【製品情報】EDB Postgres AI Hybrid Manager 1.3

音声ガイド

概要

1. EDB Postgres AI Hybrid Managerとは？
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、データとAIのエコシステム全体を管理するための一元的な体験を提供する、包括的なソフトウェアソリューションです。

具体的には、ソブリンAI、アナリティクス、Postgres管理を統合したソリューションであり、あらゆるKubernetesディストリビューション（Red Hat OpenShift, Rancher RKE2, Amazon EKS, Google GKEなど）上で動作します。これにより、オンプレミス、クラウド、またはその両方を組み合わせたハイブリッド環境のいずれにおいても、PostgreSQLデータベースのデプロイ、運用、監視、生成AIワークロードの実行、アナリティクスの拡張を一貫して行うことができます。

2. HMの利点は？
Hybrid Managerの主な利点は、独自のインフラストラクチャ上で完全なコントロール、運用効率、そして統合された最新機能を提供できる点に集約されます。

ソブリンAIと完全なコントロール: 独自のインフラストラクチャ上でAI搭載アプリケーションを構築・提供できます。すべてのデータ、モデル、処理（検索拡張生成、RAGなど）は組織の環境内に留まり、データ主権を確保し、厳格なコンプライアンスやセキュリティ要件を満たします。
優れた運用性（Operational Excellence）: プロビジョニング、バックアップ、スケーリング、高可用性、監視など、Postgresクラスタのライフサイクル管理全体を簡素化・自動化します。これにより、可観測性とガバナンスのための「単一の管理画面（a single pane of glass）」が提供されます。
統合プラットフォーム: 従来のデータベース管理、最新のアナリティクス、AIワークロードを単一の一貫したプラットフォームに統合することで、サイロ化を解消します。これにより、ツールが乱立したり、インフラが重複したりするのを防ぎます。
Postgresネイティブのアナリティクス: データをApache IcebergやDelta Lakeといったオープンフォーマットにオフロードしつつ、使い慣れたPostgresの構文やツールでクエリを実行することで、モダンなデータレイクハウスアーキテクチャを構築できます。
統合された移行サービス: AI Copilotを備えたデータ移行サービス（DMS）を内蔵しており、外部ソース（Oracleや他のPostgresインスタンスなど）からHM管理環境へのデータベース移行を効率化します。

3. HMはどのようにして上記の利点を実現しているか？
HMはKubernetesネイティブのアーキテクチャを活用し、管理タスクとデータワークロードを分離することで、これらの利点を実現しています。

Kubernetesを基盤としたアーキテクチャ: Kubernetes上で動作するため、HMは本質的にポータビリティが高く、対応するあらゆる環境にデプロイ可能です。スケーラビリティ、耐障害性、オーケストレーションのためにKubernetesのネイティブな機能を活用します。
アーキテクチャの分離: HMのアーキテクチャは、論理的に2つの主要なグループに分かれています。
- コントロールプレーン（Control Compute Grouping）: システムの「頭脳」として機能します。UI、可観測性スタック（Prometheus, Grafana, Loki）、ネットワーキング（Istio）、オーケストレーションロジックなど、すべてのコア管理サービスを実行します。
- データプレーン（Data Compute Grouping）: 実際のユーザーワークロードが実行される場所です。Postgresデータベースクラスタ、アナリティクス用のLakehouseクラスタ、モデル提供や生成AIのためのAI Factoryコンポーネントで構成されます。
機能を実現する統合コンポーネント:
- 可観測性: コントロールプレーンに組み込まれたスタックが、データプレーンの全コンポーネントからメトリクス、ログ、トレースを収集することで実現されます。
- AIとアナリティクス: AI Factoryによって実現されます。GPU上でモデルを提供するKServeのようなコンポーネントを使用し、Postgres内で直接ベクトル検索を行うpgvectorを統合しています。
- 高可用性（HA）と災害復旧（DR）: Kubernetesのフェイルオーバー機構と、オブジェクトストレージへの堅牢なバックアップ・リストア手順を実現するBarmanのようなツールを統合することで実現されます。

この分離構造により、中央のコントロールプレーンからすべてを管理しつつ、実際のデータとAIワークロードは専用のスケーラブルな環境内で安全に実行することが可能になります。

4. リリース1.3の新機能は？
EDB Postgres AI Hybrid Manager 1.3は、プラットフォームの堅牢化、AI機能の拡張、災害復旧と可観測性の強化に重点を置いています。

1.3リリースの主なハイライトは以下の通りです。

移行におけるデータ主権を確保したAI: 移行支援AI Copilotが、Hybrid Managerインスタンス内でホストされているAIモデルを使用できるように設定可能になりました。これにより、機密性の高いスキーマや移行に関するクエリがプラットフォームの外部に出ることがなくなるため、セキュリティとコンプライアンスが大幅に強化されます。
バックアップと災害復旧（DR）の強化: マルチロケーション（複数拠点）の高可用性と災害復旧が正式に導入されました。これにより、ネイティブなPostgresストリーミングレプリケーションを使用して、異なるKubernetesクラスタ間（例：クラウドリージョン間）で耐障害性の高いPostgresアーキテクチャを構築できます。
統合された可観測性: セルフマネージドのベアメタルやCloudNativePG（CNPG）クラスタの監視機能が拡張され、機能的な同等性が達成されました。これにより、HM管理下にあるかどうかに関わらず、すべてのPostgresインスタンスに対する真の「単一の管理画面」が実現します。
セキュアで一元的なAIモデルアクセス:
- デプロイされたAIモデル（KServe）への、セキュアで認証された外部アクセスが可能になりました。
- AIガバナンスの向上と迅速なデプロイのための中央集権的なAIモデルカタログが導入されました。
プラットフォームの拡張と信頼性向上:
- SUSE Rancher環境へのデプロイが正式にサポートされました。
- EDB Postgres Distributed (PGD) 6.1のサポートが追加されました。
- プラットフォームのアップグレードプロセスが大幅に強化され、信頼性が向上しました。