हम देखने जा रहे हैं ' वास्तव में आपको बताने जा रहा हूँ कि यह किस क्लस्टर के नोड पर चल रहा है, है ना? आपको यह देखने के लिए कि क्या आप जानते हैं, धीमी गति से चलने वाली क्वेरी, आइए हम उस पर नज़र रखें कि यह किस नोड पर चल रही है? क्योंकि अनिवार्य रूप से क्लस्टर का पूरा कारण, सही, अंतिम उपयोगकर्ता के लिए है, वह परवाह नहीं करता है कि इसे कहां निष्पादित किया गया है, लेकिन डीबीए के लिए हमें उस प्रकार की जानकारी का ट्रैक रखने की आवश्यकता है। हम उदाहरण के लिए, Oracle में विस्तार के उस स्तर तक जाने में सक्षम हैं। अन्य प्लेटफ़ॉर्म जो हमारे पास कनेक्टिविटी हैं, शायद हम ओरेकल की तुलना में अधिक विस्तार नहीं करते हैं।

उत्पादन और विकास के माहौल के संबंध में, यह एक अच्छा सवाल है। हम समान स्तर का समर्थन दे रहे हैं। वास्तविक प्राथमिक तरीका जिससे हम सहायता करने जा रहे हैं, कनेक्टिविटी परत का वहां होना सही है? हम सभी सुविधाओं को जोड़ने और करने में सक्षम होने जा रहे हैं। मेरे पास ऐसे ग्राहक हैं जो अपने डेटा स्रोतों को वर्गीकृत करने के लिए DBArtisan में कुछ सुविधाओं का उपयोग कर रहे हैं, है ना? और फिर, यह आपके द्वारा पूछे जा रहे सटीक प्रश्न के लिए थोड़ा बंद हो सकता है, लेकिन हम उन्हें काम करने के लिए रेखांकन के रूप में निरूपित करने जा रहे हैं। क्योंकि यह DBArtisan की चीजों में से एक है, क्या मैं डेटा स्रोतों के बीच जल्दी से बदल सकता हूं। और अगली चीज़ जो आप जानते हैं कि मैं एक काट-छाँट बयान चलाने के लिए तैयार हो रहा हूँ और मैं देख रहा हूँ कि क्या मैं जुड़ा हूँ - क्या मैंने इसे उत्पादन या विकास के खिलाफ चलाया था? और इसलिए हम DBArtisan के भीतर DBAs की मदद करने के साथ-साथ इसका प्रबंधन करने के लिए और उन्हें परेशानी से बाहर रखने के लिए कुछ सुविधाएँ प्रदान करते हैं, यदि आप करेंगे, तो DBA गतिविधियों में से कुछ के साथ।

Dez Blanchfield: इस बात को ध्यान में रखते हुए, उन प्लेटफार्मों की लंबी सूची पर, जो आप वर्तमान में समर्थन करते हैं, और मुझे यकीन है कि स्पष्ट कारणों के लिए बहुत जल्द विस्फोट हो जाएगा। मेरा मतलब है, आप z / OS पर उदाहरण के लिए, मेनफ्रेम पर DB2 कहने के लिए पसंद का समर्थन करते हैं, और फिर जाहिर है आप उन पसंदों का समर्थन करते हैं जिन्हें हम मिड-रेंज कहते थे, लेकिन अब केवल यूनिक्स सिस्टम, और अधिक आधुनिक प्लेटफार्मों की तरह, आप पता है, लिनक्स और फिर अंततः यह ब्लूमिक्स और क्लाउड फाउंड्री की पसंद पर आधारित हो जाएगा, इसलिए आप डीबी 2 को ब्लूमिक्स पर क्लाउड फाउंड्री पर आईबीएम और सॉफ्ट पर क्लाउड के साथ चलाएंगे। क्या वर्तमान में लोग न केवल प्रबंधन और निगरानी कर रहे हैं, बल्कि आपने डेटा स्थानांतरित करने और स्थानांतरित करने की क्षमता से पहले भी उल्लेख किया है। क्या आप लोगों को DBArtisan के साथ बिस्तर पर कूदते हुए देख रहे हैं और कहते हैं, "आप जानते हैं कि, हमें पुराने मेनफ्रेम पर सामान का एक गुच्छा मिला है जिसे हमें बस उतारने की ज़रूरत है और ऐसा करना एक वास्तविक परेशानी थी। अगर मैं इंगित कर सकता हूं, क्लिक करें और यहां से वहां तक ​​खींचें, तो मैं वास्तव में अपने डेटा और मेरे स्कीमा को स्थानांतरित और स्थानांतरित कर सकता हूं। ”क्या यह एक ऐसी चीज है जो लोग कर रहे हैं?

स्कॉट वाल्ज़: वे वास्तव में सही चल रहे हैं? वे डेटा बंद कर रहे हैं, है ना? अब, वे DBArtisan का उपयोग उस उपकरण के रूप में कर रहे हैं। क्या यह उनके लिए सब कुछ कर रहा है? नहीं, हम शुरू कर रहे हैं, आप जानते हैं, ड्रैग एंड ड्रॉप, बिल्कुल नहीं, लेकिन हम उन्हें कुछ स्क्रिप्ट बनाने में सक्षम कर रहे हैं, क्योंकि आदर्श रूप से आप उपयोग करना चाहते हैं - आप इस नौकरी को नहीं चाहते हैं आपके लैपटॉप पर आपके क्लाइंट पर, आपके द्वारा बताए गए कारण से चल रहा है। हम बहुत कम पदचिह्न पर चल सकते हैं, है ना? हम उन्हें स्क्रिप्ट बनाने में मदद कर रहे हैं और फिर इसे चारों ओर मोड़कर इसका निर्माण कर रहे हैं और फिर वे उस स्क्रिप्ट को वितरित कर सकते हैं और क्या यह सर्वर पर चल रहा है, है ना? और शक्ति प्राप्त करें, ऐसा करने के लिए सर्वर के पीछे अश्वशक्ति। हम उन्हें कुछ काम करने के लिए अपनी नौकरी उत्पन्न करने में मदद कर रहे हैं।

डीज़ ब्लांचफील्ड: राइट। आप के लिए पिछले लोगों की एक जोड़ी और फिर हम वापस सर्कल कर सकते हैं। वह चीज जिसने वास्तव में मुझे मारा है, मैं सिर्फ आपके परिशिष्ट के माध्यम से जा रहा हूं, जो शानदार है, और वास्तव में, मैं चाहता हूं कि हमारे पास और अधिक विस्तार में जाने के लिए एक और घंटा था। डीबीए के लिए एक बहुत बड़ी चुनौती, सही है, बुनियादी अनुपालन, बुनियादी ढांचे का समग्र शासन, ऑडिट, वर्तमान स्थिति पर रिपोर्टिंग, भविष्य की चीजों के लिए भविष्य की तैयारी को देखते हुए, आप जानते हैं, पर्यावरण की सामान्य वृद्धि। यह मुझे बताता है कि भले ही आपके उत्पाद के मूल में ऐसा लगता है कि जो जीवन को आसान बनाता है, वह कांच का एक फलक, दुनिया का एक दृश्य है, और मैं अनिवार्य रूप से क्लिक कर सकता हूं और खींचें और मुझे इस तथ्य से प्यार है कि मैं किसी को बहुत जल्दी यह करने के लिए प्रशिक्षित कर सकता हूं, उन्हें मैनुअल पढ़ने की ज़रूरत नहीं है, जैसा कि यह था। यह मुझे चौंकाता है कि उपकरण मुझे शासन और अनुपालन और ऑडिट के आसपास चीजों का एक पूरा गुच्छा बनाने की क्षमता भी देता है, कि मैं सोच रहा हूं कि क्या लोगों को वास्तव में जागना है, मुझे यकीन है कि उनके पास है।

लेकिन क्या आप लोक देख रहे हैं अब इसे देखो और जाओ, और यह इस यूरेका की तरह है, ए-हा पल, जा रहा है, "अरे, तुम्हें पता है क्या, यह डीबीए के जीवन को वास्तव में अब से आसान बनाता है, या एक परिचालन दृष्टिकोण से आसान है या विकास की दृष्टि। लेकिन भगवान, हम वास्तव में अभी हमारे सभी डेटाबेस और सभी डेटा सेट और सभी सामग्री रहित डेटा और सभी मेटाडेटा पर रिपोर्ट कर सकते हैं। जैसे, जिन्हें पहुँच मिल गई है, जब उन्हें पहुँच मिल गई है, तो उन्हें पहुँच क्यों मिली है, और उन्हें किस प्रकार की पहुँच मिली है। ”और फिर अचानक, अनुपालन के आसपास कुछ चुनौतियों का समाधान किया। विशेष रूप से जब हमें डेटा ब्रीच के आसपास कुछ बहुत बड़ी चीजें मिल रही हैं। हमें वैश्विक वित्तीय संकटों की तरह कुछ आश्चर्यजनक चीजें मिली हैं, ये सभी चुनौतियां आ रही हैं, लेकिन पृथ्वी पर हम अनुपालन को मापने और मॉनिटर करने और पता करने के लिए कैसे चल रहे हैं? क्या लोगों के लिए इस तरह की बड़ी बात अभी भी है या अभी भी है, शुरुआती दिनों में, जहां तक ​​कि DBArtisan को लागू करने की बात है?

स्कॉट वाल्ज़: मेरे पास ऐसे ग्राहक हैं जो DBArtisan के बारे में पर्याप्त नहीं कह सकते। अब वे ही हैं जिन्हें एहसास हुआ है। प्रकाश बल्ब चला गया। वे कहते हैं, “एक मिनट रुकिए। मैं आपके द्वारा बताई गई कुछ बहुत ही रिपोर्टों का जवाब दे सकता हूं और उन्हें उत्पन्न कर सकता हूं, ठीक है, सभी एक उपकरण के भीतर से। मुझे मिल गया है। ”अब कुछ और भी हैं जिन्हें अभी पकड़ना बाकी है और यह विभिन्न कारणों से हो सकता है, है ना? वे अभी तक नहीं हो सकते हैं या हो सकता है कि यह किसी और द्वारा संभाला जा रहा हो, लेकिन हमारे ग्राहकों ने पाया कि हम इसका उपयोग कर रहे हैं, यह एक ए-हा पल है, है ना? यही नहीं, मैं न केवल यह सब सामान एक तालिका बनाने में सक्षम हूं। और बिल्कुल, सभी अनुपालन आवश्यकताओं के साथ, यह बहुत बड़ा है। यह अपने आप में एक काम है।

Dez Blanchfield: ठीक है, वास्तव में। और आप जानते हैं, मेरा मतलब है, मेरे सिर के ऊपर से मैं तुरंत सोच रहा हूं, आप जानते हैं, अगर कोई व्यक्ति साथ आता है और कहता है कि वे एक कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन डेटाबेस, सीएमडी बनाना चाहते थे, अगर उन्हें सर्बानस से सब कुछ मिलना है आईटीआईएल को कॉबिट के लिए, आप जानते हैं, स्विफ्ट अनुपालन और बैंकिंग, यहां तक ​​कि अंतरराष्ट्रीय मानक संगठन, आईएसओ 27001, 27002 की पसंद के लिए नीचे जा रहा है। यह सब वास्तव में बड़े ढांचे हैं। चुनौतियों में से एक सिर्फ यह पता लगाना है कि डेटा कहां है, कौन इसे प्रबंधित कर रहा है, यह किस प्रारूप में है और मैं सोच रहा हूं, यह मेरे लिए है, जैसे मेरे लिए अभी यह देख रहा है कि यूरेका पल बस चला गया, यह पसंद था, लटका एक सेकंड में, मैं इसे किसी ऐसे व्यक्ति पर भी फेंक सकता हूं जो जरूरी नहीं कि डीबीए है, लेकिन मैं उसे जल्दी से प्रशिक्षित कर सकता हूं और कह सकता हूं, "एक अनुपालन उपकरण है।" मुझे लगता है कि यह बहुत अच्छा है कि यह एक प्रशासन डेटाबेस में अपना काम करता है। प्रबंधन की दुनिया।

लेकिन मैं यहाँ यह सोचकर बैठा हूँ, भगवान, तुम्हें पता है, तथ्य यह है कि आप इन दिनों एक के रूप में कई प्लेटफार्मों का प्रबंधन कर सकते हैं, और आप सही में नीचे गोता लगा सकते हैं, जैसा कि आपने कहा, लेन-देन को लॉगिंग करना जो आप करते हैं। आप जानते हैं, इस उपकरण को डेटा ब्रीच घटना में लेने की कल्पना करें और आपने अपनी सुरक्षा टीम को यह पता लगाने की कोशिश कर रहा है कि क्या और क्यों, और किसने क्या देखा है। और जैसा कि वे चारों ओर घूम रहे हैं, उन्हें हर क्रिया को लॉग और ट्रैक करना होगा क्योंकि यदि वे अन्यथा नहीं कर सकते हैं तो वे समस्या का हिस्सा बन सकते हैं। हाँ, मुझे लगता है कि यह एक अविश्वसनीय क्षमता है कि आप जानते हैं, आप तुरंत करना शुरू कर सकते हैं, आप जानते हैं। विशेष रूप से जब हम आपके द्वारा ज्ञात डेटा ऑडिट की चुनौतियों को देखते हैं, तो हमारे पास एक फीचर रेंगना जैसा है, जैसा कि डेटा सेट और डेटा के साथ है।

और जिन चीजों की हमने एक और जोड़ी में बात की है उनमें से एक है, आप जानते हैं, आप कैसे जाते हैं और अपना डेटा ढूंढते हैं और अक्सर हम इस तथ्य के बारे में बात करते हैं कि जब आप किसी संगठन में शुरू करते हैं, तो आप करते हैं अपने कक्ष में खड़े हो जाओ और हवा और लहर में अपना हाथ डालो और जाओ, "क्या किसी को पता है कि यह डेटाबेस कहां है? मुझे यह डेटा स्रोत कैसे मिलेगा? यह फ़ाइल कहाँ है? "" जाओ और स्वागत से पूछो। " आपका उपकरण तुरंत चीजों को खोजने और उन्हें खोजने और यहां तक ​​कि उन पर रिपोर्टिंग करने की क्षमता प्रदान कर सकता है।

एक सवाल पर वापस संक्षेप में और फिर मैं लपेटकर एरिक को वापस सौंप दूंगा। यह मुझे बताता है कि स्केल आपके लिए अगले 12 महीनों में एक चुनौती बन जाएगा। क्या आप हमें कुछ अंतर्दृष्टि दे सकते हैं, बस एक तीस हजार फुट के बिंदु पर मैं अनुमान लगाता हूं, जिस पैमाने या रेंज में डीबीएआरटिसन काम करता है। मैं कल्पना कर सकता हूं कि जब मैं इसे अपने लैपटॉप पर डालता हूं और मैं हिल जाता हूं और मैं इसे ऐसे वातावरण में इंगित करता हूं जिसे मैं खोज सकता हूं और मैं इस पर चीजें करना शुरू कर सकता हूं। मुझे लगता है कि यह एक एकल की तरह से जाता है, आप जानते हैं, कुछ पंक्तियों और तालिकाओं के साथ खुला स्रोत माइनसक्यूल डेटाबेस इंजन। यह किस पैमाने तक जाएगा? आपने मेनफ्रेम पर DB2 के बारे में बात की, वह बड़ा है। और क्लस्टर। पैमाने की वह सीमा क्या है जिसे हम यहाँ से सामना कर सकते हैं? और रॉबिन उस पर पहले से ही छुआ था, लेकिन मुझे बस इस बात की आवश्यकता होगी कि हम डीबीएआरटीआरआईएन के साथ कितना बड़ा विस्तार कर सकते हैं।

स्कॉट वाल्ज़: ज़रूर। निश्चित रूप से आपकी चुनौतियां होने जा रही हैं क्योंकि यह सॉफ्टवेयर का एक ग्राहक टुकड़ा है। और इसलिए, फिर से, यदि मैं मेनफ्रेम पर काम कर रहा हूं, जब मैं हमारे टेस्ट सिस्टम के खिलाफ मेनफ्रेम पर काम कर रहा हूं जो हमारे पास है, तो मैं इसे लाखों पंक्तियों के खिलाफ इंगित कर सकता हूं और लाखों पंक्तियों के खिलाफ क्रॉस-ज्वाइन कर सकता हूं। सारा काम एक सर्वर पर किया जा रहा है, ठीक है, क्योंकि हम उस आदेश को पारित कर रहे हैं, और यह केवल DBArtisan के परिणाम सेट, सही को संभालने की बात है? और इसलिए यह चुनौती है, और यह कि हम क्या कर रहे हैं, इसकी सुंदरता, अधिकार है। सर्वर पर ज्यादातर भारी लिफ्टिंग की जा रही है। हम केवल सभी परिणामों को संभाल रहे हैं। और इसलिए, फिर से, आप निश्चित रूप से उन स्थितियों में पहुंच जाते हैं जब आप एक साथ दस प्रश्नों को चलाना चाहते हैं जो सभी लाखों पंक्तियों को वापस कर रहे हैं, हाँ बिल्कुल, आप अपने आप को कुछ प्रदर्शन में पा सकते हैं, है ना? लेकिन किसी भी समय मेरे पास ग्राहक नहीं हैं जो DBArtisan के खिलाफ बड़े प्रश्नों को चलाने से कतराते हैं, आप जानते हैं, उनके डेटाबेस के खिलाफ। फिर से, जैसे मैंने कहा, माइलेज बहुत सारे कारकों के आधार पर भिन्न होता है, सही, लेकिन, फिर से, जैसा मैंने कहा, मैं लाखों पंक्तियों के वापस आने से निपट रहा हूं और जब तक यह ग्रिड को भरता है, आप जानते हैं, मैं ' जाने के लिए तैयार हूँ। लेकिन कभी-कभी जाहिर तौर पर मुझे नतीजे आने का इंतजार करना पड़ता है।

डीज़ ब्लांचफील्ड: मैं आपके लपेटने से पहले आपके लिए एक प्रश्न रखता हूं, क्योंकि मैंने आपका बहुत समय लिया है और इसके लिए आपको धन्यवाद देता हूं। बस हमें थोड़ा और चारों ओर बताएं, आप जानते हैं, कल के नवीनतम चश्मा पढ़ना यह सुनिश्चित करने के लिए कि मैं पार था और साथ ही साथ मुझे लगा कि मैं था। प्रक्रिया की निगरानी और सतर्कता और सूचनाओं की तरह, आप जानते हैं, क्षमता नियोजन सभी बड़े मुद्दों को डीबीए के साथ लाता है, हर दिन पूरे दिन, आप जानते हैं। क्या कोई इस तालिका को भरने जा रहा है, क्या वह डेटाबेस को भरने जा रहा है, क्या वे मेरे द्वारा प्राप्त डिस्क स्थान को भरने जा रहे हैं, मैं इसे कैसे प्रबंधित करूं? हमें प्रक्रिया की निगरानी और विशेष रूप से निगरानी अलर्ट के प्रकार और फिर आदर्श रूप से क्षमता नियोजन के बारे में बताएं। मुझे लगता है कि यह एक ऐसा क्षेत्र है जो मुझे लगता है कि इसमें बहुत रुचि हो सकती है।

स्कॉट वाल्ज़: प्रक्रिया की निगरानी ने संभवतः यह दिखाया कि हमारे ग्राहक आधार का अधिकांश हिस्सा जिस सुविधा का उपयोग करता है और वह एक डेटाबेस मॉनिटर है जो दिखाने और करने में सक्षम है। और हमारे पास विश्लेषक पैक में कुछ हैं। प्रदर्शन विश्लेषक के पास कुछ अलर्ट हैं जिन्हें आप निर्धारित कर सकते हैं जब कुछ थ्रेसहोल्ड मिलते हैं। यह आपको सचेत कर सकता है। शायद लॉग की X संख्या, लॉग फ़ाइल में त्रुटियां, आप जानते हैं, यह आपके लिए एक अलर्ट निकलेगा। तालिका स्थान एक निश्चित प्रतिशत पूर्ण मारा, आप एक और चेतावनी प्राप्त कर सकते हैं। और यह की सुंदरता है, आप एक ही उपकरण में हैं, ठीक है, यह DBArtisan का एक हिस्सा है, तो आप बस त्रुटि, चेतावनी पर सही क्लिक करते हैं, और आप DBArtisan के साथ प्रबंधन करते हैं और यह आपको टेबल स्पेस संपादक के अधिकार में ले जाता है । और आप समस्या का समाधान कर सकते हैं।

क्षमता के संबंध में, वास्तव में यह एक हॉट बटन है, और क्षमता विश्लेषक जो हमारे पास वर्तमान में SQL सर्वर, Oracle, DB2 LUW और Sybase ASE में पोर्ट किए गए हैं। और यह वही है जो आपने वर्णित किया है। आप शुरू कर सकते हैं, एक बार जब हम कुछ संग्रह प्राप्त करते हैं, तो सही, और एक बार हमें एक नमूना आकार मिलता है, और शायद इसकी पंक्ति का आकार, शायद इसकी वस्तु गिनती, उपकरण के भीतर बहुत सारे विकल्प, और फिर आप ट्रेंडिंग शुरू कर सकते हैं, है ना? और यह छह महीने में कैसा दिखने वाला है? बारह महीनों में यह कैसा दिखने वाला है? मैं डेट पर जा सकता हूं, सिर्फ डेट पर ट्रेंड कर सकता हूं या वैल्यू पर ट्रेंड कर सकता हूं, है ना? और आपके पास एक उदाहरण है, मेरे पास डिस्क स्थान की एक्स राशि है, उस पर आधारित है, जब मैं उस सीमा को हिट करने जा रहा हूं? वृद्धि के आधार पर जो मेरे पास है और ये संग्रह जो मैंने किया है, जब मैं उस सीमा को मारने जा रहा हूं? कम से कम मुझे पता है कि मैं उसके लिए योजना बनाना शुरू कर सकता हूं। क्या यह छह महीने का होने वाला है, क्या यह दो साल का होने वाला है? लेकिन फिर, हम क्षमता विश्लेषक का उपयोग उस ओर करने के लिए कर सकते हैं।

Dez Blanchfield: यह कमाल है। शानदार डेमो। मुझे बहुत मजा आया। मैं एरिक के पास वापस जा रहा हूं क्योंकि मुझे पता है कि कुछ ऐसे सवाल हैं जो आज हमारे अद्भुत दर्शकों से पॉप अप हुए हैं। बहुत बहुत धन्यवाद, यह वास्तव में उत्पाद को अच्छी तरह से जानने के लिए बहुत अच्छा है, और मैं इस पर बहुत करीबी नजर रखने के लिए तत्पर हूं।

एरिक कवनघ: ठीक है। हमारे पास कुछ अच्छे सवाल हैं। और हम समय के साथ थोड़ा आगे बढ़ रहे हैं इसलिए हम जल्दी से लपेटने की कोशिश करेंगे क्योंकि मुझे पता है, स्कॉट, आपको एक बंद हार्ड स्टॉप मिला है। यहाँ एक बड़ा सवाल है। वीएसएएम, और मॉडल 205 और आईएमएस और आईडीएमएफ जैसे पुराने डेटा स्टोर पर काम करने के बारे में और उन प्रकार की चीजों के बारे में कैसे? क्या आप इन दिनों बहुत बार देखते हैं और यह कितनी अच्छी तरह काम करता है?

स्कॉट वाल्ज़: मैं आपको यह नहीं बताना चाहता कि आप फंस गए हैं। उन वातावरणों में से कुछ, अगर उनके पास ओडीबीसी या जेडीबीसी है और मुझे पता है कि उनमें से कुछ वहां से बाहर हैं, तो हम इससे जुड़ सकते हैं और आप इसके माध्यम से उस तरह से काम कर सकते हैं। लेकिन अधिकांश भाग के लिए हरी स्क्रीन अभी भी जाने का रास्ता है।

डीज़ ब्लांचफील्ड: मुझे ग्रीन स्क्रीन बहुत पसंद है।

एरिक कवनघ: वैसे आप जानते हैं, जैसा कि डीज़ ने उस एक स्लाइड के साथ बताया, जहाँ उनके पास उन सभी अलग-अलग एप्लिकेशन और टूल थे जो आज उपलब्ध हैं, जो किसी भी व्यक्ति के लिए डेटाबेस व्यवस्थापक के कार्य को जिम्मेदारी से करना चाहते हैं, यह बहुत ही चुनौतीपूर्ण वास्तविकता है। और मैं अनुमान लगा रहा हूं कि समय के साथ आप लोग इनमें से किसी एक टूल के लिए कनेक्टर्स बना सकते हैं, जब ग्राहक मांग करते हैं, और आगे, सही? ताकि आप कांच के उस एकल फलक को सक्षम कर सकें।

स्कॉट वाल्ज़: और वह DBArtisan को उन JDBC और ODBC कनेक्शन को संभालने में सक्षम बनाने के लिए बड़ी कुंजी थी। हमने वास्तव में इसे अब आगे बढ़ाया है। अब, जब तक हमारे पास वह कनेक्शन है, ठीक है, जब तक हमारे पास वह ड्राइवर है, हम कनेक्ट कर सकते हैं और उसके खिलाफ काम कर सकते हैं।

एरिक Kavanagh: यह अच्छी बात है। खैर दोस्तों, हम बाद में देखने के लिए इन सभी को संग्रहीत करते हैं। मैंने स्लाइड्स के लिए एक लिंक पोस्ट किया है, उम्मीद है कि आप स्लाइडशेयर के माध्यम से इसे देख सकते हैं। आपके सभी प्रयासों के लिए बहुत बहुत धन्यवाद, सज्जनों। अद्भुत वेबकास्ट आज फिर से। ढेर सारी अच्छी स्लाइड्स। बहुत सारी अच्छी सामग्री। मुझे वह डेमो बहुत पसंद था। यह वास्तव में दिलचस्प है कि आप लोगों ने बाज़ार में बहुत मीठे स्थान को लक्षित किया है क्योंकि इन दिनों डेटाबेस प्रकारों का एक विस्फोट होता है। और हमें सिर्फ प्रबंधकों की जरूरत है, कुछ जगह जो सभी को संभालना है। अच्छी तरह से किया दोस्तों। हम एक और हॉट टेक्नोलॉजीज के लिए कल आपको पकड़ लेंगे। उम्मीद है कि आपने कल एक घंटे की नक्काशी की है। उसी समय। एक ही स्टेशन। हम अगली बार आप लोगों को पकड़ेंगे। ख्याल रखना। अलविदा।