Red Hat OpenShift 기반 데이터베이스 및 데이터 분석

데이터베이스와 데이터 분석 은 모바일 및 전자상거래 애플리케이션, AI/ML, 비즈니스 인텔리전스 등의 활용 사례에 대해 다양한 소스에서 데이터세트를 수집하고, 저장하고, 처리하고, 분석하는 방법을 제공합니다.

• 민첩성 - 어디서든 빠르게 모듈화된 데이터베이스 및 데이터 분석 워크로드를 배포하고 관리할 수 있으므로 프로젝트 실행 시간이 단축되고 더 빈번한 업데이트가 가능합니다.
• 탄력적 확장 - 컴퓨팅 리소스를 신속하게 확장하여 변화하는 데이터베이스 및 데이터 분석 워크로드 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
• 이식성 - 한 번 컨테이너화하면 어디로든 배포하고 이동할 수 있습니다.

컨테이너와 쿠버네티스에서 데이터베이스 및 데이터 분석 워크로드를 실행할 때 직면할 수 있는 잠재적인 과제는 다음과 같습니다.

• 다운타임 및 데이터 손실 - 장애, 중단, 데이터 손상
• 운영상의 복잡성 - 아키텍처 및 운영(예: 컨테이너, 스토리지, 네트워킹, 데이터 보호), 성능 장단점
• ISV 지원 부족 - ISV 보증 또는 지원 도큐멘테이션
• 전문성 부족 - 기술 및 프로세스 격차

Red Hat® OpenShift®를 통해 클라우드 전반에서 데이터베이스 및 데이터 분석을 일관된 방식으로 실행하여 클라우드 네이티브 애플리케이션 제공을 가속화할 수 있습니다.

자동화된 오퍼레이션 

쿠버네티스 오퍼레이터는 Red Hat OpenShift에서 컨테이너화된 데이터베이스 및 데이터 분석의 배포, 확장, 라이프사이클 관리를 간소화하고 자동화합니다. 이를 통해 DevOps를 지원할 수 있고, 데이터베이스 관리자는 사용자 액세스 및 보안 제어와 같은 더 전략적인 태스크에 집중할 수 있습니다.

일관성 및 이식성

하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 일관된 방식으로 배포, 운영, 이식성의 보안을 유지할 수 있습니다. 컨테이너화된 데이터베이스 및 데이터 분석을 클라우드 네이티브 애플리케이션의 다른 구성 요소와 동일한 방식으로 실행할 수 있습니다.

ISV와의 파트너십 및 통합

Red Hat은 Microsoft, Cloudera, MongoDB, Crunchydata, Couchbase, Starburst와 같은 전략적 파트너십, 주요 데이터베이스 및 데이터 분석 ISV 와의 통합[]을 보유하고 있습니다. 또한Red Hat의 AMQ Streams(Kafka on Kubernetes)는 Kubernetes Operators를 사용하여 공유 고객의 성공을 지원합니다.

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Red Hat Marketplace에서는 더욱 간편하게 데이터베이스 및 데이터 분석 워크로드를 포함한 컨테이너 기반 소프트웨어를 구매해 Red Hat OpenShift에 배포할 수 있습니다.