Analytics Accelerator concepts and technologies
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このセクションを使用して、Analytics Accelerator を定義する **コア概念**
、 **テクノロジー** 、 **アーキテクチャ パターン** 、および **戦略**
を明確に理解します。

このセクションは以下を補足します:

- `How-To Guides <https://enterprisedb.com/docs/edb-postgres-ai/hybrid-manager/analytics/learn/how-to/>`_  — ステップバイステップのタスク用

- :ref:`Analytics Terminology <Analytics Terminology>`  — この分野で使用されているキーワード

EDB Hybrid Manager (HM) 環境に固有の説明については、 `Analytics in Hybrid Manager <https://enterprisedb.com/docs/edb-postgres-ai/hybrid-manager/analytics>`_ 
を参照してください。

.. _analytics-accelerator-concepts-and-technologies-1:

Analytics Accelerator concepts and technologies
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基礎的な分析と最新のデータアーキテクチャ
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今日の分析環境を形成する **業界のトレンド** と **アーキテクチャ
パターン** を理解します。

一般的な概念
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- :ref:`Analytics Accelerator generic concepts <Analytics Accelerator generic concepts>` 

データ ウェアハウス、データ レイク、レイクハウス
アーキテクチャ、列指向ストレージ、ベクトル化エンジン、ストレージとコンピューティングの分離などの基本用語。

追加記事（近日公開予定）
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- データレイクハウスへの進化

- オープンテーブル形式の重要性（アイスバーグ、デルタレイク、Hudi）

- 分析における列指向ストレージと行指向ストレージの利点とトレードオフ

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Analytics Accelerator concepts and technologies
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Analytics Accelerator のコアコンポーネントの詳細
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EDB Postgresで高度な分析を可能にする **コア コンポーネント**
について学習します。

EDB Postgresレイクハウス
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- EDB Postgres Lakehouse: 概要（近日公開予定）

- EDB Postgres Lakehouse: 詳細な概念と用語（近日公開予定）

EDB Postgresによるオープンテーブル形式
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- EDB ソリューションを使用した Apache Iceberg の理解 (近日公開)

- EDB ソリューションを使用した Delta Lake の理解 (近日公開)

EDB Postgres Distributed (PGD) によるデータ管理と階層化
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- EDB Postgresによる階層化テーブルの理解（近日公開予定）

基礎となるエンジンコンポーネント
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- EDBのレイクハウスにおけるPGAAとPGFSの役割（近日公開予定）

- EDB Postgresでの Apache DataFusion によるベクトル化されたクエリ実行
  (近日公開)

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Analytics Accelerator concepts and technologies
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EDBハイブリッドマネージャー（HM）内の分析を理解する
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EDB の分析テクノロジーが **Hybrid Manager**
でどのように実装され、管理されるか。

主要なHM分析ドキュメントのエントリポイント
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- `Analytics in Hybrid Manager <https://enterprisedb.com/docs/edb-postgres-ai/hybrid-manager/analytics>`_ 

- `Analytics concepts within Hybrid Manager <https://enterprisedb.com/docs/edb-postgres-ai/hybrid-manager/analytics/learn/analytics_concepts>`_ 

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AI/ML ワークロードと相互運用性
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Analytics Accelerator は **汎用分析** をサポートし、AI/ML
パイプラインのプラットフォーム コンポーネントとしても機能します。

- Lakehouse
  ノードは、モデルのトレーニングで使用される大規模なデータセットへの効率的なアクセスを提供します。

- 階層化されたデータ パターンと ELT パイプラインにより、AI/ML
  処理用にデータをステージングできます。

AI/ML 固有の概念については、 `AI Factory concepts <https://enterprisedb.com/docs/edb-postgres-ai/ai-factory/learn/explained/ai-factory-concepts>`_  を参照してください。

.. toctree::
  :maxdepth: 3

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