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In dieser Session wird gezeigt, welche Möglichkeiten sich sowohl Datenbank-Administratoren als auch Software-Entwicklern durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen in ihrem Alltag bieten. Häufig wird die Visualisierung einer handvoll Kennzahlen zu sehr in den Mittelpunkt gestellt.

Der SQL Server bietet darüber hinaus aber noch sehr viele weitere Informationen an, welche sich nur schlecht in Form eines Dashboards übersichtlich darstellen lassen. Daher werden diese bei einer Analyse aufgrund ihrer Menge an Details oft nur wenig oder gar nicht betrachtet. Als Beispiele werden allgegenwärtig SQL-Server-Herausforderungen hinsichtlich der Performance und der Skalierbarkeit von Applikationen gezeigt. Als Datenquelle für die Machine-Learning-Ansätze werden u. a. die SQL Server Extended Events verwendet.

Die Session setzt keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Python voraus. Idealerweise sind Erfahrungen oder zumindest Erlebnisse mit SQL Server Performance-Herausforderungen gegeben. Die gezeigten Machine-Learning-Ansätze lassen sich auch auf andere Datenbank-Systeme wie PostgreSQL oder MariaDB übertragen.