• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

В версии GridGain Professional Edition 2.0 обновлена архитектура off-heap memory

Новые функции улучшают производительность и упрощают интеграцию для повышения скорости и масштабирования высоконагруженных приложений.

GridGain Systems, разработчик корпоративных программных решений для переноса вычислений в оперативную память компьютера на базе Apache Ignite, выпустил новую версию платформы GridGain Professional Edition 2.0 с полной поддержкой версии Apache Ignite 2.0. Среди ключевых функций GridGain Professional Edition 2.0 – обновленная архитектура off-heap memory, которая выходит за пределы RAM и поддерживает системы на базе SSD и flash-памяти. Это позволяет заметно сократить паузы в работе Java Garbage Collection. Кроме того, добавлена поддержка языков DDL в рамках хранилища SQL Grid, инструментов Spring Data API, улучшенная функциональность .NET и C++ и другие возможности. Новый релиз значительно повышает производительность и упрощает интеграцию для пользовательских сценариев, в которых распределенные вычисления в памяти обеспечивают скорость и масштабирование высоконагруженных приложений.

Обновленная архитектура off-heap memory

В GridGain Professional Edition 2.0 обновлена архитектура off-heap memory, которая теперь выходит за рамки RAM для улучшенной поддержки сохраняемости данных в SSD и flash-памяти, а также SQL-индексирования. Новый дизайн off-heap memory использует постраничный подход с послойным распределением памяти, которые по желанию могут быть привязаны к любому persistent-хранилищу без необходимости сериализации или де-сериализации данных. GridGain Professional Edition 2.0 также автоматически осуществляет дефрагментацию данных и избавляется от любых заметных пауз в работе Java GC.

Поддержка Data Definition Language

В GridGain Professional Edition 2.0 добавлена поддержка языков DDL во встроенном хранилище SQL Grid. Администраторы теперь могут устанавливать и менять индексы во время работы без перезагрузки кластера. Доступ к функции осуществляется через стандартные SQL-команды, включая CREATE и DROP. Поддержка DDL улучшает возможности хранилища SQL Grid и расширяет набор приложений, которые организация может ускорять и масштабировать с помощью ведущей платформы in-memory computing с открытым кодом.

Интеграция со Spring Data

Интеграция со Spring Data упрощает взаимодействие с кластером GridGain Professional Edition 2.0 за счет широко используемого Spring Data API. Подключаясь к кластеру GridGain с помощью Spring Data API, пользователи могут осуществлять распределенные SQL-запросы и простые CRUD-операции.

Плагин Ignite.NET для интеграции со сторонними платформами

Ignite.NET теперь предоставляет систему плагинов для интеграции со сторонними решениями. Плагины расширяют стандартный Ignite.NET API за счет кастомизации API или добавления улучшенной функциональности.

Работа с Ignite.C++ на удаленных узлах

Ignite.C++ позволяет выполнять кастомизированный C++ код на удаленных узлах Ignite. Разработчикам C++ не требуется переключаться на Java, если они хотят отключить определенные обновления на узлах данных GridGain – теперь они могут сделать это напрямую в C++.

Поддержка Hibernate 5

С интеграцией кэш-памяти Hibernate L2, GridGain Professional Edition 2.0 теперь поддерживает Hibernate 5.

“Новые функции GridGain Professional Edition 2.0 отражают наше видение простого в использовании подхода к вычислениям в памяти, - говорит Эйб Кляйнфилд, президент и гендиректор GridGain Systems. – Обновленная архитектура off-heap memory в GridGain Professional Edition 2.0 беспрепятственно расширяет RAM за счет поддержки систем на основе SSD и flash-памяти. Пользователи могут развернуть многоуровневую архитектуру памяти, которая лучше балансирует нагрузку в чувствительных к задержкам приложениях. Поддержка DDL усиливает наши уникальные возможности ANSI SQL-99, упрощая использование продукта специалистами, привыкшими к работе с базами данных с помощью стандартных команд SQL. Удобный в развертывании релиз также включает профессиональную поддержку и своевременное исправление ошибок, что делает его идеальным решением для организаций, которые хотят ускорить и масштабировать свои приложения с вычислениями в памяти”.

Оставить свой комментарий:

Комментарии по материалу