Сводка

Завершено

В этом модуле и в процессе выполнения действий вы узнали, как развертывать и настраивать SQL Azure. Изучая рекомендации по планированию предварительного развертывания и рекомендации, вы становитесь более готовыми к развертыванию База данных SQL Azure или Управляемый экземпляр SQL Azure. Кроме того, вы получили практические сведения о процессе развертывания с помощью портала Azure.

После развертывания вы глубже рассмотрели выполнение проверок и настройку SQL Azure в соответствии с требованиями вашего сценария. Наконец, вы узнали, что загрузка данных в SQL Azure аналогична процессу для SQL Server, за исключением того, что тут доступны некоторые дополнительные параметры.

После развертывания и настройки SQL Azure, скорее всего, будет необходимо убедиться в том, что он соответствует требованиям безопасности. В следующем модуле ознакомьтесь с возможностями и задачами, связанными с SQL Azure для защиты баз данных и экземпляров.

Подробнее

Серия видео: SQL Azure для начинающих

Люди учатся по-разному, Поэтому вместе с каналом Channel 9 на YouTube мы создали серию видеоматериалов к этой схеме обучения.

Планирование предварительного развертывания и миграция в Azure

Дополнительные сведения о переносе в SQL Azure см. в разделе руководство по миграции базы данных Azure. Он содержит пользовательское руководство по миграции на основе исходной и целевой баз данных. Также попробуйте получить доступ к ресурсам и поддержке через Программу миграции и модернизации в Azure.

Одна из частей планирования предварительного развертывания — определение уровня служб и размера, который лучше всего подходит для рабочей нагрузки. В средстве Помощник по миграции данных (DMA) есть Модель рекомендаций SKU, которая может помочь определить количество и размер виртуальных ядер.

Практические упражнения, посвященные базе данных SQL Azure. Если вы хотите испытать новый инструментарий по развертыванию и настройке в Управляемый экземпляр SQL Azure, ознакомьтесь со статьей:

Вы можете более подробно изучить ограничения ресурсов на основе уровня служб и конфигурации для Управляемый экземпляр SQL и База данных SQL.

Развертывание, проверка и настройка

Два стандартных средства командной строки для развертывания, проверки и настройки SQL Azure — это Azure CLI и модули Azure PowerShell. Вы также можете получить доступ к обоим этим средствам с помощью Azure Cloud Shell, который является интегрированным терминалом, поддерживающим Bash и PowerShell в портале Azure.

Максимальный размер данных

Дополнительные сведения о разнице между используемым пространством данных, объемом выделенного пространства данных и максимальным размером данных см. в разделе Управление файловым пространством для баз данных в Azure SQL Database.

Возможность подключения к SQL Azure

Вы можете найти дополнительные сведения о возможностях подключения для базы данных SQL Azure и для Управляемого экземпляра SQL Azure. Предстоящие разделы и модули также охватывают подключение.

Условия Azure Marketplace

Как и в случае с условиями лицензионного соглашения на использование программного обеспечения корпорации Майкрософт (EULA) для SQL Server, перед развертыванием SQL Azure необходимо принять условия Azure Marketplace.

Управление ресурсами

Управление ресурсами со стороны Azure — это новый фактор, который следует учитывать для SQL Azure. Вы можете просмотреть, как он работает и прочитать запись блога с дополнительными сведениями.

Управление заданиями

Дополнительные сведения о различиях между агентом SQL Server в SQL Server и Управляемым экземпляром SQL Azure см. в документе Различия в T-SQL между SQL Server и управляемым экземпляром SQL Azure. Дополнительные сведения о заданиях обработки эластичных БД для базы данных SQL Azure см. в статье Создание, настройка и администрирование эластичных заданий.

Загрузка данных

Дополнительные сведения об использовании Фабрика данных Azure для загрузки данных в Управляемый экземпляр SQL Azure и База данных SQL см. на этой странице документации. Кроме того, ознакомьтесь с блогом, где подробно объясняется, как выполнять эффективную загрузку в Azure SQL с использованием Spark.