Rambler's Top100
Все новости Новости компаний

Kubernetes-сервисы Red Hat для работы с данными ускоряют развитие облачной дата-аналитики

25 сентября 2020

Red Hat OpenShift Container Storage 4.5 обеспечивает расширенную поддержку рабочих нагрузок для данных на этапах хранения, перемещения и обработки в рамках ведущей отраслевой Kubernetes-платформы корпоративного класса.

Компания Red Hat выпустила Red Hat OpenShift Container Storage 4.5. Это решение предоставляет современным облачным приложениям Kubernetes-сервисы для работы с данными в гибридных облачных средах и тесно интегрируется с Red Hat OpenShift Container Platform, ведущей отраслевой Kubernetes-платформой корпоративного класса, для создания эффективных дата-сервисов для приложений.

Red Hat OpenShift Container Storage – это динамическое хранилище для целого ряда сервисов на платформе Red Hat OpenShift Container Platform, включая метрики, журналы и registry. После недавнего выпуска Red Hat OpenShift Virtualization заказчики получили возможность размещать виртуальные машины и контейнеры на единой интегрированной платформе, которая включает в себя Red Hat OpenShift Container Storage. Red Hat OpenShift Container Storage 4.5 расширяет список преимуществ высокодоступного постоянного хранилища, в частности, за счет блочного доступа RWX для большей производительности и использования единого интегрированного решения хранения для контейнеров и виртуальных машин.

Дата-сервисы Red Hat реализуют специальный уровень облачной абстракции при доступе к данным и преобразовании, обеспечивая единый пользовательский опыт в открытом гибридном облаке. Работая на основе Red Hat OpenShift Container Storage, эти сервисы обеспечивают углублённое взаимодействие между провайдерами и потребителями данных на этапах хранения, перемещения и обработки.

Больше масштабируемости и надежности для данных

Red Hat OpenShift Container Storage 4.5 предлагает новый режим внешнего развертывания с использованием системы хранения Red Hat Ceph Storage, обеспечивая масштабируемость до уровня более чем 10 миллиардов объектов без снижения производительности.

Благодаря встроенной поддержке объектных, файловых и блочных хранилищ, Red Hat OpenShift Container Storage 4.5 не только обеспечивает работу со всеми типами данных, которые обычно применяются в контейнерных приложениях, но и реализует это с помощью единого уровня управления, что значительно упрощает работу с данными и расширяет выбор заказчика. Специальный Kubernetes-оператор Rook для Red Hat Ceph Storage дополнительно повышает управляемость платформы.

Автоматизированные и управляемые уведомлениями архитектуры для данных в движении

Традиционные архитектуры пакетной обработки данных плохо подходят под современные требования бизнеса к быстрому анализу информации. При наличии множества разнородных точек сбора данных разработчикам приложений и дата-специалистам бывает трудно агрегировать их и быстро передавать бизнес-пользователям для дальнейшей обработки

Благодаря поддержке интегрированных уведомлений bucket notifications платформы Amazon S3, OpenShift Container Storage 4.5 позволяет пользователям создавать автоматизированные конвейеры для приема, каталогизации, маршрутизации и обработки данных в реальном времени. Возможность создавать архитектуры, управляемые уведомлениями.Интегрированный доступ к Red Hat AMQ Streams и OpenShift Serverless, позволяет организациям создавать эффективные автоматизированные конвейеры обработки данных.

Гибкость и управляемость для данных

Red Hat OpenShift Container Storage 4.5 предоставляет организациям более детальный контроль над тем, как разделять сами данные и их обработку, чтобы эффективно поддерживать широкий спектр рабочих нагрузок, от чувствительных к задержкам СУБД до ориентированных на пропускную способность решений класса data warehouses и data lakes. Например, такое разделение может пригодиться в системах искусственного интеллекта с фокусировкой на моделировании и формировании выводов. В то же время, для машинного обучения лучше подойдет тесная связка вычислительных мощностей и хранилищ данных, обеспечивающая высокую производительность при приеме данных и обучении моделей.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.