【製品解説】EDB Postgres AI Hybrid Manager 1.2
ソブリンAI・分析・Postgres運用を束ねる統合コントロールプレーン 〜ハイブリッドクラウド環境での自律運用とデータ主権の確立：EDB Postgres AI Hybrid Manager（HM）1.2 がリリースされました。Kubernetesを基盤に、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境を問わず、Postgresクラスタのライフサイクル管理、セキュアな生成AIワークロードの実行、オブジェクトストレージ直結のレイクハウス分析を一元的に統括するプラットフォームです。最新版では、ハードウェアアプライアンス対応による完全なデータ主権の確保、プロアクティブなクエリ診断、監視ダッシュボードの刷新など、運用の可観測性と自律性を大幅に強化しました。
1. HMとは？
EDB Postgres AI Hybrid Manager（HM）は、EDB Postgres AI Platform の中核を担う統合コントロールプレーンです。企業のデータ主権を担保する「ソブリンAI」、大規模分析、エンタープライズPostgres運用を単一基盤に統合。Amazon EKS、Google GKE、Red Hat OpenShift（RHOS）などの主要Kubernetesディストリビューション上で稼働し、インフラの境界を越えて一貫したデータベース運用とAI活用環境を提供します。
2. アーキテクチャ
Kubernetesベースの堅牢なスタックにより、管理層とワークロード層を分離して自律的な運用を実現しています。
- コントロール層（管理サービス）： システムの頭脳として、Grafana、Prometheus、Lokiなどの可観測性スタックや全体制御ロジックを実行。
- データ層（ワークロード実行）： ワーカーノード全体に分散されたPostgresクラスタ群をホストし、安定した業務トランザクションを担保。
- AIファクトリ： GPUノード上のKServeによるモデルサービングや、ローコードのGenAIビルダー、AIモデル・アセットライブラリを提供。
- アナリティクス階層化： LakehouseクラスタによりS3等のオブジェクトストレージ（Iceberg/Delta Lake形式）を直接クエリし、Tiered TablesとPGFSでPGDからのオフロードを自動化。
- セキュリティとアクセス統制： 企業IDプロバイダー（LDAP/SAML等）と連携し、きめ細やかなロールベースのアクセス制御を強制。
3. ロール別活用法
開発者からインフラ管理者まで、それぞれの役割に応じた直感的な運用ツールを提供します。
- 一般プラットフォームユーザー（開発者・DBA・オーナー）： 「PG AI コンソール（Web UI）」を通じてPostgresクラスタの作成・運用、パフォーマンス監視、クエリ診断とチューニング推奨の確認、DB移行管理、Launchpadによる周辺サービス連携をワンストップで実行。Estateビューで全リソースを俯瞰可能です。
- Kubernetes管理者： EKS、GKE、RHOS環境へのHM導入、ノード・ネットワーク・ストレージの構成、ID連携、GPUリソースの割り当てを担当。組み込みのGrafanaダッシュボードやLoki/Fluent Bitログ基盤による迅速なトラブルシューティング、HM APIによる運用自動化を推進できます。
4. 主な導入メリット
従来のサイロ化されたインフラを刷新し、高度なデータ主権と運用効率をもたらします。
- 完全なデータ主権（Sovereign AI）： 外部APIに頼らず、自社インフラ内（または専用ハードウェアアプライアンス）でデータ、モデル、推論処理を完結させ、厳格なコンプライアンスを遵守。
- 柔軟なデプロイモデル： 既存Kubernetes環境へのソフトウェア展開に加え、事前組立済みアプライアンスも選択可能。
- Postgresネイティブなレイクハウス： 安価なオブジェクトストレージを活用し、業務DBに負荷をかけずに大規模データセットへの超高速分析を実現。
- プロアクティブな可観測性： 刷新された監視UIとインテリジェントなクエリ推奨により、障害の未然防止とパフォーマンス改善を迅速化。
- ライフサイクル・移行の簡素化： 計画的なローリングアップグレード、自動バックアップ、内蔵ツールによるOracleや他環境からの容易なスキーマ移行を支援。
5. 日本語マニュアル
EDB Postgres AI Hybrid Manager 1.2 日本語マニュアル
インストールの前提条件、各種Kubernetes環境へのデプロイ手順、コンソール操作の詳細については日本語マニュアルをご覧ください。