Microsoft SQL Server 2017

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SQL Server 2017 Standard 50 User CAL

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SQL Server 2017 Standard 50 User CAL est une option de licence essentielle pour les entreprises qui ont besoin...

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SQL Server 2017 Standard 50 Device CAL

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SQL Server 2017 Standard 50 Device CAL est la solution idéale pour les entreprises à la recherche d’une plateforme...

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Microsoft SQL Server 2017 — Licence avec prise en charge native de Linux et des conteneurs

Microsoft SQL Server 2017 constitue une version historiquement majeure : pour la première fois, le moteur SQL Server complet a été porté sur la plateforme Linux et Docker. Les entreprises utilisant RHEL, Ubuntu ou SUSE ont ainsi pu exécuter SQL Server sans nœuds Windows dans leur infrastructure. Cette version a transformé la manière de planifier l’architecture des bases de données en France, en particulier dans les projets orientés microservices et conteneurs.

Quelles nouveautés dans SQL Server 2017

Prise en charge native de Linux — RHEL 7.3+, Ubuntu 16.04+, SUSE 12 ; parité T-SQL complète avec la version Windows
Image Docker officielle — prête à l’emploi pour CI/CD, Kubernetes et AKS
Adaptive Query Processing — optimisation automatique des plans : batch mode memory grant feedback, adaptive joins, interleaved execution
Graph Database — prise en charge native des données graphe (nœuds et arêtes) en T-SQL
Python Machine Learning Services — Python 3.5 intégré au moteur aux côtés de R Services
Automatic Database Tuning — création et suppression automatiques d’index sur la base de Query Store
Resumable Online Index Rebuild — reprise d’une reconstruction d’index interrompue

Statut du support

SQL Server 2017 bénéficie du support étendu de Microsoft jusqu’en octobre 2027. C’est l’une des dernières versions de cette génération à recevoir encore des correctifs de sécurité actifs — les entreprises disposent de plus d’un an pour planifier sereinement leur migration vers SQL Server 2022.

Scénarios d’utilisation typiques

Environnements mixtes Windows et Linux avec un moteur de base de données unifié
Applications conteneurisées déployées sur Kubernetes ou Docker Swarm
Projets de data science avec Python et R directement dans la base de données

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