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Sessions Found: 29
In the first part of the session combo Oliver, Sascha and Tillmann will explain the concepts behind a data lake, what is different to current approaches of data storage and how it is implement on Azure. They will look behind the scenes and give you advise on data upload, security and how to use the API to integrated Azure Data Lake into your application. With an introduction to Azure Data Lake Analytics, by explaining how to create analytical jobs, how the distribution system YARN works and the creation of the first queries with U-SQL against the data lake this session will end
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
3 - Cloud

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 2:30 PM - 3:30 PM

Room: Track 3

The second part of the combo will go deep dive into the new language U-SQL. Oliver, Sascha and Tillmann will explain the concepts of the new language as a mix of SQL and C#. They will take Visual Studio and show the power of the new analytical language by creating complex queries, building functionality in C#, creating extractors, using federation to combine different data streams and tools like Azure Data Factory or SSIS to integrate into your landscapes. The combo session will close by explaining how to debug and monitor your U-SQL scripts on the Azure Data Lake Services and what you need to know controlling the service from a cost perspective.
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
3 - Cloud

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 3:45 PM - 4:45 PM

Room: Track 3

Diese Session führt durch eine beispielhafte Performance-Analyse unter der Verwendung von DMVs und Extended Events. Wir sehen, wie man eine Top-Down Analyse mit eingebauten Tools durchführen kann und wie man eine feingradige Analyse selbst mittel den „Wait Statistics“ durchführen kann um Performance-Problemen und Bottlenecks auf die Schliche zu kommen. Zur Identifizierung von Plan-Änderungen wird auch die neue Query Data Store von SQL Server 2016 zum Einsatz kommen. Wer auf dem Feld der Performance-Analysen noch neu ist oder sehen möchte, wie man an die Herausforderung herangehen kann, wird hier praktische Einblicke erhalten, wie man eine Workload analysieren kann. – Die Session ist „Profiler-free“ ;-)
Speaker:

Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
1 - DBA

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 12:00 PM - 1:00 PM

Room: Track 1

Temporal Tables are a new feature in SQL Server 2016. This session will start with an overview of the basic functionality of Temporal Tables based on a real world scenario.
After the core concepts of Temporal Tables have been implemented the session will dive deeper into the functionality of it with all its really great benefits but there is no lunch for free.
This session will demonstrate what's not working fine with Temporal Tables and it's common drawbacks when you will work with this feature of SQL Server 2016.
Fasten seat belts and get an overview of the core concept of Temporal Tables and decide for yourself, whether you would use it or kick it away :)
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
2 - DEV

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 10:45 AM - 11:45 AM

Room: Track 2

When I joined runtastic.com to build their very first centralized data warehouse with Microsoft SQL Server, no one really felt in charge of the server – so the responsibility fell into my humble hands. Besides my duties as a business intelligence architect (designing & implementing the database, ETL & cube), I had to quickly come up with a solution for the most important administrative tasks:
•	Disaster Recovery and Failover
•	Database Maintenance
•	Capacity Management
•	Job & Performance Monitoring
In this session I will invite you to discuss the pros & cons of the solutions I came up with and you will leave the session with helpful concepts and scripts which you can use freely.
Speaker:

Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
1 - DBA

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 2:30 PM - 3:30 PM

Room: Track 1

Power pivot in Excel and SQL server have quite similar user interfaces. Beneath that there are huge strategic differences between the desktop and the server product. Excel users knows the business, so they are the best to build models to the company's needs. So you let the user prototype their models in Excel Power pivot, while bearing in mind that you want to port that model to SSAS Power pivot as a corporate app.

There are best practices you should stick to in order to port the model without problems. This session will discuss the advantage and disadvantages of porting Excel Power pivot model to SSAS. Then there are practices you should learn the Excel user in building formulas, structuring Power pivot models and the way they have to look at data. For the data pro's there are some tricks to support the Excel user in building their model. 
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
5 - BI

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 3:45 PM - 4:45 PM

Room: Track 5

If people think about big data, they always think about Twitter or Facebook. But there are other areas where much more data amounts incurred and the analyzes are more complex. In this talk, we talk about a real example from bioinformatics. We will explain the actual scenario and how the various Microsoft platforms from SQL Server to Azure Data Lake and Power BI could help us – or not.
Speaker:

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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
4 - Mixed

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 5:15 PM - 6:15 PM

Room: Track 4

Die großen Public Cloud Anbieter locken inzwischen mit vielversprechenden Platform-as-a-service Angeboten um Daten jeglicher Art performant und kosteneffizient zu speichern und zu verarbeiten. Neben unterschiedlichen Datenbanken gibt es dazu Dienste für Batch- und Realtime-Processing. In diesem Vortrag werden einige der wichtigen data-driven-services anhand eines typischen IoT Szenarios aus der Praxis beleuchtet. Dazu gehen drei Schwergewichte des Cloud Business ins Rennen:  Microsoft Azure vs. Amazon Web Services vs. Google Cloud Platform 
Speaker:

Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
3 - Cloud

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 5:15 PM - 6:15 PM

Room: Track 3

Bei der Umsetzung von IoT-Projekten passt die Realität oftmals nicht zu den hybriden Cloud-Szenarien. Schmalbandige, instabile oder erst gar nicht vorhandene Internetverbindungen sorgen dafür, dass viele Szenarien in der Praxis nicht umsetzbar sind.
In Fällen, wo eine eingeschränkte Konnektivität die Nutzung von Cloud-Services einschränkt, muss daher eine alternative Architektur entwickelt werden. Die Nutzung günstiger Devices zur lokalen Datenspeicherung und Vorab-Analyse kann hier eine Lösung darstellen. Für die schnelle, ressourcenschonende Datenspeicherung von semi-strukturierten Daten haben sich an vielen Stellen NoSQL Datenbanken etabliert. 
Wir zeigen, wie eine hybride Architektur aus NoSQL Datenbanken auf Devices im Feld und einem zentralen SQL Server aufgebaut werden kann und welche Vor- und Nachteile sie mit sich bringt. 
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
4 - Mixed

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 3:45 PM - 4:45 PM

Room: Track 4

You heard about the “R” language and it’s growing popularity for data analysis. Now you need a walk-through on what is possible analyzing your data? Then this session is for you:

You’ll get a short introduction how R came to be, and what the R ecosystem looks like today. 

Then we will extract sales data from different companies off a Navision ERP database on SQL Server.

Our data will be cleaned, aggregated and enriched in the RStudio environment. We’ll generate different diagrams on-the-fly to gain first insights.

Finally we’ll see how to use the Shiny framework to display our data on a map, interactively changing our criteria, and showing us where the white spots really are.
Speaker:

Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
2 - DEV

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 3:45 PM - 4:45 PM

Room: Track 2

Learn about typical challenges in legal information retrieval, the techniques used in querying data by determining its legal relevance, and how SQL Server 2016 can be used to simplify some of these techniques. For instance, a very important element of legal proceedings is determining which law should be used. Legal rules change over time, resulting in multiple versions of the same law. Laws do not last forever, and can be replaced by other laws (one old law can be replaced by one or more new laws). The timeline of events that are relevant to a particular court case provide one set of criteria to be used to determine the correct law and the correct version of the law. Another example is the trade of products and/or services. In order for a contract to be valid there must be a clear correlation between the offer to buy (or to sell) a product or a service and the corresponding counter-offer. They must both be valid simultaneously, they must both specify the same products or services, and 
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
2 - DEV

Level: Advanced

Session Code:

Date: June 11

Time: 10:45 AM - 11:45 AM

Room: Track 5

Mit dem SQL Server 2012 fing es an, das Backup landete verschlüsselt in der Cloud. Mit dem SQL Server 2014 ging es weiter, erste kompletten Datenbank-Dateien (MDF, NDF und LDF) können nativ von der Azure Cloud verschlüsselt abgelegt werden (#ByeByeTraditionelleFestplatten) oder auch die Replication mit Cloud gemanaged Datenbanken haben neue Geo-HA-Szenarien & -Services ermöglicht. Neue Architekturen zu einer flexibleren Hardware-, Software- und Lizenzstruktur entstanden. Mit dem SQL Server 2016 geht die Reise weiter. Lassen sie sich überraschen wie ein SQL Server 2016 mit quasi unbegrenzter Hardware laufen kann. Die Businesssicht soll natürlich nicht zu kurz kommen mit den Themen Sicherheit und Preis-Kalkulation. 
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
3 - Cloud

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 9:15 AM - 10:15 AM

Room: Track 3

In dieser Session (Level 300) stellen wir einen Vergleich zwischen Nested Loop, Merge und Hash Join an.
Dabei erarbeiten wir die Vor- und Nachteile (Memory Grant, Performance, IO) und ein Verständnis für die Limitationen dieser Join Operatoren. Am Ende der Session werden wir vorhersagen können, für welchen Join Operator sich der SQL Server bei einer bestimmten Abfrage entscheidet um ggf. Performanceproblemen zu antizipieren.
Ein grundlegendes Verständnis der Interpretation des Abfrageplans und -Statistiken wird hierbei vorausgesetzt.
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
4 - Mixed

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 2:30 PM - 3:30 PM

Room: Track 4

Die Session beginnt mit „JSON“ und zeigt an einem Syntax-Vergleich die Ähnlichkeiten zu XML.
Sowohl die unterschiedlichen Einsatzszenarien als auch der technische Background
von JSON und XML bedingen jedoch einen unterschiedlichen Funktions- und Sprachumfang.
Deshalb werden zunächst, soweit möglich, die Parallelen aufgezeigt.
Insbesondere die T-SQL Erweiterungen  „FOR JSON“  und  „OpenJSON“  sind sehr ähnlich implementiert im Vergleich zu „FOR XML“ und „OpenXML“.
Weiterhin sind jetzt im T-SQL die neuen Funktionen  „IsJSON“,  „JSON_VALUE“ und  „JSON_QUERY“ enthalten. Gibt es diese als T-SQL Funktionen auch für XML oder können die Ergebnisse mit XML-Methoden  berechnet werden ?
XML hat darüber hinaus einige weitere Features, die das Speichern (und indexieren) und Abfragen 
(insbesondere mit XQuery) in relationalen Tabellen betreffen. Diese werden ebenfalls beispielhaft aufgezeigt. 
Ziel der Session ist aufzuzeigen, wann welche Sprache jeweils Vorteile bringt.
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
2 - DEV

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 5:15 PM - 6:15 PM

Room: Track 2

Die Anforderungen an die Verarbeitung von Daten im Big Data Umfeld liegen auf dem Tisch. Aber bisher musste man sich aus dem Zoo an verfügbaren Azure Services selbst die Richtigen zusammensuchen, um gängige IoT Szenarien abzubilden: wie z.B. Vorhersagen über das Kaufverhalten zu treffen oder Predictive maintenance (PdM) Lösungen zu entwickeln. Außerdem entwickelt sich die Art, wie Benutzer mit Software interagieren, ständig weiter. Aus einem Konglomerat an Services wurde daher eine durchgängige Suite um neuartige und intelligente Lösungen zu entwickeln und das Kind hat endlich auch einen Namen: Cortana Intelligence Suite!

In diesem Talk beschäftigen wir uns mit dem gesamten Stack vom skalierbaren Dateneingang, über die Echtzeit-Datenverarbeitung bis hin zu prädiktiven Vorhersagen und modernen Visualisierungen in PowerBI. Bleibt am Ende immer noch die Frage: Wo steckt nun Cortana? – Aber auch das werden wir in diesem Talk klären.
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
3 - Cloud

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 10:45 AM - 11:45 AM

Room: Track 3

In dieser Session sehen wir, was der Plancache ist und welche unterschiedlichen Informationen er uns geben kann. Wir lernen Parameter für den Server oder einzelne Datenbanken kennen und wie wir gezielt kleinere oder größere Teile des Plancache bereinigen können. Parameter Sniffing und der Einsatz von Plan Guides runden diesen Teil ab. Abschließend lernen wir ein Dashboard kennen, mit dem wir uns dem Plancache in grafischer Form nähern. Die Analyse unserer Performance-Daten soll uns gezielt einzelne Datenbanken oder Statements zeigen, wo weitere Aktivitäten notwendig sind. Gerade bei Systemen mit vielen Datenbanken wird die genauere Eingrenzung auf die Verursacher der Last vereinfacht.
Speaker:

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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
2 - DEV

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 2:30 PM - 3:30 PM

Room: Track 2

It won’t be long before we host the majority of our data, compute power, reporting, and BI visualizations in the cloud, but we’re not all there quite yet. In this presentation, we will discuss ONLY those options that are available on-premises, covering functionality differences between Power BI and Power BI Desktop as well as the critical integration of .pbix dashboards and visualizations with other enterprise reporting and collaboration tools, such as SharePoint, PowerPoint, Excel, and SQL Server Reporting Services. We’ll also highlight the Microsoft BI roadmap for SQL Server 2016, SSRS, Power BI, Datazen, and what it means specifically for on-premise customers.
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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
5 - BI

Level: Intermedia

Session Code:

Date: June 11

Time: 12:00 PM - 1:00 PM

Room: Track 2

Data Mining war gestern, Data Science ist heute! Mit SQL Server 2016 lässt Microsoft der Sprache R neue Flügel wachsen.
In dieser Session seht ihr die nahtlose Integration der R Services in der SQL Server Datenbank sowie in Reporting Services, welche analytischen Möglichkeiten sich dadurch ergeben.
Ebenso gehen wir auf die Unterschiede zwischen SQ Server R Services und dem eigenständigen R Server bestehen und was es mit ScaleR auf sich hat. Und natürlich darf auch der Einblick in ein R Projekt nicht fehlen.
Speaker:

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Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
2 - DEV

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 9:15 AM - 10:15 AM

Room: Track 2

Default application settings are aimed at the average user. With SQL Server being installed hundreds of thousands, if not millions of times across the globe, this average is inevitably far from your specific use case. With that in mind, we must take a look at what settings are available inside SQL Server that you can change to allow SQL Server to perform better.

We will discuss settings that can provide immediate improvements at the instance, database or object level.

You will leave this session with an understanding of what settings are available to you and how to approach making changes to your environment that can cause great performance improvements, without having to change your applications.
Speaker:

Accompanying Materials:

Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
1 - DBA

Level: Beginner

Session Code:

Date: June 11

Time: 9:15 AM - 10:15 AM

Room: Track 1

Introducing the new scripting language for tabular models. Before SQL Server 2016 tabular models was wrapped into a multidimensional constructs. TMSL is the new native language for tabular which is build on JSON - this makes it easy to understand, modify and deploy.

During this session I will go through and explain some examples on generating a SSAS tabular model by using the new TSML to demonstrate how powerfull this feature is and how you can use it to save time and effort.
Speaker:

Session Type:
Regular Session (60 minutes)

Track:
5 - BI

Level: Advanced

Session Code:

Date: June 11

Time: 2:30 PM - 3:30 PM

Room: Track 5

Sessions Found: 29
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