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お客様が実際のシナリオで使用している具体的なユースケースに基づいて、「ポートフォリオアーキテクチャ」と呼ばれるプロジェクトが開発されました。ポートフォリオアーキテクチャでは、Red Hat 製品ポートフォリオから 3 つ以上の製品を組み合わせて、特定のユースケースを実装できます。 この記事では、ポートフォリオ アーキテクチャが提供できる機能について簡単に説明します。 導入当社のポートフォリオアーキテクチャの基盤は、少なくとも3つの製品を用いたユースケースです。これはプロジェクトにとって理想的な出発点ですが、市場の新興技術や分野を組み込んだユースケースでは課題が発生することが分かりました。これらの課題を踏まえ、これらの自己完結型アーキテクチャは社内リファレンスアーキテクチャに基づいていることを強調することにしました。 製品が完成しリリースの準備が整っていると判断されるのは、次の内容が含まれている場合のみです。 簡単なユースケースの定義
上記の斜体でマークされた項目は、Red Hat Portfolio Architecture Center または Portfolio Architecture サンプル リポジトリから無料で入手できることに注意してください。 ツールとワークショップ図1 特定のユースケースについてあらゆるレベルで会話ができるように、アーキテクチャ図を非常にわかりやすくすることを選択しました。 ロジックダイアグラム、回路図、詳細図を用いて、アーキテクチャのシンプルな3層設計を提示します。これらはすべて、定義済みのテンプレートとアイコンを備えたオープンソースツールに統合されており、容易に導入できます。さらに、「Designing Your Best Architectural Diagrams（最高のアーキテクチャダイアグラムを設計する）」というワークショップを開発し、世界中の数多くのカンファレンスで発表することで、設計手法とツールを迅速に普及させています。 ヘルスケアコレクション集中型ヘルスケアには 2 つのアーキテクチャがあり、それぞれについて簡単に説明します。 図2 これらのアーキテクチャの概要にはそれぞれ、使用されているテクノロジを含む目次、説明付きのいくつかの回路図の例、およびブラウザのオンライン ツールでこれらの図を直接開くための最後のセクションのリンクがあります。 1. インテリジェントデータアズアサービス（iDaaS）インテリジェントDaaS（Data as a Service）は、消費者ヘルスケアにおけるデータ需要を満たしながら、安全かつスケーラブルな方法でシステムとプラットフォームを構築・提供することを目的としています。このポートフォリオアーキテクチャについては、こちらをご覧ください（https://gitlab.com/redhatdemocentral/portfolio-architecture-examples/-/blob/main/idaas.adoc）。 図3 2. 境界性医療診断このアーキテクチャは、ヘルスケア業界における医療診断の最先端をカバーします。医療施設において人工知能/機械学習を活用し、医用画像から疾患を検出することで、医療診断を加速します。 図4 エッジセットデータベースには 4 つのスキーマがあり、それぞれについて簡単に説明します。 各アーキテクチャの概要には、使用されているテクノロジの概要を示す目次、説明付きのいくつかの図解例、およびブラウザのオンライン ツールで直接図を開くための最後のセクションのリンクがあります。 1. 雲の端までこのアーキテクチャは、クラウドからエッジまで一貫したインフラストラクチャ エクスペリエンスを提供し、エッジで最新のコンテナ化されたアプリケーションを有効にするユース ケースをカバーします。 （注：このプロジェクトは新しいアーキテクチャを使用しており、現在開発中であるため、ここでアーキテクチャ図を共有しています。プロジェクトの進捗状況を詳しく追跡できます。） 図5 このユースケースは、クラウドのような機能をエッジに導入します。 2. データセンターからエッジへこのアーキテクチャは、データセンターからエッジまでのユースケースをカバーします。エネルギー（公益事業）インフラ企業は、上流の掘削作業と下流の燃料処理および顧客への配送を結び付けながら、広範囲の地理的範囲で事業を展開しています。これらの企業は、運用の安全性と最適化を確保するために、パイプラインやその他のインフラの状態を監視する必要があります。 図6 このユースケースでは、天然ガスパイプライン (エッジ) の潜在的な問題を監視することで、コンピューティングをエッジに近づけます。 3. エッジ製造効率製造業は常にテクノロジーを活用し、イノベーション、生産最適化、そしてオペレーションの推進に取り組んできました。エッジコンピューティングと人工知能／機械学習を組み合わせることで、製造業者は処理能力とデータの組み合わせによるメリットを享受できます。これにより、エラー修正や予知保全といった分野において、より迅速な対応が可能になります。 図7 このユースケースは、人工知能と機械学習を通じて製造効率と製品品質を向上させるために使用されます。 4. SCADAインターフェースの近代化ポートフォリオ・アーキテクチャーは、NERC（エネルギー規制委員会）への準拠を求める北米のエネルギー供給業者のニーズに応えています。この目標達成のため、同社はビジネスアプリケーションとSCADAシステム間のインターフェースを近代化するとともに、AI/機械学習や意思決定管理ツールを活用した情報統合をより効果的に行うことで、顧客のニーズに対応しました。 図8 このユースケースは、NERC 準拠の SCADA システムとのインターフェースを提供し、さまざまな API ゲートウェイの異なるレイヤーを作成して、ネットワーク領域に基づいてビジネス サービスを保護します。 同様のアーキテクチャソリューションにご興味をお持ちでしたら、ポートフォリオアーキテクチャのサンプルリポジトリ（https://gitlab.com/redhatdemocentral/portfolio-architecture-examples）をエクスポートしてください。その他のアーキテクチャコレクションには、以下が含まれます。
参考リンク: https://dzone.com/articles/portfolio-architecture-examples-healthcare-collect https://dzone.com/articles/portfolio-architecture-examples-edge-collection |
