PostgreSQL

Postgres用のQuestソリューションは、拡張および移行要件だけでなく、アクティブ-アクティブで信頼性の高い高可用性（HA）およびディザスタリカバリ（DR）オプションも満たすのに役立ち、サービス品質を確保し、SLAを満たし、ビジネスの継続性を保証することができます。Questの包括的なツールセットを使用したPostgresの管理、設定、および開発に対する比類ないサポートを受けてください。SQLツールを使用してPostgresの管理を簡素化することで、生産性とデータ保護を向上させることができます。

PostgreSQL
PostgreSQLの管理 HA/DRのためのレプリケーション OracleからPostgreSQLへの移行 パフォーマンスと最適化
メリット リソース

主なメリット

テクノロジーの刷新

セキュリティ

コストの回避

クラウドDBaaS

データインテリジェンス

パフォーマンスの向上

複数の用途

ディザスタリカバリ

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パフォーマンスと最適化

Questでは、pg_stat_statements、pg_prewarm、pg_partman、およびpg_repackなど、一般的に使用されているPostgresコミュニティモジュールを超えたパフォーマンス向上ツールを提供しています。Questのソリューションは、Postgresデータベースに特化した監視、診断、および最適化を提供することで、組織がミッションクリティカルなシステムの制御および信頼を獲得できるように支援します。Questのツールを使用すれば、低速のクエリ、ブロックされたトランザクション、およびその他のパフォーマンス問題を特定し、データベースをトラブルシューティングおよび調整して高いパフォーマンスと稼働時間を実現し、ワークロードの分析、変化、低下を可視化できます。マルチクラウドインフラストラクチャのパフォーマンスを監視し、追跡することで、データベースの運用を最適化します。

クラウドコストの管理

Questは、移行の前後および途中でサポートを提供して、Postgresワークロードの最適化、コスト管理、クラウドでのパフォーマンスの向上を支援します。Questのソリューションには、使用率の分析、最適化の提案、および無駄の削減が含まれており、クラウドによるコスト削減の機会を特定します。また、どのワークロードがクラウドまたはオンプレミスに最も適しているかの判断をサポートすることで、より適切な予算作成と想定外の支出の防止を可能にします。Questは、Azure Database for PostgreSQL Hyperscale、AWS Aurora PostgreSQL、CloudNativePGなど、さまざまなPostgresのバージョンをサポートしています。

PostgreSQLレプリケーション

QuestによるSharePlexは、拡張性の高いアクティブ-アクティブを提供することで、お客様の高可用性およびディザスタリカバリ要件に対応します。また、ニアゼロダウンタイム移行へのニーズにも対応します。SharePlexは、Community Edition、Azure Database for PostgreSQL、Amazon RDS for PostgreSQL、AWS Aurora PostgreSQLをサポートしています。SharePlexは、Oracle、Snowflake、 MySQL、 SQL Server、 Kafka、 Azure Event Hub、 XML、 JSON、 SQLファイル形式など、さまざまなターゲットへデータをレプリケーションすることで、コスト効率が高く柔軟なソリューションを提供します。

刷新または移行

従来のデータベースプラットフォームを離れる前に、依存関係を適切に特定して移行戦略を選択することが重要です。Questは、お客様が選択した移行モデルをサポートします。ターゲットデータベースの作成、スキーマとコードの変換、 ETL/ELTまたはAPIの変換、データの移行と読み込み、データ/スキーマの比較、パフォーマンスチューニング、テスト、ロールバックリカバリ、およびデータインフラストラクチャの継続的な監視などのタスクを提供します。さらに、Postgres固有の機能により、双方向レプリケーションを備えた移行リスクをさらに低減することができ、アクティブ-アクティブな現状と将来のシナリオが可能になり、柔軟にカットオーバーできます。

PostgreSQLの管理

Questは、Postgresを開発および管理するためのDBAツールを提供して、pgAdminなど人気のオープンソースツールを補強しています。これらのツールは、コード分析、デバッグ、スキーマ比較、チームコラボレーション、データベースの図表作成など、高度な機能を提供します。Questのソリューションを使用することで、テーブル/ビューの作成/変更、ユーザ/ロールの管理、およびエディタでの複雑なSQLコードの作成が可能になります。また、スキーマ比較、ファイルシステムの同期、JSONエディタ、およびセッションブラウザも含まれています。クロスプラットフォームのデータ比較は、OracleやPostgresなどさまざまなプラットフォーム間の比較をサポートしており、移行と管理に役立ちます。

ビジネス継続性

Postgresには、内蔵のDR機能があり、BarmanおよびpgBackRestなどのオープンソースソリューションを利用することもできますが、企業にはさらに高度なソリューションが必要です。Questのソリューションは、お客様がエンタープライズクラスのビジネス継続性を獲得できるように支援します。ランサムウェア攻撃から迅速に回復するためには、継続的なデータ保護が不可欠です。高いバックアップ圧縮率、重複除外、圧縮、暗号化、およびインテリジェントなクラウドの階層化により、クラウドストレージのコストを削減することができます。コンフリクト解決を備えた双方向レプリケーションは、アクティブ-アクティブのアーキテクチャおよびHA要件にとって理想的なソリューションです。NetVault PlusおよびSharePlexによって、さらなるDRオプションが利用できます。

PostgreSQLの開発

pgAdminとサードパーティの統合型開発環境（IDE）のどちらを選択するかは、お客様固有のニーズや優先事項に依存します。Questのソリューションを使用すれば、Postgresアプリの開発を促進し、サイクルタイムを短縮すると同時に、品質を維持し、���スクを削減できます。Questのソリューションは、SQLエディタ、クエリ監視、データインポート/エクスポート、データベーススナップショット、および高度なJSON編集機能などの機能を提供します。また、コードのデバッグ、読み込みテスト、データベースのプロファイリングもサポートしています。MySQL、MariaDB、およびAmazon RDSなど、Postgres外部の複数のプラットフォームを使用できます。さらに、DevOpsワークフローとの統合により開発プロセスを合理化できます。

データモデリング

Postgresは、複雑なクエリと大規模なデータセットを処理できるため、OLAPアプリケーションによく使用されています。しかし、企業組織にとっては、データの正確性、整合性、コンプライアンスを保証するためにデータモデリングが重要です。erwin Data Modelerは、SQLコードの生成、リバースエンジニアリングおよびフォワードエンジニアリングのサポート、コラボレーションの促進などによって、Postgresデータベースモデルの設計、可視化、文書化を支援します。また、移行の合理化、ソーススキームの特定、最適なPostgresスキームの生成が可能になるため、エラーを削減し、最適なパフォーマンスを確保します。このツールによってデータの整合性、統合性、および品質を促進し、全体的なデータベース機能が向上します。

データガバナンス

PostgresはOLAPアプリケーションによく使用されていますが、データガバナンスについてはどうでしょうか。erwin Data Intelligenceなどの包括的なソリューションを使用することで、Postgresおよびその他のデータソースをビジネスに合わせたフレームワーク内部で可視化して、関係者の理解を深め、信頼を高めることができます。erwinは、ツールおよび可視化によってデータガバナンスを促進することで、ワークフローの合理化、資産の発見、コミュニティによるデータ資産の評価とビジネス資産に関するコミュニケーションを通じた組織的な知識の取得を可能にします。このツールを使用すれば、技術リソースへの依存が減り、分析および意思決定が向上し、Microsoft、Oracle、Postgres、Snowflake、MongoDBスタックに対してフルスケールのデータ一般化ソリューションが提供されます。

データクリーニングと準備

Postgresを使用したデータ分析には、データクリーニング、準備、操作に関する課題がまだ残されています。分析に使用できる正確で適切に整理されたデータを用意するためには、データモデリングとカタログ作成が必要です。Toad Data Pointは、使いやすいインターフェイス、ドラッグ・アンド・ドロップ機能、視覚的なデータ探索、およびPostgres、Snowflake、MongoDB、Oracle、SQL Serverなど各種データソースへの接続オプションを備えており、データの準備と分析が簡単になります。Toad Data Pointなら、データプロファイリングとクレンジングタスクを自動化できるため、効率性と生産性が向上します。このツールを使用して分析を行うことで、データ処理タスクによる負担の代わりに、組織にはインサイトと価値がもたらされます。