Leveraging Analytics in Hybrid Manager

Leveraging Analytics in Hybrid Manager#

このページでは、ハイブリッドマネージャーHM内の分析機能を活用する方法に関するロールベースのガイダンスを提供します。

データベース管理者、DevOpsエンジニア、データサイエンティスト、またはアプリケーション開発者であっても、Hybrid ManagerはEDB Postgres展開の管理、分析、および最適化に役立つツールを提供します。

主要な概念については、 Analytics Concepts in Hybrid Manager を参照してください。

データベース管理者DBA#

主な焦点 HM管理のPostgres環境のパフォーマンス、信頼性、およびコスト効率。

主要な目的とHM機能#

  • HMダッシュボードを使用してPGDクラスターとLakehouseノードをモニタします。

  • PGDに階層テーブルを実装して、コールドデータをオブジェクトストレージにオフロードします。

  • 傾向を分析し、必要に応じてLakehouseクラスターをスケーリングします。

  • PGDおよびLakehouseメタデータカタログを含むのバックアップとリカバリーを管理します。

  • HMおよびPostgresのセキュリティ機能を介してレイクハウスクラスターへのアクセスを制御します。

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DevOpsエンジニア/SRE#

主な焦点 分析インフラストラクチャの展開と可観測性の自動化。

主要な目的とHM機能#

  • HM UI、API、またはCLIを使用して、PGDクラスターとLakehouseクラスターを展開します。

  • 必要に応じて、HMを介してレイクハウスクラスターサイズを調整します。

  • HMダッシュボードでレイクハウスとPGDのパフォーマンスを監視します。

  • HM API / CLIを介してプロビジョニングと構成を自動化します。

  • 個別のコンピューティング/ストレージアーキテクチャを使用してコストを最適化します。

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データサイエンティスト / データアナリスト#

主な焦点 ハイブリッドマネージャーによって管理されるデータの効率的なアクセスと分析。

主要な目的とHM機能#

  • BIツールまたは分析ツールJupyter、R、 SQLクライアントをLakehouseノードに接続します。

  • Lakehouseを介してIcebergおよびDelta Lakeテーブルを照会します。

  • 大規模なデータセットの高速分析には、ベクトル化されたLakehouseノードを使用します。

  • LakehouseまたはPGDでPostgres SQLを使用してデータを準備およびクリーンアップします。

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アプリケーション開発者#

主な焦点 ハイブリッドマネージャーによって管理されるデータと対話するアプリケーションを構築します。

主要な目的とHM機能#

  • 埋め込みレポートのために、アプリケーションをLakehouseノードまたはPGDリードレプリカに接続します。

  • 複雑な分析クエリをLakehouseノードにルーティングします。

  • 階層テーブルを使用して、ホットPGDおよびコールドレイクハウス階層全体で時系列データを管理します。

  • オプション HMでGen AI Builderを使用する場合、グリップテープ構造/ツールをアプリケーションと統合します。

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コア分析概念の概要については、 Analytics Concepts in Hybrid Manager を参照してください。

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