洞悉大数据_决策大格局_SQL Server 实战技巧系列课程，也算是对微软大数据的战略及具体的产品线和应用场景有一个大体的了解。
本着：学习 -> 尝试 -> 应用的思路，在此总结一下加强学习的效果吧。
一．迁移SQL Server database应用程序到Windows Azure虚拟机中
没有什么特别特殊的，只是将Windows Azure的VM之中安装SQL Server。
二．微软并行数据仓库 Parallel Data Warehouse 系统架构介绍及实战经验分享
微软与Greenplum相竞争的产品，侧重点是MPP的并行计算框架。
PolyBase： 数据处理的突破性技术（统一查询，结构化和非结构化数据）这个比Hadoop有优势的地方，可以实现不改变现有应用程序的情况下，进行分布式数据查询计算。
三．大数据的实践及应用 Big Data in Action
端到端的大数据解决方案
数据管理 -> 丰富数据 -> 洞察力
微软大数据
数据管理：SQL Server， SQL Server Parallel Data Warehouse，HD Insight
丰富数据：Windows Azure Marketplace
洞察力：Office Power View, PowerPivot
四．SQL Server 2012 AlwaysOn HA+DR 架构设计及最佳实践
此类技术并不陌生，Quest有类似的产品，但针对的是Orcale产品。
Failover Cluster实现本地HA，以来共享存储和Windows Failover Cluster
AG的原理与Quest的shareplex对Redolog的重放时类似的原理，来做DR或者做报表分离等应用场景。
五．在私有云环境中的 SQL Server 2012
简单的理解，在私有云平台之中很好的运行SQL Server数据库服务。
底层需要虚拟化技术的支持，中间层运行 SQL Server等组件，上层运行应用以及BI工具。
云计算和大数据仍然是未来企业发展的核心，还是要认真的把精力投入到云计算和大数据领域。
六．数据云及商业智能在医疗行业的 应用实践
数据云的物理架构及逻辑架构，这与原来的架构非常相似没有太多的问题。
实现多读节点，此种架构还是非常有价值的，此方案类似于Quest Shareplex的方案。
比较接近真实项目的应用方案，对未来做方案还是非常有帮助的。
一台主机，四台备机，备机可以进行只读操作，来缓解系统压力。
后面的讲座有些笼统，而且时间有限，就吸收这么多知识吧，就告一段落了。