Как развернуть проект С# Sql на клиентской/целевой машине?

Я разработал систему инвентаризации на С#, используемой базой данных является SQL-сервер. Теперь моя проблема заключается в том, как развернуть мой проект с базой данных и запустить его на клиентской машине. У меня осталась еще 1 неделя на реализацию этого проекта. Я пробовал много блогов и сайтов, но все напрасно, и я не получил ни одного хорошего ресурса, который прояснил бы мне все эти сценарии. Текущий процесс публикации не имеет файла базы данных и показывает мне ошибку:

A network-related or instance-specific error occurred while establishing a connection to SQL Server. The server was not found or was not accessible. Verify that the instance name is correct and that SQL Server is configured to allow remote connections

Пожалуйста, любые предложения будут весьма ценными?

Я использую Visual Studio 2013 и SQL Server 2012!

sql c# sql-server-2012 visual-studio-2013

13.03.2014

Вы установили Sql Server на целевой компьютер (или на компьютер, доступный вашему приложению)? 13.03.2014
Вы пробовали читать сообщение об ошибке и пытаться искать причины? Вы знаете, в этом сообщении очень подробно говорится о том, в чем может заключаться ошибка. Есть даже инструкция. 13.03.2014
@Steve..Yes Sql Server установлен на целевой машине 14.03.2014

Ответы:

По умолчанию SQL Server отключает доступ к сети после новой установки. Вам нужно использовать Диспетчер конфигурации SQL, чтобы разрешить удаленные подключения к экземпляру.

Смотрите этот пост:

https://blogs.msdn.com/b/walzenbach/archive/2010/04/14/how-to-enable-remote-connections-in-sql-server-2008.aspx

https://www.romankagan.com/?p=118

Если после этого вы по-прежнему не можете подключиться, убедитесь, что порты SQL Server не заблокированы брандмауэром машины.

13.03.2014

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning