红帽：云原生数据库和数据分析的首要考虑因素

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。

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 Apache Kafka、Apache Nifi、红帽 AMQ 流、Presto 和 Apache Spark。

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。