为什么要在容器和 Kubernetes 上部署数据库和数据分析工作负载？
- 敏捷性 - 支持在任何位置快速部署和管理模块化数据库和数据分析工作负载，从而加快项目执行速度，提高更新频率。
- 弹性扩展 - 支持动态扩展计算资源，满足不断变化的数据库和数据分析工作负载的需求。
- 可移植性 - 进行一次容器化，即可部署和迁移到任何地方。
潜在挑战
在容器和 Kubernetes 上部署数据库和数据分析工作负载可能会面临执行方面的潜在挑战。
- 停机和数据丢失 - 故障、中断、数据损坏
- 运维复杂性 - 架构和运维（例如容器、存储、网络连接、数据保护）、性能权衡
- 缺乏 ISV 支持 - ISV 认可或支持文档
- 缺乏专业技术 - 技能和流程方面存在差距
在红帽 OpenShift 上部署数据库和数据分析的优势
自动化运维
Kubernetes Operator 可简化红帽 OpenShift 上容器化数据库和数据分析的部署、扩展和生命周期管理流程，并实现自动化操作。这样有助于实施 DevOps，而且可以让数据库管理员专注于更具战略意义的任务，如控制用户访问和安全防护。
一致性和可移植性
在混合云中按照一致的方式保障部署、运维和可移植性。像云原生应用的其他组件一样运行容器化数据库和数据分析。
与 ISV 合作并集成
红帽与 Microsoft、Cloudera、MongoDB、Crunchydata、Couchbase、Starburst 等主要数据库和数据分析 ISV 建立了战略伙伴关系并集成了相关产品和服务，同时结合使用 Kubernetes Operator 的红帽 AMQ 流（Kubernetes 上的 Kafka），致力于帮助我们共同的客户取得成功。
红帽市场
用更简单地方式在 OpenShift 上购买和部署基于容器的软件（包括数据库和数据分析工作负载）
