紅帽使資料在混合雲環境中可見並可用

2020年9月24日，開源解決方案提供商Red Hat，Inc。今天宣佈推出Red Hat OpenShift Container Storage 4。5。對於資料分析，有必要知道資料的儲存位置以及是否可以使用。同樣在使用容器的混合雲環境中。Red Hat今天提供的Red Hat Openshift Container Storage 4。5可以做到這一點。

該儲存系統與Red Hat OpenShift容器平臺緊密整合。這樣就可以為使用應用程式的資料服務建立更好的體系結構。這包括測量資料，日誌記錄和登錄檔。感謝最近釋出的Red Hat OpenShift虛擬化技術，可以在包括Red Hat OpenShift Container Storage在內的單個整合平臺上託管虛擬機器和容器。這提供了永續性資料（由不再存在的容器建立的資料）的高可用性，包括對塊的共享讀寫多次訪問以提高效能，以及針對容器和虛擬機器的統一整合儲存解決方案。

紅帽提供了在混合雲中提供一致使用者體驗的簡單資料訪問和轉換服務。這樣可以在資料提供者與靜止，運動和行動中的資料使用者之間提供更緊密的協作。

可以處理所有資料型別：

靜態資料

最新版本的Red Hat OpenShift容器儲存具有Red Hat Ceph Storage的新遠端部署模式，可以擴充套件超過100億個物件而不會降低效能。

藉助對物件，檔案和塊儲存的整合支援，Red Hat OpenShift容器儲存4。5可以處理基於容器的應用程式中的所有常見資料型別。所有這些都在一個控制元件概述中。這降低了複雜性並增加了客戶選擇。此外，Red Hat Ceph Storage的煙霧操作員可確保更好地管理平臺。

運動中的資料

為了分析均勻的運動中的資料，有必要知道資料在哪裡。這通常是一個鬥爭。紅帽OpenShift容器儲存4。5支援Amazon S3儲存桶通知的整合，允許使用者建立一個自動資料管道來使用、分類、路由和處理實時資料。

例如，組織可以透過訊息驅動的體系結構以及對Red Hat AMQ Streams和OpenShift Serverless的整合訪問來利用自動化資料管道的效率。

行動中的資料

Red Hat OpenShift容器儲存4。5為組織提供了更精細的控制，使他們可以將計算從儲存斷開。從延遲敏感型資料庫到面向吞吐量的可擴充套件資料倉庫和資料湖，這對於各種工作負載都是有用的。專注于歸納/建模的人工智慧可以受益於解耦，而機器學習則受益於計算與儲存之間更緊密的聯絡，從而可以更快地消耗資料並進行模型訓練。