EDB Postgres AI Hybrid Manager 1.4.0
日本語訳｜Hybrid Manager 1.4.0
※GoogleのAutoML Translationを使用して翻訳しております。
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英語原文｜Hybrid Manager 1.4.0
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概要
1. Hybrid Manager (HM) とは
EDB Postgres AI Hybrid Manager (HM) は、EDB Postgres AI Platform の Kubernetes ベースのコントロールプレーンです。オンプレミス、クラウド、またはハイブリッド環境全体にわたって、データベースのデプロイ、GenAI（生成AI）ワークロードの実行、および Postgres ネイティブの分析スケーリングを行うための統一されたエクスペリエンスを提供します。プライベートデータベース・アズ・ア・サービス（DBaaS）プラットフォームとして機能し、お客様独自の安全なインフラストラクチャ内でクラウドのような俊敏性を実現します。
2. EDB Hybrid Manager のメリット
Kubernetes ネイティブの拡張性とオーケストレーション: HM は、データベースに関する専門知識を Kubernetes に拡張し、手動での介入なしに自動フェイルオーバーやスケーリングなどの運用を処理します。
- 完全なデータ主権（ソブリンAI）:厳しい規制制約がある組織において、AI ワークロード、モデルサービング、およびベクトル検索を物理インフラストラクチャ内でローカルに実行できるようにし、データが外部ネットワークに送信されるのを防ぎます。
- 統合された Postgres ネイティブの分析: Postgres Analytics Accelerator (PGAA) を介して、大量のコールドデータをオブジェクトストレージ内の Apache Iceberg や Delta Lake などのオープンフォーマットにレプリケーション・オフロードし、標準の Postgres SQL を使用してクエリを実行できます。
- シンプルなマルチエンジン移行: EDB の Migration Portal および Data Migration Service (DMS) と深く連携し、Oracle から EDB Postgres Advanced Server などへのデータベース移行におけるアセスメント、スキーマ変換、データ転送を自動化します。
- 統合されたオブザーバビリティ: 収集されたログ（Loki 経由）およびメトリクス（Prometheus および Thanos 経由）を、すべてのデプロイ環境にわたって標準化し、統合された Grafana ダッシュボードに可視化します。
3. EDB Hybrid Manager の仕組み
HM はアーキテクチャを異なるプレーンに分割し、マルチデータセンターのデプロイにおいてはハブ＆スポークモデルを使用します：
- コントロールプレーン (CP): オーケストレーション、構成、およびテレメトリを管理します。CP はユーザーの Postgres トラフィックのデータパス上には存在しないため、コントロールプレーンの障害やアップグレードがデータベース接続を遮断したり、実行中の Postgres ワークロードを中断させたりすることはありません。
- データプレーン (DP): 実際のデータベースワークロードで構成され、Postgres プロトコル (PSQL) を直接使用して実行されます。これにより、ユーザーワークロード間の厳格なセキュリティ分離が保証されます。
- ハブ＆スポークトポロジー: 複数拠点（マルチDC）の環境では、1つのプライマリ HM（ハブ）がコンソール UI をホストし、中央スケジューラとして機能します。軽量なセカンダリ HM（スポーク）は独自のコンソールを持たず、beacon_agent.yaml で構成された EDB Postgres AI エージェントを使用して、プライマリハブから受信したプロビジョニングコマンドをローカルの Kubernetes 上で実行します。
4. バージョン 1.4.0 の新機能
リリース 1.4.0 は、月次のイノベーションリリース（2025.11 から 2026.5.1 まで）の内容を統合した長期サポート (LTS) リリースであり、以下のような重要機能が導入されています：
- Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS) のサポート: AI パイプライン、Analytics Accelerator、および EDB の Data Migration Service を含む、AKS 上への HM のネイティブデプロイが完全にサポートされました。
- 選択的シナリオのインストール: values.yaml またはカスタムリソースマニフェストにおいて、必要な特定のシナリオ（core、dbaas、migration、ai、analytics など）のみを有効にして、リソース使用量を抑えてデプロイすることが可能になりました。
- 新しい自動化エンジン (Automations Engine): ディスクの自動スケーリング、CPU/メモリの自動スケーリング、インデックス適用の自動化、およびパッチ/マイナーアップグレードなどの日常的なデータベースタスクを、承認フローやメンテナンスウィンドウと組み合わせて自動処理するフレームワークが導入されました。
- OSS ライブラリ: Apache Airflow、Apache Superset、Metabase、pgAdmin 4、pgBadger、HammerDB などのオープンソースツールを、HM のアセットライブラリからプロジェクトへ直接デプロイできるようになりました。
- Model Context Protocol (MCP) の統合: HM の API 機能を MCP 経由で公開し、開発者や AI エージェントが自律的なワークフローに統合して利用できるようになりました。
- チャットエージェント（Chat Agent）の強化: コンソールに組み込まれた会話型アシスタントが Anthropic Claude、Gemini 2.x、OpenAI モデルを新しくサポートしました。スキーマの設計推奨事項の提示、日常的なヘルスレポートの比較、Mermaid チャットによるメトリクス可視化に対応しています。
- 3拠点クラスターデプロイ: 3つの地理的に離れた場所をまたいで Postgres クラスターをデプロイし、同期レプリケーションによるデータ損失ゼロや Distributed High Availability (DHA) 証人（Witness）グループの配置が可能になりました。
- ARM64 アーキテクチャサポート: HM コンポーネントが ARM ベースの Kubernetes ノードおよびクラウドインスタンス上で実行できるようになりました。
