Faire dialoguer ses applications avec BizTalk Server

SPECIAL REPORT : MICROSOFT BizTalk Server

Automatiser ses processus métier, fiabiliser ses échanges applicatifs, ouvrir son système d’information vers l’extérieur : Microsoft BizTalk Server tient toutes les promesses de l’EAI en jouant le rôle de chef d’orchestre des échanges inter applicatifs de l’entreprise et des partenaires extérieurs.Le système d’information des entreprises est constitué de nombreuses applications « spécifiques » ou progiciels de gestion intégrés (ERPs) bâtis sur des technologies disparates. Dans le passé, lors d’un développement d’une nouvelle application, une grande partie du travail des services informatiques consistait à développer des interfaces pour soutenir l’échange des informations entre applications. En permettant de faire communiquer ces applications entre elles, l’EAI -Intégration des Applications d'Entreprise- a totalement changé la donne. Mais pourquoi faire communiquer les applications ? Tout simplement parce qu’elles sont excessivement liées entre elles. Si une application de CRM répond à un besoin fonctionnel précis lié à la relation client, elle nécessite cependant des informations générées par d’autres applications, comme la comptabilité client, la gestion des stocks, le support technique.
Dans un contexte de réseau local, cette communication inter applicative peut se gérer plus ou moins facilement. Mais dès que le système d’information s’ouvre sur l’extérieur, vers les partenaires commerciaux (BtoB) ou qu’il est réparti sur de multiples sites, le problème se corse.

Actualités – Février 2004

Les actualités SQL Server pour le mois de Février 2004

Actualités – Juin 2003

Les actualités SQL Server pour le mois de Juin

Outils client pour Analysis Services

par l'équipe OLAP d'ASPIRITY - mis en ligne le 19/05/2003

En 1996, Microsoft a fait son entrée dans le monde de l'analyse online en acquérant la technologie de la société israélienne Panorama Software. Sous le nom d'OLAP Services, cette technologie est devenue partie intégrante de SQL Server 7.0 en 1999. Dans SQL Server 2000, le produit a été étendu et rebaptisé Analysis Services. Le dernier produit d'analyse est un puissant fournisseur d'OLAP (online analytical processing), mais dépourvu d'un outil client pour consulter, présenter ou analyser des données. Les clients qui veulent utiliser Analysis Services sans écrire un navigateur client maison doivent par conséquent trouver une application client du commerce adéquate. Pour aider les lecteurs à  choisir l'application client la mieux adaptée à  leurs besoins, nous avons comparé cinq de ces produits. Après qu'au moins deux consultants aient évalué chaque outil, nous avons rapproché et récapitulé les conclusions. Nous nous sommes aussi assurés qu'au moins l'un des examinateurs de chaque outil l'avait utilisé dans un vrai contexte client.

L’outil Database Hammer

par Joseph Isaac Sack - Mis en ligne le 19/05/2003
Je travaille comme administrateur de base de données (DBA) sous contrat dans une grande société de recherche et de fabrication. Mon manager m'a récemment demandé de trouver la meilleure configuration de base de données pour notre nouveau grand SAN (Storage Area Network) RAID 5. Le fournisseur du SAN n'avait pas de documentation quant aux recommandations de placement de fichiers base de données SQL Server 2000 ou aux meilleures pratiques. Il fallait donc faire un test pour voir si en plaçant les fichiers de données et les fichiers log sur des partitions SAN RAID 5 séparées, les performances étaient meilleures qu'en plaçant les deux fichiers sur une partition SAN RAID 5 unique. En règle générale, le fait de placer les fichiers base de données et log sur des matrices séparées (RAID 5 ou RAID 10 pour les données et RAID 1 pour le log) améliore la performance. Comme SQL Server écrit séquentiellement dans le fichier log de transactions, et aléatoirement dans les fichiers de données, la séparation des fichiers réduit le risque de contention de lecture ou d'écriture simultanée.

Actualités – Mai 2003

Les actualités SQL Server pour le mois de Mai

Evitez la zone rouge

par Gregory A. Larsen - Mis en ligne le 26/11/2003

Suivez ce processus en 2 étapes pour suivre et surveiller l'utilisation des disques

Vos clients ou managers vous ont-ils jamais demandé de combien leurs bases de données avaient grandi au cours de l'année écoulée ? Avez-vous dû prévoir la capacité disque nécessaire pour la prochaine année d'après le taux de croissance moyen de la base de données au cours des 12 derniers mois ?Vos clients ou managers vous ont-ils jamais demandé de combien leurs bases de données avaient grandi au cours de l'année écoulée ? Avez-vous dû prévoir la capacité disque nécessaire pour la prochaine année d'après le taux de croissance moyen de la base de données au cours des 12 derniers mois ? Compte tenu du présent taux de croissance, combien de temps durera votre espace disque non alloué actuel ? Pour répondre à  ce genre de questions sur la croissance de la base de données ou sur l'espace disque, il faut disposer d'un historique de l'utilisation de l'espace touchant à  vos bases de données. J'ai créé un processus qui vous permettra de collecter automatiquement des statistiques d'utilisation de l'espace pour chacune de vos bases de données. Muni de ces chiffres, il vous sera facile d'effectuer un simple calcul de taux de croissance.

Voilà  quelques mois, j'ai décidé d'élaborer un processus de capture d'informations sur l'utilisation de l'espace disque pour chaque base de données d'un système, afin d'en suivre la consommation au fil du temps. Je voulais connaître la quantité d'espace allouée et utilisée pour les fichiers de données et de journalisation. En fait, je recherchais la même information que celle que l'on voit dans le panneau Database Details d'Enterprise Manager quand on consulte l'information Space Allocated, mais il me fallait cette information en code T-SQL. En utilisant SQL Server Profiler, j'ai constaté qu'Enterprise Manager obtient des informations sur l'espace alloué en utilisant deux instructions DBCC. La première, SQLPERF, est documentée ; la seconde, SHOWFILESTATS, ne l'est pas. En exécutant manuellement DBCC SHOWFILESTATS sur chaque base de données et en comparant la sortie obtenue avec celle qu'Enterprise Manager affichait, j'ai vu que cette commande me fournirait l'information sur l'espace disque par base de données.
SQL Server 2000 et SQL Server 7.0 utilisent tous deux ces instructions DBCC pour peupler l'écran Space Allocated d'Enterprise Manager. L'instruction DBCC SQLPERF(LOGSPACE) renvoie des informations sur l'espace de journalisation des transactions - la taille du journal allouée pour chaque base de données en méga-octets et le pourcentage d'espace de journalisation utilisé pour chaque base de données - et ce pour toutes les bases de données. Un simple calcul permet de convertir facilement le pourcentage de l'espace journal utilisé, en méga-octets. Cette instruction DBCC m'a aidé à  connaître l'espace de fichier log que je voulais suivre.
J'ai utilisé l'instruction DBCC SHOWFILESTATS non documentée qui donne des informations sur l'utilisation de l'espace pour les données d'une base de données, pour obtenir le reste des statistiques d'espace disque souhaité. Cette instruction renvoie un enregistrement par fichier de données physique. Chaque enregistrement statistique ainsi obtenu occupe six colonnes : Fileid, FileGroup, TotalExtents, UsedExtends, Name et FileName. On peut utiliser la colonne TotalExtents pour déterminer l'espace total alloué aux données et la colonne UsedExtents pour déterminer l'espacetotal utilisé pour les données. En additionnant les valeurs TotalExtents et UsedExtents de tous les fichiers d'une base de données, puis en convertissant le nombre d'extensions en méga-octets, j'ai calculé l'espace total alloué aux données et l'espace total utilisé pour elles. Ces calculs m'ont fourni l'information d'utilisation de l'espace que je voulais suivre dans le temps. La figure 1 montre un exemple de sortie de la commande DBCC SHOWFILESTATS après qu'on l'aie appliquée à  la base de données maîtresse.
J'ai intégré ces deux instructions DBCC dans un processus qui collecte l'information d'espace par base de données. Il s'exécute périodiquement et enregistre les statistiques sur l'utilisation de l'espace dans une table de base de données. Le processus est constitué d'un job SQL Server Agent qui contient deux étapes. La première exécute une procédure stockée nommée u

SQL Server Magazine : Offre spéciale de lancement

Il y a quelques jours, est paru le dernier numéro gratuit de SQL Server Magazine.

DBA, DBM, Responsables Bases de données, nous vous avons réservé une offre d'abonnement spéciale.

Certains de votre participation, nous vous donnons rendez-vous pour la prochaine édition de SQL Server Magazine, à  paraître fin Septembre 2003.

Dans l'attente de vous compter parmi nos premiers abonnés, transformez l'essai !

Réponses rapides

par William R. Vaughn - Mis en ligne le 24/06/2003
Quand vous voulez consulter votre base de données, vous commencez par coder une instruction SELECT qui renverra une ou plusieurs lignes - un ensemble de lignes - contenant la réponse à  votre question. Parfois, vous voulez une information exhaustive, mais parfois, une simple réponse par oui ou non. Si vous demandez « Y a-t-il des places disponibles sur le prochain vol pour Cleveland ? », vous ne demandez pas la liste de ces places - mais seulement s'il y en a de disponibles. Dans certains cas, vous voulez obtenir un nombre en réponse à  une requête. Toujours dans notre exemple, vous pourriez demander le nombre de places libres sur cet avion pour Cleveland, parce que vous voulez faire voyager une équipe de football. Là  encore, une telle réponse n'a pas besoin de SQL Server pour renvoyer un ensemble de lignes. Bien entendu, ces requêtes sont bien incapables de juger de la pertinence d'aller à  Cleveland : il faudrait pour cela un système bien plus sophistiqué que tout SGBD connu.

Droit au but avec ADO .Net

par Burton Roberts - Mis en ligne le 24/06/2003

Un rapport tabulaire, ou en colonnes, présente l'information dans des lignes, comme celles d'une base de données. Les en-têtes de colonnes d'un rapport tabulaire correspondent aux noms des colonnes de la table. Un rapport à  tabulation croisée (crosstab en raccourci) est une matrice ou une feuille de calcul à  deux dimensions qui a des critères de recherche horizontaux dans les en-têtes de colonnes et verticaux dans les en-têtes de lignes, à  gauche. Les données que vous recherchez - généralement résumées par une fonction d'agrégation comme SUM(), AVERAGE() ou COUNT() - occupent les cellules intérieures de la matrice.

myLittleTools.net lance la version 2.0 de myLittleAdmin

myLittleTools.net lance la version 2.0 de myLittleAdmin, outil d'administration en ligne de bases de données SQL Server et MSDE.

Cette nouvelle version a été entièrement ré-écrite.

Actualités – Février 2003

Les actualités SQL Server pour le mois de Février

SQL Slammer worm

Mis en ligne le 29/01/2003
Retrouvez les dernières informations sur le Worm "SQL Slammer", publiées par Microsoft à  la suite des incidents des 25/26 Janvier 2003. (Articles en anglais)

DbPAL supporte SQL Server

IT-Map annonce dbPAL, suite de modules intégrés destinés à aider les développeurs système et les DBA à gérer leurs bases de données.

La fonction Schema Editor permet aux utilisateurs de créer et maintenir le concept schema de la base de données et d'afficher de multiples vues de type DBMS. DbPAL supporte SQL Server. Il est possible d'utiliser dbPAL pour synchroniser le contenu de la base de données.

Actualités – Janvier 2003

Les actualités SQL Server pour le mois de Janvier

AppDancer/FA

AppDancer Networks présente AppDancer/FA, logiciel d'analyse et de flux d'applications réseau. Cette version permet de surveiller les transactions SQL Server et Exchange Server en temps réel.

AppDancer/FA ne contrôle pas seulement les unités, les applications et tous les flux IP associés mais il permet également de comprendre les travaux internes du réseau.

Le datamining à  moindres frais

par Frances Keeping - Mis en ligne le 28/01/2003
Le datamining consiste à  utiliser des méthodes automatisées pour révéler la signification - sous forme de tendances, courbes et relations - de données électroniques accumulées. L'une des applications les plus courantes du datamining consiste à  cibler les nouveaux clients potentiels les plus probables.

Une autre tâche courante est la segmentation de marché. Un segment de marché est un groupe de clients qui partagent certaines caractéristiques comme la longévité en tant que client, les dépenses moyennes, les achats types, et ainsi de suite. La découverte des similitudes qui caractérisent et distinguent les segments met en oeuvre des calculs massifs qui sont l'essence même du datamining.

Quand vous décidez d'adopter le datamining, ne cherchez pas plus loin que SQL Server. En effet, l'arbre de décision et les algorithmes de datamining « clustering » que Microsoft fournit dans SQL Server 2000 Analysis Services, conviennent parfaitement aux tâches d'acquisition de nouveaux clients et de segmentation de vos marchés. (Pour plus d'informations sur les algorithmes de datamining de Microsoft, voir l'article de Jim Yang, ZhaoHui Tang, Sanjay Soni et autres, « Le datamining au travail » lettre SQL Server N°2 Mars 2002.) A l'aide d'un exemple, voyons comment vous pouvez utiliser Analysis Services pour effectuer ces tâches, puis examiner les informations utiles tirées de l'analyse.

Avant la catastrophe !

par Kimberly L. Tripp - Mis en ligne le 28/04/2003
En cas de sinistre, la reprise rapide et efficace de votre base de données est essentielle. Vous devez être en mesure d'appliquer rapidement le plan antisinistre, que vous aurez bien sûr testé et bien documenté auparavant. Un bon plan antisinistre doit permettre de rétablir la base de données dans un délai, et avec un taux de perte de données, acceptables par l'entreprise.Comme la sauvegarde et la restauration sont les deux éléments importants et obligatoires de tout plan antisinistre, votre stratégie en la matière doit minimiser à  la fois la perte de données et le temps d'immobilisation. Et si la base de données compte des centaines de giga-octets - voire de téra-octets - il est d'autant plus difficile de réduire le temps d'immobilisation et de restaurer rapidement.

Construire un système d’analyse fondé sur le web

par Mark Scott et John Lynn - Mis en ligne le 28/01/2003
Les analystes qui travaillent avec des bases de données analytiques organisent les données en groupes communs et essaient de voir ce qui se passerait si les choses étaient différentes. Prenons comme exemple un cas concret par excellence : est-ce que l'augmentation du prix d'un produit - qui augmentera le bénéfice par unité mais diminuera probablement le nombre d'unités vendues - aboutira à  un bénéfice total supérieur ou inférieur ? Ou comment une baisse du taux d'escompte fédéral aux Etats-Unis affecte-t-elle le rendement des prêts immobiliers ? Pour aider les analystes à  faire des projections éclairées d'après des tendances historiques, Microsoft fournit Analysis Services dans SQL Server 2000 et OLAP Services dans SQL Server 7.0. Ces services offrent la fonction OLAP et peuvent traiter les données stockées dans SQL Server (ou toute autre source de données compatible OLE DB) dans des structures de données multidimensionnelles appelées cubes. Les cubes de données simplifient l'opération consistant à  analyser les tendances et à  corréler la manière dont les entités interagissent.

Personnalisez votre réplication instantanée à  la main

par Herts Chen - Mis en ligne le 28/04/2003
C'est un formidable défi que de copier une grande quantité de données sur plusieurs serveurs. Les utilitaires de copie de SQL Server - parmi eux, bcp (bulk copy program), DTS (Data Transformation Services) et la réplication instantanée - peuvent imposer un temps de copie inacceptable dans beaucoup d'environnements de production.Après avoir expérimenté ces utilitaires, j'ai élaboré un moyen d'optimiser la performance d'une grosse réplication instantanée afin d'atteindre des niveaux acceptables dans un contexte d'exploitation réaliste. Dans l'article « Ouvrez la voie à  la réplication snapshot à  grande échelle », octobre 2002, j'ai analysé la performance de la réplication instantanée, repéré les goulets d'étranglement, et suggéré un moyen de les éliminer en personnalisant les étapes de la réplication.