微软数据平台副总裁T.K. RangaRengarajan本周在西雅图举行的PASS（SQL Server专家协会）峰会2014上介绍了最新的SQL Server数据库进展。值得注意的是，微软数据库云服务计划将推出更多传统SQL Server的功能。

Rengarajan这次的演讲主题是《数据：照亮生产力的未来》，他表示生成数据的终端设备在不断增加，整体数据量将以每年40%的速度呈爆炸式增长。

为帮助企业解决数据难题，Rengarajan宣布将更新微软的云数据库服务Azure SQL Database.据了解，本次更新最早将于年底发布预览版本，其中将包含更多传统SQL Server数据库中的功能。Rengarajan表示，新的Azure SQL Database将改进T-SQL功能，添加新的并行查询以及数据库监控等工具。此外，更新版本还将在独立的数据库表中支持内存OLTP和列存储索引。这也是SQL Server 2014版中最独特的功能。Rengarajan表示，这一功能可以帮助用户在提升Azure数据库OLTP性能之外，还能与内部部署的SQL Server进行更好的集成。

分析的过去，现在与未来

Rengarajan在演讲中表示，企业还应该善于使用数据来“理解过去，分析现在并预测未来”。为实现这一目标，微软近期还发布了三项新的云应用：Azure数据工厂（Data Factory），Azure流数据分析（Stream Analytics）以及Azure机器学习（Machine Learning）。

Azure数据工厂能够收集海量数据并将它们转化为可供分析的格式。微软高级技术产品经理Sanjay Soni对这一新产品进行了演示，他利用一个热图的方式来展示了消费者的兴趣所在，并提示零售商哪些商品需要补货。Azure流数据分析工具可以对事件数据进行实时分析，而Azure机器学习能够将分析转化为预测。

为了演示Azure机器学习功能，Soni使用另外一个例子——基于iPhone的客户忠诚度应用。这个项目能够捕捉一个消费者过往的购买记录，并与相似的消费者进行匹配。然后利用Azure机器学习工具来进行预测，从而为消费者提供更有针对性，更加个性化的商品推荐。

注重预测的力量

微软数据平台市场高级总裁Tiffany Wissner在接受TechTarget记者采访时表示，她认为预测分析将成为企业未来竞争力的主要来源之一。如果一家企业能够预测接下来发生的事而它的竞争对手不能的话，那么这家企业将更有机会获得成功。

微软SQLServer产品市场总裁EronKelly表示，企业还可以使用Azure机器学习工具进行欺诈检测与网络安全的防护。Eron Kelly介绍了一个伦敦商场自动扶梯的案例，其中所有的自动扶梯都安装了传感器，用来监控每一部电梯的运转情况。Azure机器学习工具可以根据扶梯的振动频率进行预测，哪些扶梯需要尽快进行维护以免造成故障。用Kelly的话来说，这就是根据即将发生的事情来做决策。

Rengarajan还向参会者介绍了微软最新的“延伸表”功能，它能够将一个SQL Server表延伸到Azure数据库当中，而且一张数据库表还可以部分部署在企业内部，部分放在云端。这一功能的目的是为企业提供无缝的用户体验：一个应用可以直接调用这个表，而无需再关注它是存储在内部还是云端。

延伸表的使用场景有很多，Wissner介绍：其中之一就是把现有的任务放到内部进行处理，然后将历史数据迁移到云端。此外，还可以将敏感数据放到内部，而把剩下所有的数据都放到云上，比如把体量大的视频文件存储在云上，然后把资源不那么密集的数据放在内部。而对于延伸表功能的发布日期，微软并没有提供相关的具体计划。