Teradata و SQL Server چه تفاوت‌های اصلی با یکدیگر دارند؟

با درک تفاوت‌های معماری، گزینه‌های استقرار و قابلیت‌های یکپارچگی این پلتفرم‌ها، می‌توانید عملیات داده‌تان را برای نیازهای فعلی و رشد آینده بهینه‌سازی کنید، در حالی که از موقعیت‌های قفل‌شدن به فروشنده که تکامل فناوری بلندمدت را محدود می‌کنند، اجتناب ورزید.

تراداتا چیست و چگونه به عنوان یک پلتفرم سازمانی عمل می‌کند؟

تراداتا یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) است که توسط شرکت Teradata Corporation طراحی و توسعه یافته است. این سیستم روی لینوکس، macOS و ویندوز اجرا می‌شود و یک راه‌حل بسیار مقیاس‌پذیر است که بیش از ۵۰ پتابایت داده را مدیریت می‌کند. تراداتا از مدیریت داده توزیع‌شده پشتیبانی می‌کند و یک بهینه‌ساز آگاه از موازی را برای اجرای کارآمد وظایف داده‌تان در سراسر معماری‌های پردازش موازی عظیم ارائه می‌دهد.

معماری پردازش موازی عظیم (MPP) تراداتا اجرای همزمان چندین کوئری را در سراسر چندین گره امکان‌پذیر می‌سازد. این سیستم از پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) پشتیبانی می‌کند و مدیریت داده را با تمرکز کنترل و ارائه یک رابط ساده‌شده برای مدیران پایگاه داده ساده می‌کند. طراحی shared-nothing منابع محاسباتی را ایزوله می‌کند و از تداخل بار کاری جلوگیری می‌کند، در حالی که BYNET ارتباط بین‌گره‌ای با سرعت بالا را برای مقیاس‌پذیری خطی در مجموعه‌داده‌های مقیاس پتابایت تسهیل می‌کند.

نوآوری‌های اخیر در تراداتا VantageCloud شامل یکپارچگی پیشرفته هوش مصنوعی از طریق ClearScape Analytics با الگوریتم‌های داخلی برای آماده‌سازی داده، آموزش مدل و ارزیابی است. پلتفرم اکنون ویژگی‌های تحلیل زمان واقعی برای داده‌های جریانی با حجم بالا را دارد و ابزارهای هوش مصنوعی generative مانند ask.ai را برای کوئری‌های زبان طبیعی معرفی می‌کند که کاربران غیرفنی را قادر می‌سازد کد SQL و تجسم‌ها را از پرامپت‌های مکالمه‌ای تولید کنند. VantageCloud Lake نمایانگر مهندسی مجدد اساسی به سمت معماری بومی ابر با مدل‌های جداسازی محاسباتی است که تخصیص منابع اختصاصی برای بارهای کاری متنوع، از تراکنش‌های زمان واقعی تا آموزش مدل هوش مصنوعی، را امکان‌پذیر می‌سازد.

ویژگی‌های کلیدی تراداتا

• معماری Shared-Nothing – گره‌ها، AMPها و دیسک‌ها به طور مستقل عمل می‌کنند و عملکرد بدون وقفه را در محیط‌های توزیع‌شده تضمین می‌کنند.
• انبار داده فعال (ADW) – پردازش و تحلیل داده زمان واقعی با زمان‌های پاسخ زیرثانیه‌ای را امکان‌پذیر می‌سازد.
• امنیت و قابلیت اطمینان – حسابرسی، نظارت، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش و رمزنگاری ترافیک شبکه با رعایت FIPS 140-2.
• اتصال بهبودیافته – اتصال به سیستم‌های متصل به کانال، سیستم‌های متصل به شبکه یا mainframeها برای یکپارچگی داده در محیط‌های هیبریدی.
• هزینه کل مالکیت پایین – بهره‌برداری کارآمد از منابع و مقیاس‌پذیری بدون سخت‌افزار اضافی از طریق قیمت‌گذاری مبتنی بر مصرف.
• AI Unlimited – موتور هوش مصنوعی/ML بدون سرور که از فرمت‌های Apache Iceberg/Delta Lake پشتیبانی می‌کند و اجرای بومی Python/R برای تحلیل‌های پیشرفته.
• QueryGrid Data Fabric – پارچه داده چندابری که منابع مانند Snowflake و Databricks را برای کوئری یکپارچه با اشتراک‌گذاری داده بدون کپی متصل می‌کند.
• ClearScape Analytics – خطوط لوله ML انتها به انتها بدون جابجایی داده، که یادگیری ماشین در پایگاه داده را با مدیریت جامع چرخه حیات مدل امکان‌پذیر می‌سازد.

SQL Server چیست و چگونه از بارهای کاری سازمانی مدرن پشتیبانی می‌کند؟

SQL Server یک RDBMS جامع است که توسط مایکروسافت توسعه یافته و به دلیل عملکرد بالا و سهولت استفاده شناخته شده است. این پلتفرم محیطی قوی برای مدیریت داده فراهم می‌کند با ویژگی‌هایی که از تراکنش‌های پیچیده، هوش تجاری و تحلیل‌های پیشرفته پشتیبانی می‌کنند و به طور یکپارچه با سایر محصولات مایکروسافت ادغام می‌شود. پلتفرم به عنوان یک اسب‌کاری تراکنشی و یک پلتفرم هوشمند برای عملیات هوش مصنوعی هیبریدی و چندابری عمل می‌کند. اجزای اصلی آن شامل یک موتور ذخیره‌سازی است که صفحات پایگاه داده، فایل‌ها، جداول، ایندکس‌ها و بافرهای داده را مدیریت می‌کند و یک موتور رابطه‌ای که کوئری‌ها را پردازش می‌کند. SQL Server دسترسی بالا را چه در استقرار on-premises یا در ابر ارائه می‌دهد، با قابلیت‌های پیشرفته که اکنون فراتر از پردازش تراکنش سنتی به تحلیل زمان واقعی و یکپارچگی هوش مصنوعی گسترش یافته است. SQL Server 2022 و انتشار آتی ۲۰۲۵ بهبودهای تحول‌آفرینی مانند بهینه‌سازی برنامه حساس به پارامتر، پردازش کوئری هوشمند، پشتیبانی از ذخیره‌سازی شیء سازگار با S3 برای پشتیبان‌گیری و Azure Synapse Link برای تحلیل‌های نزدیک به زمان واقعی معرفی می‌کنند. انتشار ۲۰۲۵ نمایانگر تغییر پارادایمی به سمت اکوسیستم‌های داده هوشمند و زمان واقعی با قابلیت‌های پردازش برداری بومی، یکپارچگی یادگیری عمیق و همگام‌سازی Fabric است که پایگاه داده را به یک پلتفرم عملیاتی و تحلیلی یکپارچه تبدیل می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی SQL Server

• OLTP در حافظه – عملکرد را با بهینه‌سازی دسترسی به داده و اجرای تراکنش با مدیریت حافظه هوشمند افزایش می‌دهد.
• جداول Temporal – تغییرات داده را در طول زمان پیگیری می‌کند برای تحلیل تاریخی و حسابرسی با قابلیت‌های نسخه‌بندی خودکار.
• قابلیت‌های پایگاه داده هوشمند – پشتیبانی از حافظه، پشتیبانی از حافظه پایدار و tempdb بهینه‌شده برای حافظه برای عملکرد بهبودیافته.
• تخمین کاردینالیتی بهبودیافته – بهینه‌سازی کوئری بهتر با پردازش تطبیقی و ذخیره‌سازی برنامه حساس به پارامتر برای استراتژی‌های اجرای متعدد.
• امنیت پیشرفته – رمزنگاری داده شفاف، ماسکینگ داده پویا، نظارت و حسابرسی با قابلیت‌های دفتر کل مبتنی بر بلاکچین.
• Azure Synapse Link – تکثیر دوطرفه بین SQL Server on-premises و Azure SQL Managed Instance با همگام‌سازی نزدیک به زمان واقعی.
• خدمات یادگیری ماشین – اجرای اسکریپت‌های Python/R در پایگاه داده برای آماده‌سازی داده، مهندسی ویژگی و امتیازدهی مدل با یکپارچگی ONNX.
• شتاب‌دهی سخت‌افزاری – offloading Intel QAT و عملکرد columnstore بهبودیافته با پشتیبانی از استنتاج شتاب‌دار GPU.
• موتور پایگاه داده برداری – انواع داده برداری بومی و جستجوهای همسایه نزدیک تقریبی برای کاربردهای هوش مصنوعی و جستجوی معنایی.

تفاوت‌های کلیدی معماری و عملکردی بین تراداتا و SQL Server چیست؟

تفاوت اصلی بین تراداتا و MS SQL Server این است که تراداتا یک انبار داده بهینه‌شده برای تحلیل‌های مقیاس بزرگ و کوئری‌های پیچیده است، در حالی که MS SQL Server یک پایگاه داده رابطه‌ای طراحی‌شده برای پردازش تراکنشی و کاربردهای سازمانی است.

جنبه	تراداتا	SQL Server
معماری	پردازش موازی عظیم (MPP) با طراحی shared-nothing	پردازش چندگانه متقارن (SMP) که به سمت تحلیل‌های توزیع‌شده تکامل می‌یابد
مورد استفاده اصلی	انبار داده مقیاس بزرگ و تحلیل‌های پیچیده با یکپارچگی هوش مصنوعی	پردازش تراکنش آنلاین (OLTP) که به تحلیل‌های زمان واقعی گسترش می‌یابد
پارتیشن‌بندی داده	ایندکس اصلی و پارتیشن‌بندی ستونی با ایندکسینگ temporal پیشرفته	افقی (sharding) و عمودی با بهینه‌سازی خودکار
ایندکسینگ	ایندکس‌های Master و Cylinder با اولویت‌بندی حافظه هوشمند	ایندکس‌های clustered و non-clustered با مدیریت تطبیقی
مدل‌های ثانویه	سند، گراف، فضایی، سری زمانی با پردازش برداری	سند، گراف، فضایی با پشتیبانی برداری بومی
استقرار	قابلیت حمل چندابری با معماری الاستیک VantageCloud Lake	متمرکز بر Azure با یکپارچگی Arc هیبریدی و همگام‌سازی Fabric
قیمت‌گذاری	مبتنی بر مصرف با جداسازی محاسباتی-ذخیره‌سازی	مجوزدهی رقابتی با مزایای اکوسیستم Azure

انعطاف‌پذیری استقرار و استراتژی‌های ابری بین پلتفرم‌ها چگونه مقایسه می‌شوند؟

قابلیت‌های چندابری و هیبریدی تراداتا

تراداتا VantageCloud به عنوان یک سرویس کاملاً مدیریت‌شده روی AWS، Azure و Google Cloud اجرا می‌شود با مجوزدهی قابل حمل که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد هسته‌ها را در سراسر محیط‌ها بدون مذاکره مجدد realloc کردن. پلتفرم انعطاف‌پذیری چندابری برتر را نشان می‌دهد و از قفل‌شدن به فروشنده اجتناب می‌ورزد در حالی که عملکرد و حاکمیت مداوم را در محیط‌های ابری ناهمگن حفظ می‌کند. QueryGrid تحلیل‌های cross-environment را امکان‌پذیر می‌سازد و Hybrid Data Pipeline داده‌های on-premises را از طریق REST، JDBC و ODBC بدون تغییرات فایروال در معرض قرار می‌دهد. معماری VantageCloud Lake ارکستراسیون منابع پویا را از طریق فناوری smart-scaling معرفی می‌کند که به طور خودکار منابع محاسباتی را بر اساس تقاضای بار کاری provision می‌کند. این امر تخصیص منابع اختصاصی برای بارهای کاری متنوع، از تراکنش‌های زمان واقعی تا آموزش مدل هوش مصنوعی، را امکان‌پذیر می‌سازد در حالی که هزینه‌ها را بهینه می‌کند و SLAهای عملکرد را حفظ می‌کند. پلتفرم از ingestion داده مداوم خودکار از ذخیره‌سازی شیء بومی ابر پشتیبانی می‌کند و تأخیر ETL را برای تحلیل‌های جریانی در محیط‌های توزیع‌شده کاهش می‌دهد.

مدل هیبریدی متمرکز بر Azure SQL Server

SQL Server گزینه‌های استقرار جامعی را در اکوسیستم مایکروسافت ارائه می‌دهد:

• IaaS
  کنترل کامل از طریق VMهای Azure با مدیریت Arc بهبودیافته.
• PaaS
  Azure SQL Database با مدیریت خودکار و بهینه‌سازی هوشمند.
• Managed Instance
  سازگاری نزدیک به کامل SQL Server به عنوان سرویس با قابلیت‌های failover.

Azure Arc مدیریت Azure را به استقرارهای SQL Server on-premises و چندابری گسترش می‌دهد، در حالی که انتشار ۲۰۲۵ تحلیل‌های zero-ETL را از طریق یکپارچگی عمیق با Microsoft Fabric در آغوش می‌گیرد. فناوری mirroring پایگاه‌های داده on-premises را به طور مداوم به Fabric OneLake در نزدیک زمان واقعی تکثیر می‌کند و counterparts lakehouse همگام‌سازی‌شده خودکار ایجاد می‌کند که عملیات cross-write بین کوئری‌های تحلیلی و سیستم‌های عملیاتی را امکان‌پذیر می‌سازد.

تحلیل مقایسه‌ای

تراداتا در مواردی که قابلیت حمل چندابری و تحلیل‌های مقیاس پتابایت حیاتی هستند، برتری دارد، به ویژه برای سازمان‌هایی که انعطاف‌پذیری agnostic ابری و رعایت مقررات در چندین حوزه قضایی نیاز دارند. SQL Server در محیط‌های متمرکز بر مایکروسافت که به دنبال یکپارچگی محکم Azure و بهینه‌سازی هزینه هستند، می‌درخشد، با هم‌افزایی‌های اکوسیستم برتر که پذیرش سازمانی را از طریق مدیریت و سیاست‌های امنیتی یکپارچه ساده می‌کند.

رویکردهای اصلی یکپارچگی داده برای هر پلتفرم چیست؟

چارچوب یکپارچگی توزیع‌شده تراداتا

تراداتا از رویکرد توزیع‌شده و federation-first استفاده می‌کند که جابجایی داده را به حداقل می‌رساند در حالی که قابلیت‌های تحلیلی را در محیط‌های ناهمگن به حداکثر می‌رساند. QueryGrid کوئری‌ها را در سراسر سیستم‌های ناهمگن بدون جابجایی داده فدرات می‌کند و تحلیل‌های cross-platform زمان واقعی را امکان‌پذیر می‌سازد. Data Mover تکثیر سطح شیء را با زمان‌بندی هوشمند و حل تعارض خودکار می‌کند. پلتفرم بر ELT با تحول در پایگاه داده از طریق Advanced Analytics Engine تأکید دارد و از بارهای کاری تحلیلی پیچیده در مقیاس پشتیبانی می‌کند. QueryGrid Data Fabric منابع متنوع مانند Snowflake، Databricks و ذخیره‌سازی ابری را از طریق کوئری یکپارچه با اشتراک‌گذاری داده بدون کپی متصل می‌کند. این معماری به سازمان‌ها اجازه می‌دهد حاکمیت داده را حفظ کنند در حالی که به قابلیت‌های تحلیلی توزیع‌شده دسترسی دارند. قابلیت interoperability Native Object Store تبادل داده بدون اصطکاک بین VantageCloud و موتورهای تحلیلی third-party مانند Spark و Presto را امکان‌پذیر می‌سازد و پلتفرم را به یک کنترل‌کننده پارچه داده یکپارچه تبدیل می‌کند.

مدل یکپارچگی متمرکز SQL Server

SQL Server بر ارکستراسیون متمرکز از طریق اجزای اکوسیستم مایکروسافت به طور محکم یکپارچه‌شده اولویت می‌دهد. SQL Server Integration Services (SSIS) به عنوان موتور ETL اصلی با Control Flow و Connection Managers بهبودیافته برای مدیریت خط لوله هیبریدی عمل می‌کند. PolyBase مجازی‌سازی T-SQL منابع داده خارجی را با پشتیبانی گسترش‌یافته برای اتصال‌دهنده‌های Oracle، MongoDB و ODBC امکان‌پذیر می‌سازد. Azure Data Factory و Azure Synapse Link خطوط لوله بومی ابری با اتوماسیون هوشمند فراهم می‌کنند. انتشار ۲۰۲۵ PolyBase V3 را با قابلیت‌های pushdown بهبودیافته برای کوئری‌های Databricks Delta Lake و Kusto معرفی می‌کند و اجازه می‌دهد دستورات T-SQL واحد داده‌های on-premises را با datasets ساکن در Fabric join کند. Data API Builder به طور خودکار endpoints REST و GraphQL برای جداول SQL Server تولید می‌کند و الگوهای توسعه کاربرد مدرن را بدون پیچیدگی middleware امکان‌پذیر می‌سازد.

ویژگی‌های امنیتی و رعایت چگونه نیازهای سازمانی را برآورده می‌کنند؟

تکامل امنیتی تراداتا

تراداتا از حفاظت‌های لایه شبکه به مدل‌های امنیتی داده‌محور جامع تحول یافته است. VantageCloud Lake رمزنگاری سطح ستون را از طریق Thales CipherTrust معرفی می‌کند و کلیدهای رمزنگاری کنترل‌شده توسط مشتری را جدا از زیرساخت ابری از طریق مدل‌های BYOE (Bring Your Own Encryption) امکان‌پذیر می‌سازد. این امر به سازمان‌ها اجازه می‌دهد حاکمیت داده را اعمال کنند در حالی که عملکرد تحلیلی در مقیاس را حفظ می‌کنند. بهبودهای امنیتی مدرن شامل رمزنگاری AES-256 در انتقال، کلیدهای مدیریت‌شده توسط مشتری و چرخش کلید JWT پویا برای مدیریت جلسه است. Poly-anonymization توکن‌سازی، رمزنگاری حفظ‌کننده فرمت و حریم خصوصی دیفرانسیل را برای رعایت مقرراتی ترکیب می‌کند. پلتفرم گواهی‌های SOC 2 Type II و FedRAMP Moderate را حفظ می‌کند در حالی که از HIPAA، PCI DSS و چارچوب‌های رعایت خاص صنعت پشتیبانی می‌کند. کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش اکنون نقش‌های امنیتی چندسطحی با فیلترینگ زمینه‌ای بر اساس کاربر، کاربرد، مکان و پارامترهای زمانی را ویژگی می‌کنند.

تحول امنیتی SQL Server

SQL Server به سمت معماری‌های zero-trust با بهبودهای امنیتی اجباری تکامل یافته است. انتشار ۲۰۲۲ TLS 1.3 را برای تمام اتصالات اجباری کرد و TDS 8.0 را معرفی کرد که رمزنگاری را قبل از احراز هویت اعمال می‌کند تا از آسیب‌پذیری‌های man-in-the-middle جلوگیری کند. انتشار ۲۰۲۵ SHA-512 را با hashing رمز عبور PBKDF2 (۱۰۰,۰۰۰ تکرار) جایگزین می‌کند تا از حملات brute-force جلوگیری کند در حالی که پشتیبانی از OAEP padding را برای گواهی‌ها و کلیدهای نامتقارن اضافه می‌کند. Always Encrypted با enclaveهای امن محاسبات روی داده‌های رمزنگاری‌شده را با عملکرد بهبودیافته از طریق caching کلید و multithreading enclave امکان‌پذیر می‌سازد. ویژگی‌های Ledger تاریخچه‌های تراکنش immutable الهام‌گرفته از بلاکچین را برای رعایت مقرراتی فراهم می‌کند. یکپارچگی Azure Active Directory به سرورهای Arc-enabled لینوکس و ویندوز گسترش می‌یابد، در حالی که Microsoft Purview حاکمیت یکپارچه با سیاست‌های دسترسی متمرکز را ارائه می‌دهد که مجوزهای خاص پایگاه داده را override می‌کند.

استراتژی‌های بهینه‌سازی عملکرد کدام برای هر پلتفرم بهترین عمل می‌کنند؟

تعالی عملکرد تراداتا

بهینه‌سازی تراداتا از معماری MPP خود از طریق مدیریت منابع هوشمند و تنظیم عملکرد خودکار بهره می‌برد. جمع‌آوری آمار خودکار از طریق TASM (Teradata Active System Management) و Viewpoint نظارت و تنظیم عملکرد مداوم را فراهم می‌کند. طراحی Primary-Index و Partitioned Primary-Index با فکر برای توزیع بهینه داده در سراسر گره‌ها حیاتی می‌شود، در حالی که Intelligent Memory datasets داغ را در RAM برای زمان‌های پاسخ کوئری بهبودیافته اولویت‌بندی می‌کند. اجرای multi-cluster اجرای موازی را برای کوئری‌های پیچیده در سراسر خوشه‌های گره متعدد همزمان امکان‌پذیر می‌سازد. شتاب‌دهی GPU از طریق شراکت‌های NVIDIA از بارهای کاری هوش مصنوعی و تحلیل‌های پیشرفته پشتیبانی می‌کند. سطوح قیمت‌گذاری خاص بار کاری پلتفرم (Base/Advanced/Enterprise) شامل بهینه‌سازی‌های ایندکسینگ temporal و امنیت سطح سطر است. مقیاس‌پذیری الاستیک تنظیم محاسباتی بر اساس تقاضا را بدون downtime امکان‌پذیر می‌سازد، در حالی که ClearScape Analytics عملکرد خط لوله ML را از طریق اجرای در پایگاه داده بهینه می‌کند.

نوآوری عملکرد SQL Server

SQL Server ۲۰۲۵ بهبودهای عملکرد انقلابی را از طریق چارچوب تخمین کاردینالیتی v5 معرفی می‌کند که همبستگی‌های هیستوگرام چندبعدی را برای پیش‌بینی‌های join پیچیده بهبودیافته پیگیری می‌کند. پردازش کوئری هوشمند بهینه‌سازی حساس به پارامتر را شامل می‌شود که چندین برنامه اجرای برای کوئری‌های پارامتری cache می‌کند، در حالی که Memory Grant Feedback تخصیص را بین تکرارها به طور پویا تنظیم می‌کند. زیرسیستم Optimized Locking قفل‌های سطر را بر اساس الگوهای دسترسی به طور پویا escalate می‌کند و overhead latching را در benchmarks OLTP به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. Adaptive Indexing به بهینه‌ساز کوئری اجازه می‌دهد ایندکس‌های transient را در طول اجرا به طور خودکار materialize کند و آن‌ها را بر اساس الگوهای reuse persist کند. برای بارهای کاری هیبریدی، BATCHMODENO_DELAY اجرای همزمان OLTP و تحلیل را بدون contention منابع امکان‌پذیر می‌سازد، در حالی که فشرده‌سازی XML overhead ذخیره‌سازی را برای بارهای کاری متمرکز بر سند کاهش می‌دهد.

یکپارچگی تحلیل‌های پیشرفته و هوش مصنوعی بین پلتفرم‌ها چگونه مقایسه می‌شود؟

اکوسیستم کارخانه هوش مصنوعی تراداتا

راه‌اندازی کارخانه هوش مصنوعی تراداتا ۲۰۲۵ صنایع تنظیم‌شده را با چارچوب‌های رعایت پیش‌پکیج‌شده و یکپارچگی GPU NVIDIA هدف قرار می‌دهد. ذخیره برداری Enterprise Vector Store workflows هوش مصنوعی هیبریدی را امکان‌پذیر می‌سازد که در آن embeddings با داده‌های رابطه‌ای همزیستی دارند و از الگوهای جستجوی معنایی و Retrieval-Augmented Generation پشتیبانی می‌کنند. ClearScape Analytics ارکستراسیون هوش مصنوعی جامع را فراهم می‌کند و خطوط لوله ML انتها به انتها را بدون جابجایی داده پشتیبانی می‌کند در حالی که از موتور MPP برای مقیاس‌پذیری افقی بهره می‌برد. چارچوب Bring Your Own Model به اکوسیستم کارخانه هوش مصنوعی جامع تکامل می‌یابد و از رجیستری‌های مدل یکپارچه برای فرمت‌های PMML، ONNX و MOJO با versioning خودکار و خطوط لوله A/B testing پشتیبانی می‌کند. نظارت مدل زمان واقعی drift مفهوم، drift داده و degradation دقت پیش‌بینی را پیگیری می‌کند و workflows retraining خودکار را trigger می‌کند. برای مدل‌های زبان بزرگ، همکاری با NVIDIA microservices NeMo Retriever را مستقیماً به VantageCloud Lake ادغام می‌کند و خطوط لوله RAG شتاب‌دار GPU را که داده‌های سازمانی را با هوش مصنوعی generative ترکیب می‌کنند، امکان‌پذیر می‌سازد. گسترش پلتفرم AI Unlimited خطوط لوله AutoML را با مهندسی ویژگی خودکار، انتخاب الگوریتم و تنظیم hyperparameter بهینه‌شده برای معماری MPP Vantage معرفی می‌کند. رابط drag-and-drop MLOps در Vantage Analyst به دانشمندان داده اجازه می‌دهد مدل‌های champion/challenger را بدون کدگذاری SQL deploy کنند، در حالی که Unbounded Array Framework اجرای توزیع‌شده کتابخانه‌های Python/R را در سراسر گره‌های تراداتا برای تحول ویژگی مقیاس بزرگ امکان‌پذیر می‌سازد.

یکپارچگی یادگیری عمیق SQL Server

SQL Server ۲۰۲۵ یادگیری عمیق را به عنوان شهروند درجه اول از طریق موتور پایگاه داده برداری یکپارچه‌شده معرفی می‌کند. نوع داده برداری بومی embeddings را در ساختارهای بهینه‌شده DiskANN ذخیره می‌کند، در حالی که ایندکس‌های برداری جستجوهای همسایه نزدیک تقریبی را با تأخیر زیرثانیه‌ای برای datasets مقیاس میلیارد امکان‌پذیر می‌سازد. تابع spinvokeexternalrestendpoint به T-SQL اجازه می‌دهد مستقیماً Azure OpenAI، Hugging Face یا endpoints هوش مصنوعی سفارشی را فراخوانی کند و هوش مصنوعی generative را به stored procedureها embed کند. برای استقرارهای on-premises، SQL Server ۲۰۲۵ استنتاج شتاب‌دار GPU NVIDIA را پشتیبانی می‌کند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد مدل‌های Llama-2 یا Phi-2 را محلی با بهینه‌سازی‌های parallelism tensor اجرا کنند. الگوریتم‌های chunking متن داخلی و sentence transformers تولید embedding را برای پیاده‌سازی‌های RAG بدون وابستگی‌های خارجی خودکار می‌کنند. Machine Learning Services اجرای Python/R/Java در پایگاه داده را با کتابخانه‌های RevoScaleR پشتیبانی می‌کند، در حالی که یکپارچگی Azure ML deploy مدل‌های ONNX را از طریق توابع PREDICT T-SQL امکان‌پذیر می‌سازد. موتور برداری پلتفرم SQL Server را به عنوان بنیادی برای یکپارچگی‌های Microsoft Copilot موقعیت می‌دهد و کوئری زبان طبیعی داده‌های ساخت‌یافته را امکان‌پذیر می‌سازد. توسعه موازی بر یکپارچگی Microsoft Fabric تمرکز دارد و یک stack هوش از پایگاه داده تا هوش تجاری ایجاد می‌کند که از موتورهای تصمیم‌گیری زمینه‌ای پشتیبانی می‌کند.

عوامل تصمیم‌گیری کدام باید انتخاب پلتفرم را هدایت کنند؟

1. حجم و پیچیدگی داده – تراداتا با datasets تحلیلی عظیم و پیچیده که مقیاس‌پذیری خطی نیاز دارند، برتری دارد، در حالی که SQL Server برای بارهای کاری تراکنشی و تحلیلی مختلط با پیچیدگی متوسط بهینه‌سازی می‌شود.
2. مقیاس‌پذیری و عملکرد – معماری MPP تراداتا به طور خطی در datasets پتابایت مقیاس می‌شود، در حالی که SQL Server بهینه‌سازی هوشمند را برای الگوهای بار کاری متنوع با مدیریت عملکرد تطبیقی فراهم می‌کند.
3. یکپارچگی زیرساخت – تراداتا قابلیت حمل چندابری را با انعطاف‌پذیری agnostic فروشنده ارائه می‌دهد، در حالی که SQL Server یکپارچگی seamless را در اکوسیستم‌های مایکروسافت از طریق مدیریت و امنیت یکپارچه ارائه می‌دهد.
4. تحلیل‌های پیشرفته – ClearScape Analytics تراداتا ارکستراسیون جامع ML/AI را با حاکمیت سازمانی فراهم می‌کند، در مقابل هوش embedded SQL Server با پردازش برداری و یکپارچگی Fabric.
5. در دسترس بودن استعداد – SQL Server از استخر استعداد بزرگ‌تر و منابع جامعه بهره می‌برد، در حالی که تراداتا تخصص تخصصی نیاز دارد اما پشتیبانی جامع فروشنده ارائه می‌دهد.
6. پشتیبانی و جامعه – تراداتا پشتیبانی فروشنده درجه سازمانی را با تخصص خاص صنعت فراهم می‌کند، در حالی که SQL Server منابع جامعه گسترده و یکپارچگی اکوسیستم مایکروسافت را ارائه می‌دهد.
7. تناسب مورد استفاده – تراداتا انبار داده مقیاس بزرگ را با الزامات رعایت مقرراتی هدف قرار می‌دهد، در حالی که SQL Server سیستم‌های تراکنشی را با قابلیت‌های یکپارچگی داده و تحلیلی خدمت‌رسانی می‌کند.
8. هزینه کل مالکیت – قیمت‌گذاری مبتنی بر مصرف تراداتا با جداسازی محاسباتی-ذخیره‌سازی در مقابل مجوزدهی رقابتی SQL Server با مزایای هزینه اکوسیستم Azure.

نتیجه‌گیری

تراداتا و SQL Server رویکردهای متمایزی را به مدیریت داده سازمانی نمایندگی می‌کنند، با تراداتا که در تحلیل‌های مقیاس عظیم و انعطاف‌پذیری چندابری برتری دارد در حالی که SQL Server یکپارچگی برتر اکوسیستم مایکروسافت را ارائه می‌دهد. برای سازمان‌هایی که جابجایی داده بین این پلتفرم‌ها نیاز دارند، Airbyte یک راه‌حل انعطاف‌پذیر ارائه می‌دهد که حاکمیت داده را حفظ می‌کند در حالی که trade-offهای یکپارچگی سنتی را حذف می‌کند.

سؤالات متداول

تفاوت اصلی بین تراداتا و SQL Server چیست؟

تراداتا برای تحلیل‌های مقیاس بزرگ با معماری پردازش موازی عظیم (MPP) طراحی شده است و آن را برای کوئری‌های پیچیده و انبار داده سازمانی ایده‌آل می‌سازد. در مقابل، SQL Server یک RDBMS عمومی است که برای پردازش تراکنشی (OLTP) بهینه‌سازی شده و به طور محکم با اکوسیستم مایکروسافت ادغام می‌شود. هر دو از تحلیل‌ها پشتیبانی می‌کنند، اما معماری‌ها و موارد استفاده اصلی‌شان به طور قابل توجهی متفاوت است.

کدام پلتفرم انعطاف‌پذیری استقرار بیشتری ارائه می‌دهد؟

تراداتا مدل چندابری و هیبریدی واقعی را پشتیبانی می‌کند و portability بار کاری را در سراسر AWS، Azure، Google Cloud و on-prem بدون مذاکره مجدد مجوزدهی امکان‌پذیر می‌سازد. SQL Server، در حالی که در فرمت‌های on-prem و ابری موجود است، برای Azure از طریق سرویس‌هایی مانند Azure SQL Database و SQL Managed Instance بهینه‌سازی شده است. تراداتا برای سازمان‌هایی که از قفل‌شدن به فروشنده اجتناب می‌ورزند مناسب است، در حالی که SQL Server برای زیرساخت‌های متمرکز بر مایکروسافت ایده‌آل است.

تراداتا و SQL Server در قابلیت‌های یکپارچگی چگونه متفاوت هستند؟

تراداتا از رویکرد فدرات‌شده از طریق QueryGrid استفاده می‌کند که کوئری‌های یکپارچه را در سراسر سیستم‌های ناهمگن بدون جابجایی داده امکان‌پذیر می‌سازد. آن از ingestion زمان واقعی و بارهای کاری ELT توزیع‌شده پشتیبانی می‌کند. SQL Server بر SQL Server Integration Services (SSIS) و PolyBase برای جابجایی و تحول داده تکیه دارد. SQL Server در محیط‌های ساخت‌یافته و هم‌تراز با مایکروسافت برتری دارد، در حالی که تراداتا انعطاف‌پذیری تحلیلی cross-platform را ترجیح می‌دهد.

کدام پلتفرم در امنیت و رعایت قوی‌تر است؟

هر دو پلتفرم درجه سازمانی هستند اما با تمرکزهای متفاوت. تراداتا بر کنترل دسترسی fine-grained، مدیریت کلید خارجی (BYOK)، poly-anonymization و رعایت FedRAMP تأکید دارد. SQL Server ویژگی‌های enclave امن، ledgering شبیه به بلاکچین، یکپارچگی با Microsoft Purview و Always Encrypted را ویژگی می‌کند. تراداتا در صنایع تنظیم‌شده مانند مالی و بهداشت برتری دارد؛ SQL Server در محیط‌های مایکروسافت که به ابزارهای حاکمیت Azure نیاز دارند، برجسته است.

استراتژی‌های بهینه‌سازی عملکرد کلیدی برای هر پلتفرم چیست؟

تراداتا از ایندکس‌های primary پارتیشن‌بندی‌شده، اجرای multi-cluster و آمار خودکار از طریق TASM برای تنظیم عملکرد بهره می‌برد. SQL Server ۲۰۲۵ پردازش کوئری هوشمند، بازخورد grant حافظه، اجرای batch-mode و مدیریت ایندکس خودکار را معرفی می‌کند. هر دو بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری ماشین را در آغوش گرفته‌اند، اما تراداتا بر تحلیل‌های مقیاس پتابایت تمرکز دارد، در حالی که SQL Server بین موارد استفاده OLTP و OLAP تعادل برقرار می‌کند.