【音声ガイドで製品解説】EDB Postgres AI Hybrid Manager 1.2

1. EDB Postgres AI Hybrid Manager とは何か？
EDB Postgres AI Hybrid Manager（HM）は、EDB Postgres AI Platform のコントロールプレーンです。これは主権的な（ソブリン）AI、分析、Postgres 管理ソリューションです。データベースのデプロイ、GenAI ワークロードの実行、Postgres ネイティブな分析のスケーリングを、クラウド、オンプレミス、またはハイブリッド環境全体で統合されたエクスペリエンスで提供します。Kubernetes が動作するあらゆる場所で実行可能であり、Amazon EKS、Google GKE、Red Hat OpenShift (RHOS) などのディストリビューションで認定されています。

2. どのように機能するか？
HM は Kubernetes ベースのソフトウェアスタックとして機能します。データベース、AIワークロード、分析コンポーネントのライフサイクルをオーケストレーション、監視、管理する集中プラットフォームとして機能します。そのアーキテクチャには以下が含まれます：

• Kubernetes コントロールプレーン： 中核となるK8sコンポーネント。
• コントロール・コンピュート・グルーピング： HMの中核的な管理コンポーネント（監視用のGrafana、Prometheus、Lokiなど）を実行します。
• データ・コンピュート・グルーピング： ワーカーノード全体に分散されたPostgresクラスターおよび関連ワークロードをホストします。
• AIファクトリ： モデルサービス（GPUノード上のKServeを使用）や、GenAIビルダーのようなツールを提供し、AIモデルやコンテナイメージを管理するためのアセットライブラリによって支えられています。
• アナリティクス・ティアリング（分析階層化）： Lakehouseクラスターを使用してオブジェクトストレージ内のデータ（IcebergやDelta Lake形式など）に対するクエリを可能にし、Tiered TablesとPGFSを使用してPGDからのデータオフロードを容易にします。
• 統合ソリューション： AIファクトリ、分析機能、マイグレーションツールなどの機能を統合します。
• セキュリティとアクセス： IDプロバイダーと連携し、アクセスコントロールを強制します。

3. IT エンジニアとマネージャーはどのように活用できるか？
EDB Postgres AI Hybrid Manager は、さまざまなITロールに対して多様な機能を提供します：

• 一般プラットフォームユーザー（アプリケーションチーム、データベースエンジニア、プラットフォームオーナー）： PG AI コンソール（Web UI）を使用して、Postgresクラスターの作成、表示、管理、データベースの健全性とパフォーマンスの監視、クエリ診断と推奨事項へのアクセス、データベースマイグレーションの管理、Launchpad経由での統合サードパーティサービスの探索を行うことができます。Projectを使用してリソースを整理し、Estateビューですべてのリソースの概要を確認できます。
• Kubernetes 管理者： 基盤となるKubernetesインフラストラクチャを担当します。サポートされるプラットフォーム（EKS、GKE、RHOS）でHMのインストールガイドを使用して、Kubernetesクラスター（ノード、ネットワーク、ストレージ、セキュリティ）の準備と構成を行うことができます。HMアクセス用のIDプロバイダー（LDAP、SAMLなど）を構成したり、GPUリソースのようなAI固有のインフラストラクチャを管理したりできます。組み込みのGrafanaダッシュボード（Kubernetes、ハードウェア利用率）やロギングツール（Loki、Fluent Bit）を使用してインフラストラクチャの問題をトラブルシューティングできます。また、自動化タスクのためにHM APIを使用することも可能です。

4. HM のメリットと利点は何か？

• 統合プラットフォーム： Postgres、AI、分析、管理を単一のまとまりのあるプラットフォームに統合し、運用を簡素化します。
• 主権とコントロール： 特に「Sovereign AI and Data Factory」（ハードウェアアプライアンス）オプションでは、組織がデータ、モデル、AI実行を外部依存なしで自社インフラストラクチャ内に保持することを可能にします。
• デプロイメントの柔軟性： 既存のKubernetes上のソフトウェア専用ソリューションとして、または事前組み立て済みのハードウェアアプライアンスとして利用可能であり、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境で実行されます。
• PostgresネイティブなLakehouse： Postgresとオブジェクトストレージに高度な分析機能を直接統合し、コスト効率の高いストレージ、大規模データセットでの高速分析クエリ、簡素化されたデータアーキテクチャ（例：Tiered Tables、Lakehouseクラスター）を可能にします。
• 包括的なAI機能： 統合されたモデルサービス（GPUアクセラレーション）、ナレッジベース、セマンティック検索、ローコードGenAIビルダーを備えたGenAIワークロードの構築および提供のためのフルスタックを提供します。
• 強化された可観測性と診断：再設計された監視ダッシュボード、プロアクティブなクエリ推奨事項、詳細なパフォーマンスメトリクスを提供し、運用効率とトラブルシューティングを向上させます。
• ライフサイクル管理： データベースのアップグレード、自動バックアップ、ディザスタリカバリ計画のサポートが含まれます。
• 簡素化されたマイグレーション： 組み込みツールにより、データベースの評価とマイグレーションが容易になります。

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