Поделиться
Deckhouse Platform прошла испытания на совместимость с Picodata Radix и Picodata Sirin
Компании «Флант» и Picodata завершили испытания совместимости Deckhouse Platform с двумя решениями для работы с данными — Picodata Radix и Picodata Sirin. Инженеры проверили работу продуктов в контуре платформы и подтвердили корректное взаимодействие компонентов. Результаты тестов позволяют заказчикам использовать отечественные решения для Redis- и Cassandra-сценариев в единой Kubernetes-инфраструктуре. Об этом CNews сообщили представители компании «Флант».
Работа с распределенными системами хранения данных требует от ИТ-команд постоянного контроля ресурсов, сетевого взаимодействия, обновлений, отказоустойчивости и безопасности. При этом для бизнеса важно не только обеспечить стабильную работу таких систем, но и сохранить совместимость с уже используемыми приложениями и привычными сценариями разработки. Deckhouse Platform стандартизирует эксплуатацию подобных решений и позволяет управлять ими по тем же принципам, что и другими критичными нагрузками в Kubernetes.
Deckhouse Platform — платформа для построения гибридной распределённой инфраструктуры, усиленная искусственным интеллектом. Платформа объединила контейнеры, виртуальные машины, ИИ-нагрузки и сервисы данных — они управляются из единой точки, с общей системой безопасности и наблюдаемости. Решение позволяет создавать идентичные среды и управлять ими в публичных и приватных облаках, поверх любой виртуализации, на bare-metal-серверах, а также в гибридной модели.
Picodata Radix — сертифицированная ФСТЭК России замена Redis на базе СУБД Picodata. В связке с Deckhouse Platform решение помогает быстрее переносить сервисы, использующие Redis, и упрощает их дальнейшую эксплуатацию: заказчики сохраняют привычный интерфейс взаимодействия приложений с хранилищем и одновременно получают более управляемую, отказоустойчивую и масштабируемую инфраструктурную основу.
Picodata Sirin — СУБД для IIoT, совместимая с Cassandra и ScyllaDB. Использование Sirin совместно с Deckhouse Platform позволяет стандартизировать развёртывание и сопровождение распределённых кластеров, упростить масштабирование по мере роста нагрузки и объёмов данных, а также снизить риски миграции за счёт сохранения совместимого интерфейса работы с приложениями.
В ходе испытаний технические специалисты проверили базовые сценарии развёртывания продуктов Picodata в среде Deckhouse Platform, корректность сетевого взаимодействия, управляемость кластерных конфигураций и устойчивость работы компонентов в Kubernetes-контуре. Результаты подтвердили технологическую совместимость решений и их готовность к применению в проектах, где критичны надежность, масштабируемость и предсказуемая эксплуатация data-сервисов.
В дальнейшем «Флант» и Picodata планируют углублять интеграцию решений, расширять набор проверенных сценариев и развивать автоматизацию развёртывания в Kubernetes-среде. Это позволит заказчикам быстрее внедрять отечественные продукты для работы с данными и снижать издержки на сопровождение распределенной инфраструктуры.
«Сегодня заказчикам нужны не просто отдельные data-продукты, а предсказуемая и управляемая среда для их эксплуатации. Deckhouse Platform помогает стандартизировать развертывание и сопровождение таких решений в Kubernetes, снижая нагрузку на ИТ-команды и упрощая развитие критичных сервисов. Совместимость с продуктами Picodata расширяет возможности компаний по построению отечественной инфраструктуры для работы с данными», — сказал Александр Виноградов, директор направления данных и искусственного интеллекта компании «Флант».
«Picodata развивает продукты, которые позволяют компаниям переносить существующие Redis- и Cassandra-сценарии на отечественную платформу данных с сохранением привычных для приложений интерфейсов взаимодействия. Совместимость с Deckhouse Platform делает внедрение таких решений более предсказуемым с точки зрения инфраструктуры, ускоряет развёртывание и помогает выстроить единый подход к эксплуатации распределённых сервисов в Kubernetes», — сказал Константин Осипов, технический директор Picodata.
Короткая ссылка
