1、云原生数据库和数据分析的首要考虑因素借助容器和 Kubernetes 加速交付云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|1什么是数据库和数据分析？数据库和数据分析是现代云原生应用的关键组成部分。数据库用于存储重要信息，如分析数据、流数据和交易数据。Microsoft SQL Server 和 MySQL 等关系数据库按照定义好的行、列和单元格位置关系将数据存储在表格中。相比之下，像 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra 这样的非关系型数据库以灵活的非表格形式存储数据，支持更多不同类型的数据。数据分析是指从多个来源接入、处理、转换和分析数据的一组技术功能。流行的数据分析工具包括

2、 Apache Kafka、Apache Nifi、红帽 AMQ 流、Presto 和 Apache Spark。在各行各业中，云原生应用都可以帮助企业打造差异化竞争优势。企业利用云原生应用来提供移动服务，支持电子商务和分析业务指标，并将人工智能（AI）和机器学习（ML）应用于业务运营。所有这些用例都依赖数据来实现商业价值，可见数据库和数据分析功能是云原生应用不可或缺的组成部分。因此，数据库和数据分析工作负载必须与其支持的应用具备多种相同的特征。他们必须：在设计上支持快速部署、更新和变更。弹性扩展以满足不断变化的需求。在数据中心、云和边缘 IT 基础架构上一致运行。数据驱动云原生应用各行业数据

3、库和数据分析用例医疗卫生 面向临床医生和患者的移动应用 医疗记录管理 医院设备管理金融服务 手机银行服务 欺诈检测 风险分析能源 商业应用 客户需求预测政府 公共服务的移动应用 公共服务的网络门户 人口相关趋势的地理空间分析制造和物流 资产和库存管理 航线分析云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|2通过敏捷的部署、管理和扩展，容器和 Kubernetes 可以帮助您加快关键架构组件的云原生开发，包括数据库和数据分析。容器是一个基本的软件单位，它将应用与其所有依赖项打包。容器简化了应用的构建过程，并允许应用在不同环境中部署而无需进行更改。Kubernetes 是开源且可扩展的容器编排器。容器编排

4、涉及管理整个环境中容器的创建、部署和生命周期。自助服务功能让开发人员轻松快速地置备他们构建云原生应用所需的资源和服务。这些技术共同提供了云原生数据库和数据分析工作负载所需的敏捷性、可扩展性和可移植性。加速数据库和数据分析工作负载的开发和部署敏捷性快速部署、测试、更新和管理数据库和数据分析工作负载，以应对不断发展的市场需求。可扩展性动态和弹性地扩展计算资源，以满足数据库和数据分析工作负载波动的需求。可移植性在整个环境中部署容器化的数据库和数据分析工作负载，并随着需求的变化轻松移动。1 云原生计算基金会（CNCF）。“2020 年 CNCF 调查”，2020。2 Datadog。“关于容器实际使用

5、的 11 个事实”，2020 年 11 月。3 Flexera。“2020 年 Flexera 云状况报告”，2020 年 4 月。前 10 名中有 6 种在容器中运行的商用镜像是数据库和数据分析工作负载2。55%的企业在生产环境中的容器中运行有状态应用1。85%的企业正在使用或计划使用 Kubernetes3。云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|3在云原生应用中实施数据库和数据分析涉及数个步骤和工具。数据生命周期的主要步骤有：1.数据接入。从多个来源和设备中收集数据。2.初步数据存储。将接入数据存储在操作数据库或数据湖中。3.数据准备。处理存储的数据，丢弃不需要的数据，并将需要的数据转换成

6、偏好的格式。4.用于分析的数据存储。将经过处理和清理的数据存储在一个单独的数据库或数据仓库中，以便进一步分析。5.数据分析。应用数据分析技术和工具来生成洞察。一个开放、适应性强的架构将帮助您更有效地执行这个过程。这个架构需要几项关键技术。数据管理工具从多个来源接入、处理和分析数据以提供洞察。从收集到使用的整个过程中，数据库、数据湖和数据仓库在云原生应用中存储数据。容器和 Kubernetes 平台为在整个基础架构中部署数据库、数据分析工具和云原生应用提供一致的基础，并且为开发人员和集成计算加速提供自助服务功能。软件定义的基础架构在混合云环境中（包括数据中心、边缘和公共云）为云原生应用开发和部署

7、的各阶段提供资源。使用容器和 Kubernetes 创建高效的数据生命周期容器和 Kubernetes 平台初步数据存储数据接入用于分析的数据存储数据分析数据准备基础架构物理虚拟私有云公共云边缘软件和工具示例 Apache Kafka NiFi 流行的数据库 Amazon S3 存储 Presto Apache Spark 流行的数据库 数据仓库 Apache Spark数据生命周期和概念性架构云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|4企业在考虑是否在云原生开发和部署工作流程中部署容器化数据库和数据分析工具时，往往有几个顾虑。我是否会遭受停机和数据丢失？采用新的架构和方法可能会导致停机风险，这些

8、风险源于因为数据丢失或损坏而造成的故障和错误。这是否会增加运维的复杂性？云原生应用的开发和部署可能比相对传统的开发运维更加复杂。容器化的数据库和数据分析工具可能会增加这种复杂性。这是否会支持我选择的第三方软件和工具？现有的开发和数据管理工具可能没有经过认证，无法在所有的容器平台上运行，企业需要选择和学习新的工具。我的企业能够成功部署吗？容器和 Kubernetes 的部署不是一个轻松的任务；许多企业没有时间、资源或经验来成功实施基于不同技术的容器化环境。为满足企业需求选择正确的平台选择容器和 Kubernetes 平台的考虑要点目前存在众多可用的容器和 Kubernetes 平台，它们各自具备

9、不同的功能、特性和支持。选择正确的平台可以帮助企业加速数据生命周期和云原生应用开发。企业应该寻找能够提供以下功能的容器和 Kubernetes 平台：生产级的可用性、可靠性和可扩展性。简单的容器部署、管理和可移植性。与第三方产品的广泛集成。为开发者和 IT 人员提供简单的采用和直观的使用方式。易于使用的自助服务和自动化功能。集成的安全功能和数据保护。云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|5作为开源领导者，红帽提供了完整的技术组合、久经验证的专业知识和战略合作伙伴关系，完全能够帮助企业实现云原生开发目标。凭借一个广大的合作伙伴技术生态系统，红帽为实施数据驱动的云原生应用开发和部署奠定基础，并为快

10、速采用提供服务和培训。久经验证的专业知识。红帽拥有丰富的经验，长期帮助全球企业在开放混合云和多云环境中实现工作负载容器化。全面的产品组合。红帽为云原生应用的架构和开发提供了一个完整的软件组合。强大的合作伙伴关系。红帽与领先的技术、软件、硬件和服务供应商（包括数据库和数据分析软件供应商）建立了稳固的战略性和协作性工程合作伙伴关系。开源倡导者。红帽是值得信赖的企业级开源软件供应商，并积极与上游社区合作，帮助企业加速创新。红帽 OpenShift 是企业就绪型的 Kubernetes 平台，为支持云原生应用开发的容器化数据库和数据分析工作负载打造了理想的基础。按需计算资源和跨混合云环境（包括数据中心

11、、边缘和公共云基础架构）一致性，为企业提供数据和计算密集型工作负载所需的速度和灵活性。自助置备允许开发、数据库和数据分析团队置备和扩展资源，而无需 IT 持续参与。整个开发生命周期的一致性可以加快应用上市时间，同时提高部署可靠性。同时，协作功能让开发人员和数据管理员以一致的方式创建并与同行分享容器化的应用和数据服务。红帽 OpenShift 还与其他红帽产品集成，为云原生运维提供了完整的基础。主要产品包括：红帽数据服务：支持容器和 PB 级部署的软件定义存储。红帽应用服务：支持云原生应用开发和部署的框架、集成解决方案、流程自动化、运行时和编程语言。红帽企业 Linux：为在容器内外运行所有类型

12、的应用提供可靠且安全至上的基础。最后，红帽市场提供多种数据库和数据分析工具，以便在处于各种环境中的红帽 OpenShift 上简化采购和安装。携手行业领导者，实施容器化工作负载“这个项目证明，红帽完全可以支持我们的雄心壮志。为了实现我们雄心勃勃的增长目标，能够在不影响可用性和安全性的情况下扩展至关重要，而红帽赋予我们这种能力。”Thanussak ThanyasiriKasikorn Business-Technology Group（KBTG）高级交付经理阅读成功案例云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|6在混合云环境中，红帽 OpenShift 为构建和部署数据库、数据分析工作负载以及云原

13、生应用提供了关键功能和优势。部署云原生数据库和数据分析的基础自动化运维红帽 OpenShift 通过 Kubernetes Operator 和 Helm 图表支持容器化软件的自动部署和运维。这些技术简化了容器化数据库和数据分析工作负载的初始安装和持续生命周期管理，以及许多来自红帽认证合作伙伴的相关工具和软件。结果：通过自动化和自助式运维简化运维。“以前，我们要花一个多月的时间来增加新功能，但现在只需要两个星期。我们可以更迅速地响应不断变化的消费需求，给消费者提供他们所期望的功能，而投入更少的时间。”4Thanussak ThanyasiriKasikorn Business-Technolo

14、gy Group（KBTG）高级交付经理 4 红帽案例研究。“泰国银行采用红帽为高交易量扩展”，2020 年 1 月。一致性和可移植性红帽 OpenShift 提供一致的方式在统一的平台上部署所有云原生应用组件（包括数据库、数据分析和其他工作负载），在所有开发、测试、生产环境和应用生命周期阶段都能一致运行。结果：根据现有需求部署工作负载，并在需求发生变化时轻松转移。数据库和数据分析合作伙伴生态系统红帽 OpenShift 集成了来自认证生态系统合作伙伴的大量数据库和数据分析产品，如 Couchbase、Crunchy Data、Cloudera、Microsoft 和 MongoDB，以及 A

15、pache Kafka 和 Apache Spark 等开源技术。其中许多合作伙伴还提供认证的 Kubernetes Operator，以简化部署和生命周期管理。结果：在云原生应用中轻松部署和使用您偏好的工具和软件。云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|7红帽积极促进数据库和数据分析认证合作伙伴生态系统不断增长，使企业能够根据自身需求选用最适合的流行产品和技术。红帽与合作伙伴紧密合作，在红帽平台上认证他们的软件，以增加可管理性、安全性和支持。很多经过认证的产品和技术还可以通过红帽市场进行快速而简单的购买和安装。充分利用红帽广泛的数据库和数据分析合作伙伴生态系统红帽数据库和数据分析认证合作伙伴生

16、态系统“在红帽市场的支持下，我们实现了向 Kubernetes、工作负载可移植性和云优先方法的转变。它使我们能够扩大对红帽 OpenShift 用户的影响，并给他们提供简化混合云管理的方法。”5Alan ChhabraMongoDB 合作伙伴和亚太地区销售高级副总裁 5 红帽新闻。“红帽市场旨在通过可在任何云上运行的认证软件解决方案来加速开放混合云的创新”，2020 年 9 月 8 日。Santander Tecnologa 是 Santander Group 的内部技术部门，支持集团的数字化转型工作以改善客户体验。Santander Tecnologa 的应用开发架构 Darwin 由创新技

17、术解决方案组成，包括从大数据到 AngularJS 开源网络框架等多种方案。Darwin 在本地和云端可用，但是需要调整架构以适应不同开发团队、不断变化的业务需求和多云使用，这对更简易的自定义配置和分配资源的方式提出了要求。Santander Tecnologa 与红帽咨询合作，在其支持下采用了红帽的两项新技术：红帽 OpenShift 和红帽数据网格。通过红帽开放创新实验室，Santander Tecnologa 团队与红帽专家合作，优化 Santander Tecnologa 对红帽 OpenShift 的采用，并调整流程以更快地向客户提供所需功能和服务。在红帽数据网格、MongoDB 和

18、 Apache Kafka 的支持下，Santander Tecnologa 目前在红帽 OpenShift 中运作其基于微服务的家庭银行和 Web Empresas 应用，并采用一个单独的持久层。开发团队现在可以为应用选择他们想用的技术，并将其部署在他们梦寐以求的基础架构中，形成一个完全集成、经过测试并记录完备的环境。这种自助式置备在红帽 OpenShift 的自动化功能和红帽数据网格数据缓存的支持下，帮助公司开发人员专注于开发创新的解决方案，而不是管理底层基础架构或访问大型主机。借助像持续集成/持续交付（CI/CD）这样更加敏捷、迭代的流程，Santander Tecnologa 可以快速

19、演示潜在的新银行解决方案，并加速推向市场。客户成功案例亮点Santander Tecnologa优化开发和 IT 管理以加速创新提高吸引和留住技术人才的能力建立 CI/CD 和 DevOps 流程，加快产品上市时间将大数据环境的置备时间从几周缩短到 10-12 分钟云原生数据库和数据分析的首要考虑因素|8阅读成功案例 2021 Red Hat,Inc.版权所有。红帽、红帽 logo、红帽企业 Linux 和 OpenShift 是 Red Hat,Inc.或其子公司在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。Linux 是 Linus Torvalds 在美国和其他国家/地区的注册商标。F 27425_0321_KVM数据库和数据分析可以帮助您交付差异化的云原生应用，尽享竞争优势。红帽 OpenShift 为您提供一致的基础，以实施数据驱动的云原生应用开发和部署，实现您的业务目标。发现容器化数据库和数据分析工作负载的优势：