Chuyển tới nội dung
Home » Cloud Sql Server Database | Đăng Ký Google Cloud Platform

Cloud Sql Server Database | Đăng Ký Google Cloud Platform

Cloud SQL for SQL Server

IT Consulting Services

Authored by Atlantic

Sử dụng ứng dụng Redmine trên Cloud Nhân Hòa

Sử dụng ứng dụng Redmine trên Cloud Nhân Hòa

Nơi chứa các tài liệu dành cho dịch vụ Cloud365.

Là phần mềm được Microsoft phát triển dựa trên RDBMS (RDBMS là viết tắt của Relational Database Management System có nghĩa là hệ quản trị cơ sỡ dữ liệu quan hệ). Là hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng. Là một nền tảng độc lập. Phần mềm sử dụng cả giao diện dòng lệnh và giao diện GUI.

Đối tượng của SQL server là các bảng dữ liệu với các cột và các hàng. Cột được gọi là trường dữ liệu và hàng là bản ghi của bảng. Cột dữ liệu và kiểu dữ liệu xác định tạo nên cấu trúc của bảng. Khi bảng được tổ chức thành một hệ thống cho một mục đích sử dụng cụ thể vào công việc nào đó sẽ trở thành một cơ sở dữ liệu.


Enterprise- bản cao cấp nhất với đầy đủ tính năng.


Standard- ít tính năng hơn Enterprise, sử dụng khi không cần dùng tới các tính năng nâng cao.


Workgroup- phù hợp cho các công ty lớn với nhiều văn phòng làm việc từ xa.


Web- thiết kế riêng cho các ứng dụng web.


Developer- tương tự như Enterprise nhưng chỉ cấp quyền cho một người dùng duy nhất để phát triển, thử nghiệm, demo. Có thể dễ dàng nâng cấp lên bản Enterprise mà không cần cài lại.


Express- bản này chỉ dùng ở mức độ đơn giản, tối đa 1 CPU và bộ nhớ 1GB, kích thước tối đa của cơ sở dữ liệu là 10GB.


Datacenter- thay đổi lớn trên SQL Server 2008 R2 chính là bản Datacenter Edition. Không giới hạn bộ nhớ và hỗ trợ hơn 25 bản cài.


Enterprise Evaluation- bản SQL Server Evaluation Edition là lựa chọn tuyệt vời để dùng được mọi tính năng và có được bản cài miễn phí của SQL Server để học tập và phát triển. Phiên bản này có thời gian hết hạn là 6 tháng từ ngày cài.

Phiên bản của Cloud365 hiện hỗ trợ là : SQL Server 2008, SQL server 2012, SQL Server 2014 và là phiên bản Enterprise, có thể sử dụng thử dịch vụ tại đây

Microsoft SQL Server đã được cài đặt sẵn trên Cloud của cloud365, người dùng có thể chọn sử dụng cùng Plesk hoặc chỉ cài đặt hệ điều hành Windows + SQL Server:

Người dùng có thể thực hiện order VPS thông qua trang chủ nhanhoa.com :

Hoặc có thể liên hệ trực tiếp với bộ phận kinh doanh Nhân Hòa

Với trường hợp đang sử dụng dịch vụ tại Cloud365 : người dùng có thể tự rebuild Cloud để sử dụng SQL Server (với Cloud từ gói C trở lên):

Chọn

REBUILD

Trong phần Hệ điều hành, chọn Windows App, sau đó chọn template muốn sử dụng

Click

REBUILD

để bắt đầu rebuild máy ảo. Lưu ý, dữ liệu máy ảo sẽ bị mất hết.

Sau khi rebuild thành công, thông tin máy ảo sẽ được gửi tới người dùng.

Sau khi nhận được thông tin Cloud365.vn cung cấp, người dùng có thể truy cập được SQL Server Database thông qua 2 cách: remote access hoặc local access.

Ở đây, người dùng có thể truy cập SQL trên chính server đó như sau:


Microsoft SQL Server Management Studio

Sau khi hiện màn hình đăng nhập người dùng có thể đăng nhập bằng Windows Authentication (ở đây mặc định là tài khoản

Administrator

) hoặc bằng tài khoản admin của SQL (

sa

) mà cloud365 đã cung cấp.

Đăng nhập thông tin chính xác người dùng có thể truy cập – thao tác với các cơ sở dữ liệu trên cloud:

Khi cần hỗ trợ xin liên hệ với chúng tôi:

Công ty phần mềm Nhân Hòa


19006680

Tạo và kết nối SQL trên Cloud

Bài đăng này đã không được cập nhật trong 4 năm

Sự khác biệt giữa SQL Server và SQL Server Management Studio (SSMS)

Ở Việt Nam, đa phần các trường thường dạy môn Cơ Sở Dữ Liệu (Database) thông qua MS SQL Server. Việc cài đặt SQL Server là một … cực hình với nhiều người, vì vừa lâu, vừa nặng, lâu lâu còn hay bị conflict với Visual Studio v…v

Thật ra, mỗi lần cài đặt MS SQL Server, máy bạn sẽ được cài tận 2 thứ:

  • SQL Server: Đây là database server, cho phép chúng ta lưu trữ, query dữ liệu.
  • SQL Server Management Studio (SSMS): Đây là công cụ cho phép developer/sysadmin kết nối tới database để quản trị, theo dõi, query, phân quyền v…v

Nếu ví SQL Server là cái kho chứa dữ liệu, thì SSMS chính là hệ thống điều khiển kho, cho phép ta theo dõi hoạt động trong kho, điều hàng hóa ra vào kho.

Trong thực tế, các database server chỉ cài SQL Server thôi. Còn lại, sysadmin, developer, data engineer sẽ cài SSMS ở máy mình để kết nối, query, lấy dữ liệu từ data nằm trong SQL Server ở máy khác.

Tạo Database trên Cloud

Chúng ta cùng bắt tay vào tạo thôi nào.

  1. Từ menu trái, bấm Create a Resource và chọn Database

  2. Điền thông tin đầy đủ, chọn resource group. Nếu chưa có Database Server, bạn bấm vào Create new để tạo Server.

Server name là URL để sau này bạn kết nối tới Database Server đó. Nhớ lưu login và mật khẩu lại để sau này còn dùng mà kết nối. Một database server có thể chứa nhiều database: Ví dụ bạn có database web bán hàng, database doanh số, database analytic, bạn có thể để tụi nó chung 1 database server cũng ko sao cả.

  1. Sau khi đã tạo server, hãy chọn thiết lập cho DB của bạn. Để đơn giản, mình không dùng Elastic Pool, chọn gói Basic cho rẻ (5$ / tháng) thôi.

  2. Sau đó, bạn chỉ việc bấm “Create” và ngồi chờ thôi. Sau 3 phút là DB đã được tạo xong, nhanh hơn hẳn ngồi 60p chờ cài.

  3. Sau khi thấy notification, bạn bấm Go to resource để xem Database Server mình vừa tạo ra.

  1. Database Server đã được tạo thành công, giờ kết nối vào quẩy

Kết nối thử tới Database trên Cloud

Sau khi đã có DB, chúng ta chỉ việc kết nối thử vào chạy query.

Cài đặt Management Tool

Nếu các bạn xài Windows, các bạn có thể cài SQL Server Management Studio. Nếu dùng Mac/Linux/Ubuntu, các bạn có thể xài Azure Data Studio.

Thêm Client IP và Firewall

Vì lý do bảo mật, chỉ các máy ảo/app service nằm chung resource group/virtual network với database server mới có thể kết nối tới server đó.

Do vậy, bạn phải thêm IP của mình vào whitelist để không bị chặn. Chỉ cần bấm “Set server firewal” ở góc trên bên trái, bấm “Add Client IP” sau đó Save là ok.

Kết nối tới database.

Điền Server Name, login và password mà mình đã khai báo lúc tạo DB.

Giả sử bạn đang ở ngoài quán net, ko cài Management Tool thì sao? Không sao cả, gần đây Azure đã có chức năng Query Editor ngay trên Dashboard luôn

Ta có thể xem table, query, edit dữ liệu một cách dễ dàng.

Lấy connection string cho ứng dụng

Tất nhiên, database server thì phải có ứng dụng để đọc / ghi dữ liệu. Azure còn có một chức năng khá tiện lợi để lấy Connection String cho ứng dụng của bạn.

Chỉ cần bấm vào Connection String bên menu trái, các bạn sẽ lấy được connection string cho app C#, Java, PHP v..v

Với database này, các bạn có thể dễ dàng chia sẻ connection để bạn bè, đồng nghiệp trong team cùng kết nối tới để dev app. Không còn lo cảnh mỗi đứa một database, không có data để test hoặc mỗi lần sửa database phải chạy script lại nữa.

Tạm kết

Ta vừa tìm hiểu về bắt tay vào tạo Database trên Azure. Thay vì phải ngồi cài đủ thứ từ Visual Studio tới MS SQL, chỉ cần làm theo hướng dẫn là sau 5p đã có cái Database để cả team code chung rồi!

Database này cũng khá rẻ, chỉ khoảng 7-8$ / tháng. Khi hệ thống phát triển to lên, chỉ việc tăng DTU là database sẽ chạy nhanh hơn, chịu tải được nhiều hơn ngay (dĩ nhiên là tốn tiền hơn).

Ngoài file ra, đôi khi hệ thống còn phải chứa rất nhiều file như: ảnh, text, document do người dùng up lên. Các dữ liệu này có thể nặng vài trăm MB tới hàng chục TB.

Tham khảo

All rights reserved

Azure SQL Database

See how customers are innovating with Azure SQL Database

Accelerated journey

Kaushik Mukherjee, Head of Software Engineering, udaan

Flexible, scalable engineering

Jochen Fischer, Senior Software and Security Architect, Deutsche Post DHL Group

Powering a sustainable future

Paul Hill, Principal Cloud Architect, Schneider Electric

Improved data protection

Shane Gallagher, Software Engineer, Loyal

Cloud SQL for SQL Server
Cloud SQL for SQL Server

FAQ

  • Azure SQL Database is available as a single database with its own set of resources managed via a logical server, and as a pooled database in an elastic pool, with a shared set of resources managed through a logical server. In general, elastic pools are designed for a typical software-as-a-service (SaaS) application pattern, with one database per customer or tenant. With pools, you manage the collective performance, and the databases scale up or down automatically.

    Learn more about elastic pools. Learn more about software as a service (SaaS) application pattern

  • Azure Hybrid Benefit helps you maximize the value of your current licensing investments and accelerate your migration to the cloud. Azure Hybrid Benefit for SQL Server is an Azure-based benefit that enables you to use your SQL Server licenses with active Microsoft Software Assurance to pay a reduced rate (“base rate”) on vCore-based Azure SQL services. Further optimize your costs with centralized management of your Azure Hybrid Benefit across your entire subscription or billing account.

    Learn more about Azure Hybrid Benefit. Learn more about centralized management.

  • No. Azure SQL Database is a fully managed database service—Microsoft operates SQL Server for you and ensures its availability and performance. SQL Database also includes features to enhance your business continuity and security, such as built-in high availability and threat detection, so that you don’t have to worry about administering or maintaining your SQL Server databases.

    Learn more about built-in high availability. Learn more about threat detection.

  • The vCore-based service tiers are primarily differentiated by availability, storage type, and input/output (I/O) per second. General purpose is a budget-oriented option that’s best when input/output performance or failover time is not the priority. Hyperscale is optimized for online transaction processing (OLTP) and hybrid transactional analytical workloads. The business critical tier is best for OLTP applications with high transaction rates and low I/O latency requirements.

    Learn more about vCore-based service tiers.

  • Connectivity between Azure SQL Database and the Azure internet gateway is guaranteed at least 99.99 percent of the time, regardless of your service tier. The remaining 0.01 percent is reserved for patches, upgrades, and failovers. For more information, read the SLA and learn about the high-availability architecture.

    Learn more about the SLA. Learn more about the high-availability architecture.

  • SQL databases, also known as relational databases, are systems that store collections of tables and organize structured sets of data in a tabular columns-and-rows format, similar to that of a spreadsheet.

    Learn more about SQL databases.

Hướng dẫn tạo database miễn phí sử dụng SQL trên Google Cloud

Bài đăng này đã không được cập nhật trong 4 năm

Get started with Azure SQL Database

Create an Azure SQL Database
Try SQL Database for free
Business value of Azure SQL
Read SQL Database documentation
Explore code samples
Find real world examples
Azure SQL Devs’ Corner
Learn the fundamentals of Azure SQL.
Learn new skills
Azure SQL blog
Azure SQL Database Hyperscale
Professional cloud database administration
Database Configurations with Google Cloud SQL
Database Configurations with Google Cloud SQL

Build on fast, flexible, and elastic SQL

  • Power your resource-intensive apps and keep mission-critical workloads running at peak performance.Accelerate time to market with support for multiple data formats, platforms, and popular languages.Build new apps with flexible Hyperscale cloud databases that automatically scale with the pace of your business.Protect your data and maintain business continuity with built-in controls and machine learning–based security capabilities.

Deploying Databases on Google Cloud: Single Cloud, Hybrid, and Multicloud Deployment

Google Cloud Platform (GCP) supports three primary deployment models: single cloud, hybrid, and multicloud.

Single Cloud Deployment

The simplest deployment model is to deploy databases on Google Cloud only, via:

  • Creating of new cloud databases on Google
  • “Lift and shift” of existing workloads from on-premise to the cloud, and discontinuing the on-premise database resources

Hybrid Deployment: Google Cloud and On-Premises Resources

Hybrid deployments are useful when you have applications in the cloud that need to access on-premises databases or vice versa. For example, if you are performing marketing analytics on-premises and need to access customer databases hosted in the cloud.

There are three primary considerations for deployment a database in a hybrid model – with some data on Google Cloud and some on-premises:

  • Master database—you need to decide whether your master database is stored on-premises or in the cloud. If you choose the cloud, GCP resources can act as a data hub for on-premises resources. If you choose on-premises, your in-house resources can sync data to the cloud for remote use or backup. This can enable you to maintain mirrored databases, providing a failover in case of disaster.
  • Managed services—these services are only available for resources in the cloud. If you need to use a hybrid application with your data, you may not be able to access managed services for that application. For example, if you are creating a hybrid cloud database, you cannot fully benefit since your on-premises resources aren’t managed. These services include scalability, redundancy, and automated backups. You can, however, use third-party managed services.
  • Portability—the type of data store you choose affects the portability of your data. To ensure that data can be transferred reliably, and that configuration and administration are consistent, you need to consider a cross-platform store, such as MySQL. Using homogeneous databases on-premises and in the cloud ensures that you do not have to reformat or rescheme data. This enables you to easily transfer it as needed.

The following diagram illustrates an example of a hybrid architecture with Google Cloud and on-premises systems.

Multicloud Deployment: Google Cloud and Other Cloud Providers

Multicloud deployments enable you to combine databases deployed on Google Cloud with database services from other cloud providers. This can help you create multiple fail-safes, more effectively distribute your database, or take advantage of a wider array of proprietary cloud features.

When considering a multicloud deployment you should be aware of the following:

  • Integration—it is important to ensure that client systems can smoothly access databases, regardless of the cloud they are deployed on. You can use open-source client libraries to make databases seamlessly available across clouds, such as jclouds (see the JDBC guide).
  • Database migration—with multiple cloud providers, you may need to migrate data between clouds. To migrate databases into GCP, you will need to use database replication tools or export/import processes. There are several Google Cloud migration tools you can use to migrate data into Google Cloud, such as the Google Storage Transfer service.

The following diagram illustrates a multicloud deployment involving GCP and another public cloud provider.

SQL Server in the Cloud: Creating a Microsoft Azure SQL Database (2023 Version)
SQL Server in the Cloud: Creating a Microsoft Azure SQL Database (2023 Version)

Tạo database và cấu hình database sử dụng SQL

Đầu tiên sau khi đã đăng ký thành công google sẽ chuyển đến một trang dashboard với các tính năng của mình. Ở phần này ta chọn vào thanh bar bên góc trái để show ra nhưng tính năng mà nhà cung cấp đang có. Ta sẽ tìm và chọn vào mục SQL

Tiếp đến chọn Create Instance

Chọn MySQL

Tiếp đến chọn thế hệ của MySQL và google khuyên dùng Choose Second Generation. Và ta cũng sẽ chọn thế hệ này.

Tiếp đến là thiết lập thông tin cho Instance ID. Mục password chúng ta nên để là no password, phần chọn khu vực nên chọn khu vực đông nam á (asia-southeast1) vì càng gần mình thì tốc độ sẽ càng nhanh.

Và Create để tạo database

Chúng ta sẽ phải đợi từ 5-7 phút để database được tạo

khi dấu tích xanh đã hiện tức database đã được tạo thành công. Bước tiếp theo chúng ta sẽ cấu hình tài khoản và ip public để có thể kết nối đến database bằng các trình quản lý database khác.

Giờ đến phần cấu hình chúng ta sẽ vào bên trong database và chọn đến phần Users.

Mặc định sẽ có 2 tài khoản là root và mysql.sys . Chúng ta có thể vào thay đổi mật khẩu hoặc tạo 1 tài khoản mới cho riêng mình.

sẽ đợi database cập nhật và tiếp đến chúng ta sẽ cấu hình ip public để truy cập từ xa.

Tại đây ta sẽ cấp cho những ip nào được phép truy cập vào database. Chú ý là sẽ sử dụng IPv4 để tránh trường hợp tìm kiếm bằng MyIP trên google sẽ ra IPv6 sẽ không phù hợp với chuẩn.

Add vào IP Public và save lại

Tiếp đến là kết nối với trình quản lý mà trong bài này mình sẽ sử dụng Navicat một cung cụ cực kỳ hữu dụng. Chắc bài sau mình sẽ hướng dẫn crack và sử dụng phần mềm này.

Đầu tiên sẽ tạo kết nối đến database

Quay lại trang GCP và coppy địa chỉ của database sau đó dán vào natvicat

sử dụng tài khoản chúng ta vừa tạo để đăng nhập. Chọn Test Connection

Vậy là đã tạo kết nối thành công. Bây giờ chỉ việc sử dụng và trải nghiệm thôi

Chuột phải vào kết nối và tạo database mới

Vậy là giờ có thể tạo bảng kết nối một cách thật dễ dàng rồi

How to Choose a Google Cloud Database Service

Even after you explore your database options in Google Cloud, deciding which are the right options for you can be a challenge. When considering your options, keep in mind that many organizations need and can benefit from using multiple services. This enables you to optimize your implementations according to database capabilities, rather than trying to adapt a database service to fit all needs.

Cloud SQLCloud SQL is a good option when you need relational database capabilities but don’t need storage capacity over 10TB or more than 4000 concurrent connections. You also need to be skilled at on-premise management.

Cloud SpannerCloud Spanner is a good option when you plan to use large amounts of data (more than 10TB) and need transactional consistency. It is also good if you want to use sharding for higher throughput and accessibility.

If you know or think that you might eventually need to be able to horizontally scale your Google Cloud database, Cloud Scanner is a better option than Cloud SQL. If you start with Cloud SQL and need to eventually move to Cloud Spanner, be prepared to re-write your application in addition to migrating your database.

Cloud Firestore/DatastoreCloud Firestore or Datastore are good options when you plan to focus on app development and need live synchronization and offline support.

If you need to store unstructured data in JSON documents, Cloud Datastore is the recommended option. This is in comparison to if you need to store structured data, in which case Cloud Spanner is recommended.

An additional factor to consider is whether you need atomicity, consistency, isolation, durability (ACID) compliance. If so, you need to choose Cloud Spanner since Cloud Datastore only offers atomic and durable transactions.

Cloud BigtableCloud Bigtable is a good option if you are using large amounts of single key data. In particular, it is good for low-latency, high throughput workloads.

If you need to perform single-region analytics, Cloud Bigtable is preferred over Cloud Spanner. However, if you need multi-regional operations, Cloud Spanner is the recommended solution. For example, Cloud Bigtable is a good option for a time series app created for DevOps monitoring. Meanwhile, Cloud Spanner is the recommended option for an infrastructure monitoring platform designed for software as a service (SaaS) offering.

Cloud MemorystoreCloud Memorystore is a good option if you are using key-value datasets and your primary concern is transaction latency.

If you do not need disk-based data persistence and are only using the service for caching, Cloud Memorystore should be your choice. However, if you are concerned about issues like cache to database consistency or stream processing, you should choose Cloud Bigtable. Likewise, any time that your volume of data is too big to fit into memory, Cloud Memorystore is not the best option for you.

Create Microsoft SQL Server Google Cloud SQL Instance
Create Microsoft SQL Server Google Cloud SQL Instance

Đăng ký Google Cloud Platform

Đầu tiên cần đăng nhập tài khoản google hay chính là Gmail và truy cập vào trang chủ của Google Cloud

Một khung dùng thử sẽ hiện ra

Nhập vào các thông tin cần thiết của bạn.

Điều quan trọng ở đây là bạn cần phải khai báo một phương thức thanh toán (Payment method), chẳng hạn thông qua VISA để kiểm tra đảm bảo các thông tin bạn khai báo là chính xác. 1$ sẽ bị trừ khỏi tài khoản của bạn, nhưng google sẽ trả lại bạn 1$ sau đó vài ngày. Nếu bạn không có VISA có thể đăng ký 1 thẻ VISA ảo của TPB ở đây app.emoney.tpb.vn và nạp vào 30.000 để google xác nhận khi bạn đăng ký VPS.

Google cloud là gì?

Google Cloud Platform (GCP) là nền tảng điện toán đám mây cho phép doanh nghiệp, tổ chức xây dựng và chạy các ứng dụng của mình trên chính hệ thống mà Google xây dựng. Các ứng dụng phổ biến của Google sử dụng Google Cloud Platform đang rất được ưa chuộng hiện nay đó là: Google Search, Google Maps, Google Apps, Chrome, Youtube, … Hiện tại GCP để cạnh tranh với Amazon thì họ đang khuyễn mãi 300$ cho những người đăng ký sử dụng dịch vụ của họ. Tự dung có 300$ dùng 1 năm tại sao không sử dụng đúng không ạ. Vậy trong bài viết này mình sẽ hướng dẫn mọi người các đăng ký và tạo một database sử dụng SQL hoàn toàn miễn phí, sẽ rất phù hợp cho project làm việc nhóm mọi người sẽ có thể sử dụng chung database mà hoàn toàn miễn phí trong 1 năm.

Cloud SQL in a minute
Cloud SQL in a minute

More about Google Cloud Database

  • Google Cloud Dataflow: The Basics and 4 Critical Best Practices
  • Should You Still Be Using Google Cloud Datastore?
  • Google Cloud PostgreSQL: Managed or Self-Managed?
  • Google Cloud Data Lake: 4 Phases of the Data Lake Lifecycle
  • Google Cloud NoSQL: Firestore, Datastore, and Bigtable
  • Google Cloud Big Data: Building Your Big Data Architecture on GCP
  • Google Cloud Database Services Explained: How to Choose the Right Service for Your Workloads
  • Google Cloud MySQL: MySQL as a Service vs. Self Managed in the Cloud
  • Understanding Google Cloud High Availability
  • 8 Types of Google Cloud Analytics: How to Choose?
  • Cloud Firestore: An In-Depth Look
  • Google Cloud BigQuery: How and When to Use Google Cloud BigQuery to Store Your Data
  • Oracle on Google Cloud: Two Deployment Options
  • SQL Server on Google Cloud: Two Deployment Options
  • Google Cloud SQL: MySQL, Postgres and MS SQL on Google Cloud

Subscribe to our blog

Thanks for subscribing to the blog.

February 28, 2021

Topics: Cloud Volumes ONTAP DatabaseGoogle CloudElementary10 minute read

Google Cloud Platform (GCP) provides a wide range of computing resources, including database services. GCP offers three types of reference architectures for global data distribution—hybrid, multicloud, and regional distribution. When choosing a Google database service, you should take these architectures into consideration.

In this post, we’ll explain data distribution in GCP, and provide an overview of popular Google cloud database services, including key considerations when assessing and choosing a service. We’ll also show how NetApp Cloud Volumes ONTAP can help centralize and simplify the management of Google cloud database resources.

This is part of an extensive series of guides about managed services.

In this article, you will learn:

  • Deploying Databases on Google Cloud: Single, Hybrid, and Multicloud
  • Top 7 Google cloud database services
  • How to choose a Google cloud database
  • Google cloud database management with Cloud Volumes ONTAP

Google Cloud Database Services

GCP offers several Google Cloud database services you can choose from. Below is an introduction to each.

Cloud SQL

Cloud SQL is a fully managed, relational Google Cloud database service that is compatible with SQL Server, MySQL, and PostgreSQL. It includes features for automated backups, data replication, and disaster recovery to ensure high availability and resilience. You can integrate this service with Compute Engine, App Engine, BigQuery, and Kubernetes.

Common use cases for Cloud SQL include:

  • Lift and shift of on-premise SQL databases to the cloud
  • Large-scale SQL data analytics
  • Supporting content management system (CMS) data storage and scalability
  • Managing databases using Infrastructure as Code (IaC)
  • Development and deployment of containerized applications and microservices

Cloud Spanner

Cloud Spanner is another fully managed, relational Google Cloud database service. It differs from Cloud SQL by focusing on enabling you to combine the benefits of relational structure and non-relational scalability. It provides strong consistency across rows and high-performance operations. It includes features for automatic replication, built-in security, and multi-language support.

Use cases for Cloud Spanner include:

  • Supply chain management and manufacturing
  • Financial trading, analysis, and prediction
  • Logistics and transportation

BigQuery

BigQuery is a fully managed, serverless data warehouse. You can use it to perform data analyses via SQL and query streaming data. This service includes a built-in Data Transfer Service to help you migrate data from on-premises resources, including Teradata.

BigQuery includes features for machine learning, business intelligence, and geospatial analysis. These features are provided through BigQuery ML, BI Engine, and GIS.

Use cases for BigQuery include:

  • Process analytics and optimization
  • Big data processing and analytics
  • Machine learning-based behavioral analytics and predictions
  • Data warehouse modernization

Cloud Bigtable

Cloud Bigtable is a fully managed NoSQL Google Cloud database service. It is designed for large operational and analytics workloads. Cloud Bigtable includes features for high availability, zero-downtime configuration changes, and sub-10ms latency. You can integrate it with a variety of tools, including Apache tools like Hadoop, TensorFlow, and Google Cloud services like BigQuery.

Use cases for Cloud Bigtable include:

  • Financial analysis and prediction
  • Internet of things (IoT) data ingestion, processing, and analytics
  • Marketing applications, including hyper personalization

Cloud Firestore

Cloud Firestore is a fully managed, serverless NoSQL Google Cloud database designed for the development of serverless apps. You can use it to store, sync, and query data for web, mobile, and IoT applications. It includes features for offline support, live synchronization, and built-in security. You can integrate Firestore with Firebase, GCP’s mobile development platform, for easier app creation and management.

Use cases for Cloud Firestore include:

  • Mobile and web applications with both online and offline capabilities
  • Multi-user, collaborative applications
  • Real-time analytics
  • Social media applications
  • Gaming forums and leaderboards

Firebase Realtime Database

Realtime Database is a NoSQL Google Cloud database that is part of the Firebase platform. It enables you to store and sync data in real-time and includes caching capabilities for offline use. Realtime Database also enables you to implement declarative authentication, matching users by identity or pattern matching. It includes mobile and web software development kits (SDKs) for easier and faster app development.

Use cases for Firebase Realtime Database include:

  • Development of apps that work across devices
  • Ad optimization and personalization
  • Third-party payment processing
  • Integration of machine learning

Cloud Memorystore

Cloud Memorystore is a fully managed, in-memory Google Cloud data store. It is designed to be secure, highly available, and scalable. Cloud Memorystore enables you to create application caches with sub-millisecond latency for data access. It is compatible with Memcached and Redis protocols.

Use cases for Cloud Memorystore include:

  • Lift and shift migration of applications
  • Machine learning applications
  • Real-time analytics
  • Low latency data caching and retrieval

Google Cloud Database Management with Cloud Volumes ONTAP

NetApp Cloud Volumes ONTAP, the leading enterprise-grade storage management solution, delivers secure, proven storage management services on AWS, Azure and Google Cloud. Cloud Volumes ONTAP supports up to a capacity of 368TB, and supports various use cases such as file services, databases, DevOps or any other enterprise workload, with a strong set of features including high availability, data protection, storage efficiencies, Kubernetes integration, and more.

In particular, Cloud Volumes ONTAP helps in addressing database workloads challenges in the cloud, and filling the gap between your cloud-based database capabilities and the public cloud resources it runs on.

Getting to know Cloud SQL for SQL Server
Getting to know Cloud SQL for SQL Server

Learn more about Google Cloud Database

Cloud Firestore: An In-Depth Look

Cloud Firestore enables you to store web and mobile applications data, in Google Cloud Platform (GCP). You can leverage Cloud Firestore for real time synchronization between client applications, by using listeners.

This article explains what Cloud Firestore is, how it works, and notes the differences between Cloud Firestore and Realtime Database. Including best practices for Cloud Firestore implementations.

Read more: Cloud Firestore: An In-Depth Look.

8 Types of Google Cloud Analytics: How to Choose?

Google Cloud Analytics services provide various capabilities you can use to leverage data to improve customer experience and democratize the use of data across various collaborators. Learn how to build efficient architectures while using Google services.Read more: 8 Types of Google Cloud Analytics: How to Choose?

Understanding Google Cloud High Availability

High availability provides a consistent level of uptime, ensuring workloads experience minimal failure. In GCP, this is achieved by leveraging 24 regions and 73 availability zones and a Compute Engine.

Read more: Understanding Google Cloud High Availability.

Google Cloud MySQL: The Complete Guide

There are several ways to run MySQL on Google Cloud. You can use Google Cloud SQL, which is a managed Google Cloud service. Alternatively, you can use a Google Cloud Marketplace image to install MySQL on a Compute Engine instance. It is also possible to manually install MySQL on Compute Engine.This article provides an in-depth look at these three deployments options.Read more: Google Cloud MySQL: The Complete Guide

Google Cloud PostgreSQL: Managed or Self Managed?

Google Cloud PostgreSQL is a fully managed Google Cloud database service, which allows you to automatically provision and manage PostgreSQL database instances. Learn about the Google Cloud PostgreSQL managed service, and the pros and cons of managed vs. self-managed PostgreSQL on Google Cloud.Read more: Google Cloud PostgreSQL: Managed or Self Managed?

Google Cloud Big Data: Building Your Big Data Architecture on GCP

The Google Cloud Platform provides multiple services that support big data storage and analysis. Possibly the most important is BigQuery, a high performance SQL-compatible engine that can perform analysis on very large data volumes in seconds.Learn how Google Cloud Big Data services can help you build a robust big data infrastructure.Read more: Google Cloud Big Data: Building Your Big Data Architecture on GCP.

Google Cloud NoSQL: Firestore, Datastore, and Bigtable

Google’s cloud platform (GCP) offers a wide variety of database services. Of these, its NoSQL database services are unique in their ability to rapidly process very large, dynamic datasets with no fixed schema. Learn about the big three Google Cloud NoSQL offerings, providing high performance data access for web applications, mobile applications, and huge scale datasets.Read more: Google Cloud NoSQL: Firestore, Datastore, and Bigtable.

Google Cloud Data Lake: 4 Phases of the Data Lake Lifecycle

A data lake is a central repository designed to store, process, and protect large volumes of structured, semi-structured and unstructured data. You can store the data in its native format and use a variety of data without considering size limitations. Learn about the four phases in a Google Cloud data lake lifecycle, and the tools and services Google provides for implementing them.Read more: Google Cloud Data Lake: 4 Phases of the Data Lake Lifecycle.

Google Cloud SQL: MySQL, Postgres and MS SQL on Google Cloud

Google Cloud SQL is a managed database service that allows you to run Microsoft SQL Server, MySQL, and PostgreSQL on Google Cloud. The service provides replication, automated backups, and failover to ensure high-availability and resilience. In addition, it provides an easy and fast way to deploy and operate an SQL database in your cloud.This post introduces the Google Cloud SQL service, explains the features that Google provides for each type of database, the costs, and how to start your first database.Read more Google Cloud SQL: MySQL, Postgres and MS SQL on Google Cloud.

Google Cloud SQL Pricing, and Limits: A Cheatsheet for Cost Optimization

Google Cloud SQL is a database service that offers managed versions of SQL Server, MySQL, and PostgreSQL. This service can provide significant benefits over on-premises implementations. However, before signing up, you should consider both pricing and its limitations. This article explains the various pricing breakdowns of SQL database services in Google Cloud, covers the limitations of Google Cloud SQL, and highlights how you can optimize costs with Cloud Volumes ONTAP.Read more: Google Cloud SQL Pricing, and Limits: A Cheatsheet for Cost Optimization

Should You Still Be Using Google Cloud Datastore?

Google Cloud Datastore is a highly scalable, managed NoSQL database hosted on the Google Cloud Platform. Google has released Firestore, a new version of Datastore with several improvements and additional features. In future, existing Datastore databases will be automatically upgraded to Firestore.Read more: Should You Still Be Using Google Cloud Datastore?

Google Cloud Dataflow: The Basics and 4 Critical Best Practices

Google Cloud Dataflow is a managed service used to execute data processing pipelines based on Apache Beam via the Google Cloud Platform (GCP).Dataflow is a fully pipeline runner that does not require initial setup of underlying resources. Because it is fully integrated with the Google Cloud Platform (GCP), it can easily combine other Google Cloud big data services, such as Google BigQuery.Read more: Google Cloud Dataflow: The Basics and 4 Critical Best Practices

Keywords searched by users: cloud sql server database

Cloud Sql For Mysql, Postgresql, And Sql Server | Google Cloud
Cloud Sql For Mysql, Postgresql, And Sql Server | Google Cloud
Cloud Sql For Sql Server Documentation | Google Cloud
Cloud Sql For Sql Server Documentation | Google Cloud
The Azure Sql Family: Innovation And Value In The Cloud | Microsoft Azure  Blog
The Azure Sql Family: Innovation And Value In The Cloud | Microsoft Azure Blog
Cloud Sql For Sql Server - Youtube
Cloud Sql For Sql Server – Youtube
Getting To Know Cloud Sql For Sql Server - Youtube
Getting To Know Cloud Sql For Sql Server – Youtube
Microsoft Azure Sql Database - Wikipedia
Microsoft Azure Sql Database – Wikipedia
Introduction To Azure Sql Database [Full Course] - Youtube
Introduction To Azure Sql Database [Full Course] – Youtube
Sql Server Download Guide
Sql Server Download Guide
Choose Your Database On Google Cloud - Youtube
Choose Your Database On Google Cloud – Youtube

See more here: kientrucannam.vn

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *