Solving Business Problems with Analytics in Hybrid Manager#
このページでは、一般的な分析のユースケースを検討し、ハイブリッドマネージャーHM機能がそれらの問題への対処にどのように役立つかについて説明します。
EDB Postgres Lakehouseクラスター、PGDを使用した階層テーブル、およびオープンテーブルフォーマットApache Iceberg、Delta Lakeとの統合を使用することにより、Postgres環境内で柔軟な分析ソリューションを構築できます。
主要な概念については、 Analytics Concepts in Hybrid Manager を参照してください。
ペルソナベースのガイダンスについては、 Persona-Based Guide to Using Analytics in Hybrid Manager を参照してください。
一般的なユースケースとHMソリューション#
大規模なデータセットに関するアドホックビジネスインテリジェンスとレポート#
課題 ビジネスユーザーとデータアナリストは、運用中のPGDクラスターに影響を与えることなく、大規模な履歴データセットで複雑なクエリーを実行する必要があります。
HMソリューション
大規模なデータセットをIcebergまたはDelta Lakeテーブルとしてオブジェクトストレージに保存します。
高速なベクトル化クエリ実行のためにレイクハウスクラスターをプロビジョニングします。
標準のPostgresコネクタを使用して、BIツールTableau、Power BI、Lookerをレイクハウスクラスターに接続します。
テーブルの検出と管理には、IcebergカタログHM管理または外部を使用します。
時系列データの費用対効果の高いアーカイブと分析#
課題 履歴分析へのアクセスを維持しながら、増加する時系列データを費用対効果の高い方法で管理します。
HMソリューション
Icebergへのコールドパーティションの自動オフロードのために、 PGD AutoPartitionと
analytics_offload_periodを使用して階層テーブルを構成します。Lakehouseクラスターを使用して、オブジェクトストレージのコールドデータを照会します。
PGD親テーブルを介したホットデータとコールドデータの両方への透過的アクセスをサポートします。
業務データとエンタープライズデータレイクの統合#
課題 統合分析のために、PGDクラスターからのデータを他のエンタープライズデータソースと組み合わせます。
HMソリューション
PGDデータをIcebergまたはDelta形式のオブジェクトストレージにオフロードします。
共有IcebergカタログHM管理または外部を使用して、相互運用性をサポートします。
Lakehouseクラスターまたは外部エンジンSpark、Trinoを使用して、共有IcebergまたはDeltaテーブルを照会します。
アプリケーションの分析コンポーネントの高速化#
課題 アプリケーションには、プライマリPGDクラスターのパフォーマンスに影響を与える可能性のある分析クエリが必要です。
HMソリューション
読み取り負荷の高い分析クエリを専用のLakehouseクラスターにルーティングします。
Lakehouseテーブルまたはマテリアライズドビューの集計を事前計算して、アプリケーションクエリを高速化します。
階層テーブルを使用して、ホットストレージとコールドストレージ全体で時系列データを効率的に管理します。
利点
PGDパフォーマンスを保護します。
アプリケーション分析のためのスケーラブルなコンピューティングを提供します。
費用対効果の高いストレージを活用します。
業界の例とチュートリアル#
金融サービス#
LakehouseとオフロードされたPGDデータを使用した日次リスク報告システムの構築
長期的な取引データのアーカイブと分析のための階層テーブルの実装
小売とeコマース#
LakehouseとBIツールの統合を使用した顧客の購入履歴の分析
電気通信#
階層テーブルとレイクハウスクラスターを使用した通話詳細レコードCDR分析