Einleitung
Datenbanken und Datenanalysen geben Ihnen die Möglichkeit, Datensätze aus verschiedenen Quellen aufzunehmen, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren – und zwar für unterschiedliche Use Cases, darunter mobile und E-Commerce-Anwendungen, KI/ML und Business Intelligence.
Warum Datenbank- und Datenanalyse-Workloads in Containern und Kubernetes bereitstellen?
- Agilität: Schnelles ortsunabhängiges Deployment und Management modularisierter Datenbank- und Datenanalyse-Workloads für eine beschleunigte Projektausführung und regelmäßige Aktualisierungen.
- Flexible Skalierung: Erfüllung der wechselnden Anforderungen von Datenbank- und Datenanalyse-Workloads durch die dynamische Skalierung von Rechenressourcen.
- Portierbarkeit: Ortsunabhängige Bereitstellung und Migration mit einer einzigen Containerisierung.
Mögliche Herausforderungen
Mögliche Herausforderungen bei der Ausführung von Datenbank- und Datenanalyse-Workloads in Containern und Kubernetes:
- Ausfallzeiten und Datenverluste: Fehler, Ausfälle, Datenkorruption
- Operative Komplexität: Architektur und Operationen (z. B. Container, Storage, Netzwerke, Datenschutz), Performance-Kompromisse
- Mangelnder ISV-Support: ISV-Unterstützung oder Support-Dokumentation
- Mangelndes Fachwissen: Lücken bei Kompetenzen und Prozessen
Vorteile des Deployments von Datenbanken und Datenanalysen mit Red Hat OpenShift
Mit Red Hat® OpenShift® können Sie Datenbanken und Datenanalysen konsistent in mehreren Clouds ausführen und so die Bereitstellung cloudnativer Anwendungen beschleunigen.
Automatisierte Operationen
Kubernetes Operators vereinfachen und automatisieren die Bereitstellung, Skalierung und das Lifecycle-Management von containerisierten Datenbanken und Datenanalysen mit Red Hat OpenShift. Dadurch werden DevOps gefördert, und Datenbankadministratoren können sich auf strategische Aufgaben wie die Kontrolle von Nutzerzugriff und Sicherheit konzentrieren.
Konsistenz und Portierbarkeit
Sorgen Sie für sichere und konsistente Deployments, Operationen und Portierbarkeit in der gesamten Hybrid Cloud. Führen Sie containerisierte Datenbanken und Datenanalysen auf die gleiche Weise wie die anderen Komponenten Ihrer cloudnativen Anwendungen aus.
Partnerschaften und Integrationen mit ISVs
Red Hat verfügt über strategische Partnerschaften und Integrationen mit wichtigen ISVs von Datenbank- und Datenanalyselösungen wie Microsoft, Cloudera, MongoDB, Crunchydata, Couchbase und Starburst. Außerdem verwendet Red Hat AMQ Streams (Kafka on Kubernetes) Kubernetes-Operatoren und unterstützt so unsere gemeinsamen Kunden auf ihrem Weg zum Erfolg.
Red Hat Marketplace
Red Hat Marketplace vereinfacht den Kauf und das Deployment von containerbasierter Software auf Red Hat OpenShift, einschließlich Datenbank- und Datenanalyse-Workloads.
