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1、云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素借助容器和 Kubernetes 加速交付云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|1什么是數據庫和數據分析？數據庫和數據分析是現代云原生應用的關鍵組成部分。數據庫用于存儲重要信息，如分析數據、流數據和交易數據。Microsoft SQL Server 和 MySQL 等關系數據庫按照定義好的行、列和單元格位置關系將數據存儲在表格中。相比之下，像 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra 這樣的非關系型數據庫以靈活的非表格形式存儲數據，支持更多不同類型的數據。數據分析是指從多個來源接入、處理、轉換和分析數據的一組技術功能。流行的數據分析工具包括

2、 Apache Kafka、Apache Nifi、紅帽 AMQ 流、Presto 和 Apache Spark。在各行各業中，云原生應用都可以幫助企業打造差異化競爭優勢。企業利用云原生應用來提供移動服務，支持電子商務和分析業務指標，并將人工智能（AI）和機器學習（ML）應用于業務運營。所有這些用例都依賴數據來實現商業價值，可見數據庫和數據分析功能是云原生應用不可或缺的組成部分。因此，數據庫和數據分析工作負載必須與其支持的應用具備多種相同的特征。他們必須：在設計上支持快速部署、更新和變更。彈性擴展以滿足不斷變化的需求。在數據中心、云和邊緣 IT 基礎架構上一致運行。數據驅動云原生應用各行業數據

3、庫和數據分析用例醫療衛生 面向臨床醫生和患者的移動應用 醫療記錄管理 醫院設備管理金融服務 手機銀行服務 欺詐檢測 風險分析能源 商業應用 客戶需求預測政府 公共服務的移動應用 公共服務的網絡門戶 人口相關趨勢的地理空間分析制造和物流 資產和庫存管理 航線分析云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|2通過敏捷的部署、管理和擴展，容器和 Kubernetes 可以幫助您加快關鍵架構組件的云原生開發，包括數據庫和數據分析。容器是一個基本的軟件單位，它將應用與其所有依賴項打包。容器簡化了應用的構建過程，并允許應用在不同環境中部署而無需進行更改。Kubernetes 是開源且可擴展的容器編排器。容器編排

4、涉及管理整個環境中容器的創建、部署和生命周期。自助服務功能讓開發人員輕松快速地置備他們構建云原生應用所需的資源和服務。這些技術共同提供了云原生數據庫和數據分析工作負載所需的敏捷性、可擴展性和可移植性。加速數據庫和數據分析工作負載的開發和部署敏捷性快速部署、測試、更新和管理數據庫和數據分析工作負載，以應對不斷發展的市場需求?？蓴U展性動態和彈性地擴展計算資源，以滿足數據庫和數據分析工作負載波動的需求?？梢浦残栽谡麄€環境中部署容器化的數據庫和數據分析工作負載，并隨著需求的變化輕松移動。1 云原生計算基金會（CNCF）?！?020 年 CNCF 調查”，2020。2 Datadog?！瓣P于容器實際使用

5、的 11 個事實”，2020 年 11 月。3 Flexera?！?020 年 Flexera 云狀況報告”，2020 年 4 月。前 10 名中有 6 種在容器中運行的商用鏡像是數據庫和數據分析工作負載2。55%的企業在生產環境中的容器中運行有狀態應用1。85%的企業正在使用或計劃使用 Kubernetes3。云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|3在云原生應用中實施數據庫和數據分析涉及數個步驟和工具。數據生命周期的主要步驟有：1.數據接入。從多個來源和設備中收集數據。2.初步數據存儲。將接入數據存儲在操作數據庫或數據湖中。3.數據準備。處理存儲的數據，丟棄不需要的數據，并將需要的數據轉換成

6、偏好的格式。4.用于分析的數據存儲。將經過處理和清理的數據存儲在一個單獨的數據庫或數據倉庫中，以便進一步分析。5.數據分析。應用數據分析技術和工具來生成洞察。一個開放、適應性強的架構將幫助您更有效地執行這個過程。這個架構需要幾項關鍵技術。數據管理工具從多個來源接入、處理和分析數據以提供洞察。從收集到使用的整個過程中，數據庫、數據湖和數據倉庫在云原生應用中存儲數據。容器和 Kubernetes 平臺為在整個基礎架構中部署數據庫、數據分析工具和云原生應用提供一致的基礎，并且為開發人員和集成計算加速提供自助服務功能。軟件定義的基礎架構在混合云環境中（包括數據中心、邊緣和公共云）為云原生應用開發和部署

7、的各階段提供資源。使用容器和 Kubernetes 創建高效的數據生命周期容器和 Kubernetes 平臺初步數據存儲數據接入用于分析的數據存儲數據分析數據準備基礎架構物理虛擬私有云公共云邊緣軟件和工具示例 Apache Kafka NiFi 流行的數據庫 Amazon S3 存儲 Presto Apache Spark 流行的數據庫 數據倉庫 Apache Spark數據生命周期和概念性架構云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|4企業在考慮是否在云原生開發和部署工作流程中部署容器化數據庫和數據分析工具時，往往有幾個顧慮。我是否會遭受停機和數據丟失？采用新的架構和方法可能會導致停機風險，這些

8、風險源于因為數據丟失或損壞而造成的故障和錯誤。這是否會增加運維的復雜性？云原生應用的開發和部署可能比相對傳統的開發運維更加復雜。容器化的數據庫和數據分析工具可能會增加這種復雜性。這是否會支持我選擇的第三方軟件和工具？現有的開發和數據管理工具可能沒有經過認證，無法在所有的容器平臺上運行，企業需要選擇和學習新的工具。我的企業能夠成功部署嗎？容器和 Kubernetes 的部署不是一個輕松的任務；許多企業沒有時間、資源或經驗來成功實施基于不同技術的容器化環境。為滿足企業需求選擇正確的平臺選擇容器和 Kubernetes 平臺的考慮要點目前存在眾多可用的容器和 Kubernetes 平臺，它們各自具備

9、不同的功能、特性和支持。選擇正確的平臺可以幫助企業加速數據生命周期和云原生應用開發。企業應該尋找能夠提供以下功能的容器和 Kubernetes 平臺：生產級的可用性、可靠性和可擴展性。簡單的容器部署、管理和可移植性。與第三方產品的廣泛集成。為開發者和 IT 人員提供簡單的采用和直觀的使用方式。易于使用的自助服務和自動化功能。集成的安全功能和數據保護。云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|5作為開源領導者，紅帽提供了完整的技術組合、久經驗證的專業知識和戰略合作伙伴關系，完全能夠幫助企業實現云原生開發目標。憑借一個廣大的合作伙伴技術生態系統，紅帽為實施數據驅動的云原生應用開發和部署奠定基礎，并為快

10、速采用提供服務和培訓。久經驗證的專業知識。紅帽擁有豐富的經驗，長期幫助全球企業在開放混合云和多云環境中實現工作負載容器化。全面的產品組合。紅帽為云原生應用的架構和開發提供了一個完整的軟件組合。強大的合作伙伴關系。紅帽與領先的技術、軟件、硬件和服務供應商（包括數據庫和數據分析軟件供應商）建立了穩固的戰略性和協作性工程合作伙伴關系。開源倡導者。紅帽是值得信賴的企業級開源軟件供應商，并積極與上游社區合作，幫助企業加速創新。紅帽 OpenShift 是企業就緒型的 Kubernetes 平臺，為支持云原生應用開發的容器化數據庫和數據分析工作負載打造了理想的基礎。按需計算資源和跨混合云環境（包括數據中心

11、、邊緣和公共云基礎架構）一致性，為企業提供數據和計算密集型工作負載所需的速度和靈活性。自助置備允許開發、數據庫和數據分析團隊置備和擴展資源，而無需 IT 持續參與。整個開發生命周期的一致性可以加快應用上市時間，同時提高部署可靠性。同時，協作功能讓開發人員和數據管理員以一致的方式創建并與同行分享容器化的應用和數據服務。紅帽 OpenShift 還與其他紅帽產品集成，為云原生運維提供了完整的基礎。主要產品包括：紅帽數據服務：支持容器和 PB 級部署的軟件定義存儲。紅帽應用服務：支持云原生應用開發和部署的框架、集成解決方案、流程自動化、運行時和編程語言。紅帽企業 Linux：為在容器內外運行所有類型

12、的應用提供可靠且安全至上的基礎。最后，紅帽市場提供多種數據庫和數據分析工具，以便在處于各種環境中的紅帽 OpenShift 上簡化采購和安裝。攜手行業領導者，實施容器化工作負載“這個項目證明，紅帽完全可以支持我們的雄心壯志。為了實現我們雄心勃勃的增長目標，能夠在不影響可用性和安全性的情況下擴展至關重要，而紅帽賦予我們這種能力?！盩hanussak ThanyasiriKasikorn Business-Technology Group（KBTG）高級交付經理閱讀成功案例云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|6在混合云環境中，紅帽 OpenShift 為構建和部署數據庫、數據分析工作負載以及云原

13、生應用提供了關鍵功能和優勢。部署云原生數據庫和數據分析的基礎自動化運維紅帽 OpenShift 通過 Kubernetes Operator 和 Helm 圖表支持容器化軟件的自動部署和運維。這些技術簡化了容器化數據庫和數據分析工作負載的初始安裝和持續生命周期管理，以及許多來自紅帽認證合作伙伴的相關工具和軟件。結果：通過自動化和自助式運維簡化運維?！耙郧?，我們要花一個多月的時間來增加新功能，但現在只需要兩個星期。我們可以更迅速地響應不斷變化的消費需求，給消費者提供他們所期望的功能，而投入更少的時間?！?Thanussak ThanyasiriKasikorn Business-Technolo

14、gy Group（KBTG）高級交付經理 4 紅帽案例研究?！疤﹪y行采用紅帽為高交易量擴展”，2020 年 1 月。一致性和可移植性紅帽 OpenShift 提供一致的方式在統一的平臺上部署所有云原生應用組件（包括數據庫、數據分析和其他工作負載），在所有開發、測試、生產環境和應用生命周期階段都能一致運行。結果：根據現有需求部署工作負載，并在需求發生變化時輕松轉移。數據庫和數據分析合作伙伴生態系統紅帽 OpenShift 集成了來自認證生態系統合作伙伴的大量數據庫和數據分析產品，如 Couchbase、Crunchy Data、Cloudera、Microsoft 和 MongoDB，以及 A

15、pache Kafka 和 Apache Spark 等開源技術。其中許多合作伙伴還提供認證的 Kubernetes Operator，以簡化部署和生命周期管理。結果：在云原生應用中輕松部署和使用您偏好的工具和軟件。云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|7紅帽積極促進數據庫和數據分析認證合作伙伴生態系統不斷增長，使企業能夠根據自身需求選用最適合的流行產品和技術。紅帽與合作伙伴緊密合作，在紅帽平臺上認證他們的軟件，以增加可管理性、安全性和支持。很多經過認證的產品和技術還可以通過紅帽市場進行快速而簡單的購買和安裝。充分利用紅帽廣泛的數據庫和數據分析合作伙伴生態系統紅帽數據庫和數據分析認證合作伙伴生

16、態系統“在紅帽市場的支持下，我們實現了向 Kubernetes、工作負載可移植性和云優先方法的轉變。它使我們能夠擴大對紅帽 OpenShift 用戶的影響，并給他們提供簡化混合云管理的方法?！?Alan ChhabraMongoDB 合作伙伴和亞太地區銷售高級副總裁 5 紅帽新聞?！凹t帽市場旨在通過可在任何云上運行的認證軟件解決方案來加速開放混合云的創新”，2020 年 9 月 8 日。Santander Tecnologa 是 Santander Group 的內部技術部門，支持集團的數字化轉型工作以改善客戶體驗。Santander Tecnologa 的應用開發架構 Darwin 由創新技

17、術解決方案組成，包括從大數據到 AngularJS 開源網絡框架等多種方案。Darwin 在本地和云端可用，但是需要調整架構以適應不同開發團隊、不斷變化的業務需求和多云使用，這對更簡易的自定義配置和分配資源的方式提出了要求。Santander Tecnologa 與紅帽咨詢合作，在其支持下采用了紅帽的兩項新技術：紅帽 OpenShift 和紅帽數據網格。通過紅帽開放創新實驗室，Santander Tecnologa 團隊與紅帽專家合作，優化 Santander Tecnologa 對紅帽 OpenShift 的采用，并調整流程以更快地向客戶提供所需功能和服務。在紅帽數據網格、MongoDB 和

18、 Apache Kafka 的支持下，Santander Tecnologa 目前在紅帽 OpenShift 中運作其基于微服務的家庭銀行和 Web Empresas 應用，并采用一個單獨的持久層。開發團隊現在可以為應用選擇他們想用的技術，并將其部署在他們夢寐以求的基礎架構中，形成一個完全集成、經過測試并記錄完備的環境。這種自助式置備在紅帽 OpenShift 的自動化功能和紅帽數據網格數據緩存的支持下，幫助公司開發人員專注于開發創新的解決方案，而不是管理底層基礎架構或訪問大型主機。借助像持續集成/持續交付（CI/CD）這樣更加敏捷、迭代的流程，Santander Tecnologa 可以快速

19、演示潛在的新銀行解決方案，并加速推向市場?？蛻舫晒Π咐咙cSantander Tecnologa優化開發和 IT 管理以加速創新提高吸引和留住技術人才的能力建立 CI/CD 和 DevOps 流程，加快產品上市時間將大數據環境的置備時間從幾周縮短到 10-12 分鐘云原生數據庫和數據分析的首要考慮因素|8閱讀成功案例 2021 Red Hat,Inc.版權所有。紅帽、紅帽 logo、紅帽企業 Linux 和 OpenShift 是 Red Hat,Inc.或其子公司在美國和其他國家/地區的商標或注冊商標。Linux 是 Linus Torvalds 在美國和其他國家/地區的注冊商標。F 27425_0321_KVM數據庫和數據分析可以幫助您交付差異化的云原生應用，盡享競爭優勢。紅帽 OpenShift 為您提供一致的基礎，以實施數據驅動的云原生應用開發和部署，實現您的業務目標。發現容器化數據庫和數據分析工作負載的優勢：