Microsoft使企业和数据库管理员(DBA)可以更轻松地利用云来支持其尖端的，数据密集型工作负载。SQL Server 2017已随附内置AI(人工智能)功能以及对Linux和DevOps友好的应用程序容器支持。微软期望其许多客户运行数据库软件，并将这些功能用于自己的数据中心。

但是，这家软件巨头还在Azure云计算平台上为那些可能有一天可能不可避免地想要利用Microsoft超大规模云的功能来面对大规模数据增长的现代化业务的企业腾出空间。微软数据平台部门总经理约翰“ JG” Chirapurath告诉eWEEK，推动软件巨头客户数字化转型的关键领域之一是“数据加人工智能”

他继续说道：“在一段时间内，我们注意到，在Hadoop和[其他大数据平台]的世界中，我们正在收集比以往更多的数据。” “当您添加在人工智能中看到的创新时(Azure ML [机器学习]就是一个例子)，再加上云中可用的巨大计算能力，我们看到的是客户转变了他们的[业务]以惊人的方式跨越数据和AI频谱。”

在Jet.com，这些方法包括实时提供个性化定价服务，即使在需求高峰时也是如此。同时，罗克韦尔自动化(Rockwell Automation)正在使用Azure关联天气状况和其他指标，以对其具有IoT功能的气候控制设备进行预测性维护。

Chirapurath说，所有类型的企业都可以利用Microsoft的数据平台(一种基于混合云的方法)来存储，管理数据并从数据中获取更多价值。

在10月31日至11月举行的2017年PASS峰会期间。3在西雅图，微软高管展示了一些新的和即将推出的基于云的功能，这些功能可以帮助组织充分利用其生成的海量数据。在演示中，Azure SQL数据库每秒吸收140万行。使用T-SQL(Transact-SQL)编程扩展来运行Azure ML分析模型，客户可以在短时间内或每行数据平均20毫秒的时间内加载大量数据。

Microsoft还致力于发布Azure SQL数据仓库的混合数据集成功能。当前处于预览状态，它们将使用户能够运行SSIS(SQL Server集成服务)工作负载，而无需对SSIS包进行任何更改，从而实现跨本地系统和云的数据集成。

为了提高整体性能，Microsoft当前正在运行其新的针对Azure SQL数据仓库的计算优化层的公开Beta。它提供的查询性能是其前身的100倍，可扩展性是其五倍，可帮助企业加速大数据分析。它还具有高达每秒45亿行的查询速度和高达每秒360 GB的扫描吞吐量。

新的性能层使用户能够在几分钟内配置4,000多个虚拟CPU。微软表示，新的Compute Optimized Tier还是第一个使用NVMe SSD来提高存储性能的基于云的数据仓库。