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Red Hat OpenShift でのデータベースとデータ分析

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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。

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。

  • 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は、次のとおりです。

  • 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

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、Kubernetes Operator を使用する Red Hat の AMQ Streams (Kubernetes 上の Kafka) と、Microsoft、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 との戦略的パートナーシップおよび統合により、相互の顧客の成功を支援しています。

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 OpenShift でより簡単に購入およびデプロイできます。

関連資料

e ブック

クラウドネイティブ・データベースとデータ分析に関する重要な考慮事項

コンテナと Kubernetes でのデータベースおよびデータ分析の使用方法について学習します。

データシート

Red Hat AMQ Streams:Red Hat OpenShift で Apache Kafka を単純化

Kubernetes ネイティブの Apache Kafka が、マイクロサービス間でのデータ共有にどのように役立つかをご覧ください。

データベースとデータ分析に必要な機能を入手する

Red Hat OpenShift

エンタープライズ対応の Kubernetes コンテナ・プラットフォームで、ハイブリッドクラウド、マルチクラウド、エッジのデプロイメントを管理するフルスタックの自動運用機能を備えています。 

Red Hat OpenShift Data Foundation

データベースやデータ分析など、コンテナ化されたワークロードを実行するためのスケーラブルで回復力に優れたソフトウェア・デファインド・ストレージです。

Red Hat AMQ

AMQ ストリームコンポーネントなど、リアルタイム統合のための柔軟なメッセージング・プラットフォームです。

Illustration - mail

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