Red Hat OpenShift でのデータベースとデータ分析

データベースとデータ分析は、モバイルおよび e コマースアプリケーション、AI/ML、ビジネスインテリジェンスなどのユースケースのさまざまなソースからデータセットを取り込み、それらを保存、処理、分析するための手法です。

• アジリティ - モジュール化されたデータベースとデータ分析ワークロードをどこででも迅速にデプロイおよび管理し、プロジェクトの実行を高速化して、更新をより頻繁に行えるようになります。
• 弾力性に優れたスケーリング - コンピューティングリソースの動的スケーリングにより、データベースとデータ分析ワークロードの変化するニーズに対応できます。
• 可搬性 - 一度コンテナ化すると、どこにでもデプロイや移動が可能になります。

コンテナと Kubernetes でのデータベースおよびデータ分析ワークロードで発生しうる実行上の課題には次のようなものがあります。

• ダウンタイムとデータ損失 - 障害、停止、データ破損
• 運用の複雑さ - アーキテクチャと運用 (例：コンテナ、ストレージ、ネットワーク、データ保護)、パフォーマンスのトレードオフ
• ISV サポートの欠如 - ISV (独立系ソフトウェアベンダー) の承認またはサポートドキュメント
• 専門知識の不足 - スキルとプロセスのギャップ

Red Hat® OpenShift® を使うとクラウド全体で一貫した方法でデータベースとデータ分析を実行できるので、クラウドネイティブ・アプリケーションの提供を加速できます。

自動運用 

Kubernetes Operator は、Red Hat OpenShift でのコンテナ化されたデータベースとデータ分析のデプロイ、スケーリング、ライフサイクル管理を単純化および自動化します。これによって DevOps が実現し、データベース管理者はユーザーアクセスやセキュリティの制御など、より戦略的なタスクに集中できるようになります。

一貫性と可搬性

ハイブリッドクラウド全体で一貫した方法によるデプロイメントと運用が可能で、可搬性も確保されます。クラウドネイティブ・アプリケーションの他のコンポーネントと同じ方法で、コンテナ化されたデータベースとデータ分析を実行します。

ISV とのパートナーシップおよび統合

Red Hat はマイクロソフト、Cloudera、MongoDB、Crunchydata、Couchbase、Starburst などの主要なデータベースおよびデータ分析 ISV と戦略的パートナーシップを結び、統合を行っています。さらに、Red Hat の AMQ Streams (Kubernetes 上の Kafka) は Kubernetes Operator を使用して、共通のお客様の成功を支援しています。

 

Web セミナー：KPMG、Red Hat Openshift で PostgreSQL と Kafka を使用してデータサイエンス・プラットフォームを構築

Red Hat Marketplace を使うと、データベースおよびデータ分析ワークロードを含め、コンテナベースのソフトウェアを Red Hat OpenShift でより簡単に購入およびデプロイできます。