a persona-based guide ===================== このガイドでは、 EDB Postgres® AIと分析機能を特定の役割に合わせて活用する方法を解説します。EDB EDB Postgres AIは、幅広い分析ニーズに対応する強力なプラットフォームを提供します。このガイドは、目標達成に必要な機能に集中するのに役立ちます。 役割を素早く見つける -------------------- - :ref:`データベース管理者 (DBA) <データベース管理者 (DBA)>` - :ref:`DevOps エンジニア / サイト信頼性エンジニア (SRE) ` - :ref:`データサイエンティスト/データアナリスト <データサイエンティスト/データアナリスト>` - :ref:`アプリケーション開発者 <アプリケーション開発者>` これらのソリューションを EDB Hybrid Manager (HM) 内で実装および管理する方法の詳細については、 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` を参照してください。 データベース管理者 (DBA) ------------------------ データベース インフラストラクチャのパフォーマンス、信頼性、コスト効率、管理性に重点を置きます。 主な目標と Analytics Accelerator ソリューション ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ パフォーマンスの監視とチューニング ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 遅いクエリ、ボトルネック、非効率的なリソース使用を特定します。HMダッシュボードを使用して、 EDB Postgres LakehouseノードとPGDクラスターのパフォーマンスを監視します。 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` 。 ストレージ管理とコストの最適化 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 大規模データベースと履歴データをコスト効率よく管理します。PGDとEDB Postgres Lakehouseの階層化テーブルを使用して、コールドデータをオブジェクトストレージ（Icebergテーブルとして）にオフロードします。 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` 。HMを介して階層化テーブルを管理します。 キャパシティプランニング ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ストレージとコンピューティングのニーズを予測します。LakehouseとHMダッシュボードで、過去の成長パターンと現在の使用率を分析します。Lakehouseのコンピューティングとストレージの分離を活用して、柔軟なスケーリングを実現します。 分析データのバックアップと復元 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ オブジェクトストレージ内のデータと関連メタデータを保護します。Icebergカタログのバックアップ戦略とHMバックアップオプションに従ってください。 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` 。 分析のためのデータアクセスの確保 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ データアナリストとデータサイエンティストに、パフォーマンスに優れ安全なアクセスを提供します。LakehouseノードとPGDオフロードを使用することで、トランザクションシステムへの影響を最小限に抑えます。 推奨リソース ^^^^^^^^^^^^ - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` DevOps エンジニア / サイト信頼性エンジニア (SRE) ------------------------------------------------ 自動化、インフラストラクチャ管理、スケーラビリティ、信頼性、および可観測性に重点を置きます。 .. _主な目標と-analytics-accelerator-ソリューション-1: 主な目標と Analytics Accelerator ソリューション ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 自動プロビジョニングと管理 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Hybrid Manager を使用して、コンソール、API、または CLI 経由で Lakehouse クラスターと関連リソースをプロビジョニングします。 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` 。 スケーラビリティと弾力性 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 需要に応じて Lakehouse のコンピューティング リソースを個別に拡張します。 監視と観測可能性 ^^^^^^^^^^^^^^^^ 分析システムのパフォーマンス、健全性、コストを可視化します。HMダッシュボードとログ機能を活用します。 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` 。 データ パイプラインと分析アプリケーションのための CI/CD ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ スキーマの変更 (Iceberg の進化) と PGD 経由のデータ オフロードを CI/CD パイプラインに統合します。 クラウドリソースのコスト管理 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ オブジェクトストレージと分析コンピューティングのコストを追跡・最適化します。HMリソースインサイトを活用します。 .. _推奨リソース-1: 推奨リソース ^^^^^^^^^^^^ - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` データサイエンティスト/データアナリスト --------------------------------------- 洞察の抽出、モデルの構築、ビジネス上の質問への回答に重点を置きます。 .. _主な目標と-analytics-accelerator-ソリューション-2: 主な目標と Analytics Accelerator ソリューション ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 大規模で多様なデータセットへのアクセス ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Lakehouseノードを介して、IcebergまたはDelta Lakeテーブルとして保存された大規模データセットをクエリできます。Python、R、 SQLクライアント、BIツールを使用できます。 データの準備と探索 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Lakehouse ノードを介してSQLを使用してデータのフィルタリング、集計、変換を実行します。 オープンテーブル形式の操作 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Iceberg テーブルと Delta Lake テーブルでスキーマの進化、タイム トラベル、ACID トランザクションを活用します。 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` 。 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` 。 データサイエンスツールおよびフレームワークとの統合 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Lakehouse クエリの結果を pandas、R データ フレームに読み込むか、Spark、TensorFlow、PyTorch で使用します。 クエリパフォーマンス ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Lakehouse ノードのベクトル化されたクエリ エンジンを使用して分析SQLクエリを高速化します。 .. _推奨リソース-2: 推奨リソース ^^^^^^^^^^^^ - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` アプリケーション開発者 ---------------------- データ駆動型アプリケーションの構築と洞察の埋め込みに重点を置きます。 .. _主な目標と-analytics-accelerator-ソリューション-3: 主な目標と Analytics Accelerator ソリューション ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 分析機能を備えたアプリケーションの構築 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Lakehouse ノードまたは PGD 読み取りレプリカを使用して、アプリケーションでレポート、ダッシュボード、データ探索を提供します。 大規模なレポートクエリを効率的に処理する ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 大規模な集計および履歴データクエリをLakehouseノードにオフロードします。階層化テーブルを使用して、履歴クエリを分析層に転送します。 統合プラットフォームからデータにアクセスする ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 運用データと分析データの両方に一貫したSQLアクセスを提供します。 AI/ML対応アプリケーションの開発 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Lakehouse ノードを使用して ML モデル データを保存およびアクセスします。 .. _推奨リソース-3: 推奨リソース ^^^^^^^^^^^^ - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` - :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` -------------- より詳細なガイダンスについては、以下のリソースをご覧ください。HM固有の実装手順については、 :ref:`Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide <#>` を参照してください。