Azure ML hat den Betastatus verlassen

Wie Microsoft am 18.02.2015 bekanntgegeben hat, ist Azure ML nun für alle Nutzer verfügbar. Azure ML ist ein Machine Learning Service in der Cloud, um zum Beispiel Voraussagen Aufgrund von Datenbeständen treffen zu können. Interessant ist bei Azure ML, dass neben bereits implementieren Modellen, wie z.B. neuronale Netze und Entscheidungsbäumen, auch selbst geschrieben Komponenten genutzt werden können. Diese können in R geschrieben werden oder seit neuesten auch in Python. Damit fällt auch die Umstellung auf Azure ML einfacher, da bisherige Skripte weiterverwendet werden können. Der Service ist rein webbasiert, es wird also nur ein Browser und eine Internetverbindung benötigt. Wenn ein Modell erstellt wurde, kann dieses auch als Webservice genutzt werden, um es in andere Produkte einzubinden. Obwohl Microsoft eine große Anzahl an Rechenzentren weltweit hat, wird Azure ML zurzeit nur in einem Rechenzentrum in den USA angeboten.

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Beispielhaft habe ich in einem Projekt zwei verschiedene Modelle daraufhin verglichen, welches besser das Einkommen von Personen voraussagen kann.

Performancevergleich In-Memory OLTP und Fusion IO

Mit der Einführung von In-Memory OLTP im SQL Server 2014 fragen sich sicher viele, ob es nicht ausreicht, die Daten statt im RAM auf einer schnelleren Festplatte, z.B. einer SSD zu halten. Um dieser Fragen nachzugehen, wurde in Zusammenarbeit mit einem anderen Unternehmen am 8.7 und 9.7.2014 in Köln einen zweitägiger Performance-Workshop abgehalten.

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Vergleich der Kompressionsraten der verschiedenen Möglichkeiten in SQL Server 2014

Da Datenmengen in einer Datenbank oft sehr stark wachsen, wird nach Wegen gesucht, den Speicherplatz, der auf der Festplatte verbraucht wird, zu reduzieren. Aus diesem Grund bietet der SQL Server 2014 mehrere Möglichkeiten den Verbrauch an Festplattenspeicher zu reduzieren. Dieser Blogbeitrag beschreibt die Kompressionsrate Anhand von vier verschiedenen Techniken.

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