Analytics Accelerator tutorials#
このセクションでは、Analytics Accelerator を使用して実用的なソリューションを構築するための詳細なステップバイステップのチュートリアルについて説明します。
チュートリアルは学習指向で、有意義な成果を達成するためのガイドとなります。多くの場合、複数の機能や概念を組み合わせ、より大きな問題を解決する方法を解説します。
特定のタスクに関する簡潔で目標指向的な手順については、 How-To guides を参照してください。Hybrid Manager (HM) 固有のチュートリアルについては、 HM analytics tutorials を参照してください。
チュートリアルのカテゴリ#
はじめにと基礎プロジェクト#
EDB の高度な分析機能を初めて使用するユーザーや基礎プロジェクトを構築するユーザー向けのチュートリアル。
チュートリアル#
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 初心者 推定所要時間: 約 45 分 使用製品: Postgres Lakehouse、PGAA、PGFS 最終結果: Postgres Lakehouse ノードを立ち上げ、Postgres からオブジェクト ストレージをクエリします。 関連概念: データレイクハウス 、 EDB Postgres Lakehouse
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 初心者 推定所要時間: 約 1 時間 使用製品: Postgres Lakehouse、PGFS、Delta Lake 最終結果: 生データをオブジェクト ストレージにロードし、Lakehouse テーブルとしてクエリを実行します。 関連概念: ストレージとコンピューティングの分離
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 中級 所要時間: 約1.5時間 使用製品: PGAA、PGFS、PGD、Postgres Lakehouse 最終結果: 複数のデータソースを統合された分析ビューに結合します。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
エンドツーエンドのEDB Postgres Lakehouse実装#
取り込み、保存、クエリなど、Lakehouse のワークフロー全体を実証するプロジェクト。
チュートリアル#
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 中級 所要時間: 約 2 時間 使用製品: Postgres Lakehouse、PGAA、Iceberg REST カタログ、BI ツール 最終結果: 分析パイプラインを構築し、BI ツールで Lakehouse データを視覚化します。 関連概念: オープンテーブル形式
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 中級 所要時間: 約 2～3 時間 使用製品: Postgres Lakehouse、PGFS、Delta Lake 最終結果: Delta 形式を使用して履歴データセットを移行および分析します。 関連概念: EDB Postgres Lakehouse
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 上級 所要時間: 約 2～3 時間 使用製品: Postgres Lakehouse、PGAA、BI ツール (Tableau、PowerBI) 最終結果: Lakehouse データに基づいてインタラクティブな分析ダッシュボードを構築します。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
分析と階層型ストレージのための高度なPGD#
階層化、オフロード、ハイブリッド分析アーキテクチャに PGD を使用します。
チュートリアル#
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 上級 所要時間: 約 3 時間 使用製品: PGD、AutoPartition、Iceberg カタログ、Postgres Lakehouse 最終結果: 自動階層化を構成し、パーティションを Iceberg にオフロードします。 関連概念: データ階層化
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 上級 所要時間: 約2～3時間 使用製品: PGD、PGAA、Postgres Lakehouse 最終結果: 階層型ストレージ層全体のクエリをチューニングおよびテストします。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 上級 所要時間: 約 2 時間 使用製品: PGD、AutoPartition、Postgres Lakehouse 最終結果: 階層化テーブルのデータ保持およびライフサイクル管理ポリシーを実装します。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
Gen AI Builderと分析機能を使用したAI搭載アプリケーションの構築#
Gen AI Builder + Analytics Accelerator を併用します。
AI/ML の詳細な概念については、 AI Factory concepts を参照してください。
チュートリアル#
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 中級 推定所要時間: 約1時間 使用製品: Gen AI Builder、Griptape、Postgres Lakehouse 最終結果: ユーザーの問い合わせを分析データにルーティングする Griptape 構造を構築します。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 中級 推定所要時間: 約 1 時間 使用製品: Gen AI Builder、Griptape、Postgres Lakehouse 最終結果: Lakehouse データから口座残高を照会する Griptape ツールを構築します。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 上級 所要時間: 約 2 時間 使用製品: Gen AI Builder、Griptape、Postgres Lakehouse、PGAA 最終結果: オンデマンドで Lakehouse データをクエリできる AI アシスタントを実装します。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
業界ソリューションのウォークスルー#
Analytics Accelerator を使用して実際のビジネス問題を解決するためのエンドツーエンドのチュートリアル。
チュートリアル#
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 上級 所要時間: 約 2～3 時間 使用製品: PGD、PGAA、Lakehouse、ストリーミング エンジン (Kafka、Flink) 最終結果: Lakehouse + ストリーミングを使用して、リアルタイムの不正検出パイプラインを構築します。 関連概念: Analytics Accelerator concepts
** Analytics/Lakehouse ** レベル: 中級 所要時間: 約 2 時間 使用製品: PGD、AutoPartition、Lakehouse、BI ツール 最終結果: 階層型テーブルを使用してレポート データ マート アーキテクチャを実装します。 関連概念: OLAP / OLTP
このインデックスは、チュートリアルが追加されるにつれて大きくなります。Hybrid Manager (HM) 固有のチュートリアルについては、 HM analytics tutorials を参照してください。