EDB Postgres AI Hybrid Manager 1.3.4
日本語訳｜Hybrid Manager 1.3.4
※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 1.3.4
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概要
Hybrid Manager とは？
EDB Postgres AI Hybrid Manager (HM) は、EDB Postgres AI Platform のコントロールプレーン（管理基盤）です。これは、Postgresデータベース、ソブリンAI（主権型AI）ワークロード、および分析基盤を、多様なインフラストラクチャ上で管理するために設計された、包括的なKubernetesベースのソリューションです。
HMは、Kubernetesが稼働するあらゆる場所（Amazon EKSやGoogle GKEなどのクラウド、Red Hat OpenShiftやRancher RKE2などのオンプレミス、またはハイブリッド環境）で動作する統一インターフェースとして機能します。単一のプラットフォーム内で、データベース、AIモデル、分析パイプラインのライフサイクル全体をオーケストレーション（統合管理）します。
Hybrid Manager の利点
このプラットフォームは、「制御」「統合」「革新」を中心とした4つの主要な利点を提供します。
- データ主権 (ソブリンAI): 組織は自社のインフラストラクチャを使用してAIワークロードを構築・提供できます。データ、プロンプト、ベクトル埋め込み（Embedding）は、顧客が管理する環境内（エアギャップなどのオフライン環境を含む）に留まるため、外部のパブリックAIサービスにデータを送信することなく、コンプライアンスとセキュリティを確保できます。
- 統一されたエクスペリエンス (一元管理): トランザクションデータベース (Postgres)、分析ワークロード (Lakehouse)、および生成AIの管理を、1つのまとまりのあるインターフェースに統合します。
- Postgresネイティブな分析: 複雑なETLパイプラインを回避し、Postgresとの互換性を維持しながら、低コストのオブジェクトストレージ（Apache IcebergおよびDelta Lake形式を使用）上での高速分析を可能にします。
- 運用のレジリエンス (回復力): 高可用性 (HA) フェイルオーバー、ディザスタリカバリ (DR)、自動バックアップ、スケーリングといった複雑な運用タスク（Day-2オペレーション）を簡素化し、エンタープライズグレードの信頼性を保証します。
Hybrid Manager が利点を実現する仕組み
Hybrid Managerは、Kubernetesオーケストレーションを通じてインフラストラクチャ、データ、アプリケーション層を統合することで、これらの利点を実現します。
- アーキテクチャとオーケストレーション:
- リソースの分離:
HMはリソースをKubernetesコントロールプレーン（管理コンポーネント）とデータコンピューティンググループ（Postgresクラスター）に分割します。これにより、管理の負荷がデータベースのパフォーマンスに影響を与えることを防ぎます。 - ライフサイクルの自動化: Kubernetesオペレーターを使用して、Postgresクラスターのプロビジョニング、スケーリング、パッチ適用、自己修復を自動化します。
- リソースの分離:
- AI Factory の実装:
- ローカル推論: KServeを利用して、モデル推論サービス（LLMなど）をKubernetesクラスター上に直接デプロイ・スケーリングし、ローカルGPUリソースを活用します。
- 検索拡張生成 (RAG): ベクトル検索 (pgvector経由) と埋め込みパイプラインをデータベースに直接統合し、AIアシスタントが組織のプライベートデータを安全に照会できるようにします。
- 分析の実装:
- レイクハウスクラスター: HMは、PGAA (Analytics Accelerator) 拡張機能を備えた専用のコンピューティングノードをプロビジョニングします。これらのノードは、オブジェクトストレージ (S3/GCS) にIcebergのようなオープンフォーマットで保存されたデータに対してベクトル化されたクエリを直接実行し、トランザクションデータとデータレイクの橋渡しをします。
- オブザーバビリティ (可観測性):
- 組み込みのスタック (Prometheus, Grafana, Loki) により、ホスト、Kubernetes、Postgres層からメトリクスとログを収集し、クエリの健全性とリソース使用状況を詳細に可視化します。
バージョン 1.3.4 の新機能
リリース1.3.4（2026年1月15日）は、安定性とバグ修正に焦点を当てたメンテナンスリリースです。主な更新内容は以下の通りです。
- バックアップ管理の強化 (WALの保持):
- オブジェクトストレージ内の先行書き込みログ (WAL) の自動クリーンアップ機能が改善されました。
- 新規作成されるAdvanced High Availability (AHA) および Distributed (PGD) クラスターでは、スケジュールバックアップのデフォルトとして barman-cloud が使用されるようになりました。
- シングルノードおよび標準HAクラスターにおいて、ボリュームスナップショットに加え、定期的なBarmanバックアップが自動的に実行されるようになり、WALのプルーニング（不要なログの削除）が確実に機能するようになりました。
- バグ修正:
- モデルの命名: モデルクラスター名に無効な文字（スペースなど）が含まれている場合に「500エラー」が発生する問題を修正しました。コンソールで入力が検証され、説明的なエラーが返されるようになりました。
- エアギャップ環境でのイメージ検出: エアギャップ環境において、プライベートRed Hat Quayレジストリを使用した場合にイメージ検出が失敗する問題を解決しました。
- アラートロジック: PVC（永続ボリューム要求）が誤ってPodにマッピングされていた cnp_pg_replication_in_recovery アラートを修正し、カスタムサフィックスを使用したWALボリュームの問題を解決しました。
- AIコンポーネントの依存関係: 特定のサービスバージョンに影響を与えていた upm-griptape コンポーネントの「missing module（モジュール欠落）」エラーを修正しました。
