基于红帽 OpenShift 的数据库和数据分析

数据库和数据分析提供了多种方法从各种来源获取、存储、处理和分析数据集，以支持移动和电子商务应用、AI/ML、商业智能等用例。

• 敏捷性 - 支持在任何位置快速部署和管理模块化数据库和数据分析工作负载，从而加快项目执行速度，提高更新频率。
• 弹性扩展 - 支持动态扩展计算资源，满足不断变化的数据库和数据分析工作负载的需求。
• 可移植性 - 进行一次容器化，即可部署和迁移到任何地方。

在容器和 Kubernetes 上部署数据库和数据分析工作负载可能会面临执行方面的潜在挑战，具体包括：

• 停机和数据丢失 - 故障、中断、数据损坏
• 运维复杂性 - 架构和运维（例如容器、存储、网络连接、数据保护）、性能权衡
• 缺乏 ISV 支持 - ISV 认可或支持文档
• 缺乏专业技术 - 技能和流程方面存在差距

借助红帽® OpenShift®，您可按照一致的方式跨云运行数据库和数据分析，以加快云原生应用的交付。

自动化运维

Kubernetes Operator 可简化红帽 OpenShift 上容器化数据库和数据分析的部署、扩展和生命周期管理流程，并实现自动化操作。这样有助于实施 DevOps，而且可以让数据库管理员专注于更具战略意义的任务，如控制用户访问和安全防护。

一致性和可移植性

在混合云中按照一致的方式保障部署、运维和可移植性。像云原生应用的其他组件一样运行容器化数据库和数据分析。

与 ISV 合作并集成

红帽与 Microsoft、Cloudera、MongoDB、Crunchydata、Couchbase 和 Starburst 等关键数据库和数据分析 ISV 建立了战略合作伙伴关系，并集成了他们的相关产品。此外，红帽的 AMQ Streams（Kubernetes 上的 Kafka）使用 Kubernetes Operator 来帮助我们的共同客户取得成功。

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网络培训课堂：KPMG 在红帽 OpenShift 上使用 PostgreSQL 和 Kafka 来构建其数据科学平台

红帽市场提供了一种更简单的方式，供用户在红帽 OpenShift 上购买和部署基于容器的软件（包括数据库和数据分析工作负载）。