GridGain erweitert GridGain Cloud um Hochverfügbarkeit und direkte Neustarts
In-Memory-Computing as a Service mit automatischer Datenpersistenz
GridGain Cloud, eine In-Memory-Computing-PaaS-Lösung (imcPaaS) auf Basis von Apache Ignite, verfügt laut Hersteller GridGain ab sofort über automatische Disk-basierte Persistenz laufender In-Memory-Datensätze. Damit lasse sich stets sofortiger Datenzugriff gewährleisten, selbst wenn ein Cluster-Neustart erforderlich sein sollte.
GridGain Cloud ist ein Managed Service, der sich laut Anbieter schnell einrichten lässt und dank Vorhalten aller Daten im RAM (In-Memory Computing) sehr hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten erreicht. Zudem bietet die Lösung laut Anbieter nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit durch die Verteilung der Daten auf einem breiten Server-Cluster, bei dem neue Knoten dynamisch hinzugefügt werden.
Die im RAM gehaltenen Daten werden laut GridGain zudem kontinuierlich auf Festplatten gesichert und sind im Falle eines Neustarts in Sekundenschnelle wieder verfügbar. Die Lösung lasse sich auch zu bestehenden Datenbank-Infrastrukturen hinzufügen.
Für Teststellungen von Apache Ignite als In-Memory-Datenbank (IMDB) kann man nun laut GridGain mit wenigen Mausklicks eine kostenlose Testumgebung mit vier Nodes einrichten. Dabei könne der Anwender ANSI-99 SQL oder eine Vielzahl anderer Protokolle zur Kommunikation mit dem Cluster verwenden.
GridGain Cloud ist laut Herstellerangaben die erste ACID-kompatible (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) In-Memory-Schlüsselwerte-Datenbank mit Unterstützung von ANSI-99 SQL.
GridGain Cloud unterstütze Key-Value-APIs, interaktives SQL mit GridGain Cloud Web Console, eine einheitliche REST-API für SQL- und Key-Value-Befehle, ANSI-99 SQL mit Apache Ignite oder GridGain ODBC/JDBC-Treibern sowie Apache Ignite oder GridGain Thin Clients für Java, .NET, C++, Python, Node.JS, PHP und andere Programmiersprachen.
Als Einsatzfälle nennt der Anbieter neben der Nutzung als In-Memory-Datenbank oder In-Memory Data Grid auch den Einsatz für Streaming Analytics oder als Continuous Learning Framework für das Deep Learning. Weitere Informationen finden sich unter www.gridgain.com.
Lesen Sie mehr zum Thema
