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#
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、 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。 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。 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。 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#
Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide
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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#
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。 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。 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#
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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#
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。 Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide 。 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#
Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide
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Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide
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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#
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#
Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide
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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、 Analytics Accelerator for your role: a persona-based guide を参照してください。