Hazelcast: 強力なオープン ソース インメモリ データ グリッド

Hazelcast は、分散アプリケーションを作成するための堅牢で高性能なプラットフォームを Java 開発者に提供する、強力なオープン ソースのメモリ内データ グリッドです。 Hazelcast の機能には、分散データ構造、メッセージング、およびイベントが含まれます。 NoSQL データベースは、スケーラビリティとパフォーマンスを考慮して設計されており、ビッグ データ アプリケーションでよく使用されます。 Hazelcast のインメモリ データ グリッド テクノロジは、分散 NoSQL データベースとして使用でき、高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。 Hazelcast の NoSQL 機能には、キー値ストア、ドキュメント ストア、およびグラフ データベースが含まれます。 これらの機能は、スケーラブルなアプリケーションを作成するための柔軟で強力なプラットフォームを開発者に提供します。

以下は、Hazelcast とOracle NoSQLの比較のハイライトです。 当社の製品についてご不明な点がございましたら、お問い合わせください。 システム ベンダーに連絡して、システム情報の更新と拡張を行っていただければ幸いです。 このページには、主要な顧客、競争上の優位性、および市場指標に関するベンダー提供の情報が含まれています。

インライン データベースは、Hazelcast にキャッシュできます。 開発者は、SQL やNoSQL APIを使用しなくても、使い慣れたデータ構造 API を自分の言語で使用できるようになります。

オープン ソースのインメモリ データ グリッドである Hazelcast (IMDG) は、オープン ソース コミュニティのメンバーです。 インメモリ コンピューティングは、アプリケーション パフォーマンスに対する柔軟なスケーラビリティ ベースのアプローチであり、最速かつ最もスケーラブルであると広く認識されています。

Redis は Nosql と見なされますか?

Redis データベース、キャッシュ、またはメッセージ ブローカーは、オープン ソースのメモリ内データ構造ストアである Redis を使用してメモリ内に作成できます。 データベースは NoSQL に分類されます。

Redis (Remote DIctionary Server) は、オープン ソース、ネットワーク化、シングル スレッド化、インメモリであり、オプションの耐久性を備えた、ネットワーク ベースの、ネットワーク化された、シングル スレッド化されたインメモリ キー値ストアです。 メモリを超えることができない大きなデータセットを許可しないため、他のタイプの Redis よりも明確な利点があります。 これは、バイナリセーフな文字列、リスト、ハッシュ マップ、ハイパーログなど、幅広いデータ構造をサポートするキー値ストアです。 Redis のマスター側のレプリケーション プロセスはブロックされません。 レプリケーションを使用することで、マスターがすべてのデータをディスクに書き込むための料金を支払う必要がなくなります。 Adobe Flash、C、C++、C#、Docker、Dart、Erlang、Go、Haskell、Haxe、Io、Java、JavaScript (Node.js)、Lua、Objective-C、Perl、および PHP には、多数の Redis バインディング ライブラリがあります。他の言語。 名前が示すように、Redis は一連のファイルであり、redis.io Web ページに移動するか、最新の安定した Redis バージョンを常に指す URL を使用して簡単にインストールできます。 その結果、動作する GCC コンパイラと libc 以外に Redis への依存関係がないため、ソースからインストールする必要はありません。 コマンドライン インターフェイス ユーティリティである Redis-cli は、Redis との通信に使用されます。

Redis は SQL を使用しますか?

SQL とは異なり、Redis は構造クエリ言語をサポートしていません。 むしろ、各データ構造には、効果的なアトミック操作に使用できる独自のコマンド セットがあります。

Hazelcast は Redis より優れていますか?

Hazelcast が他のどのプログラムよりもはるかに効率的であることが実証されています。 Redis ライブラリはワンタイム スレッド化されるため、大きな負荷に対して適切にスケーリングできません。 一方、Hazelcast ライブラリは、利用可能なリソースの数に応じて拡張されます。 このツールは使いやすく、アプリに組み込むことができ、クライアント サーバー アプリケーションとして展開できます。

Hazelcast と Redis はどちらも似ていますが、2 つのプラットフォームのアプリケーションはまったく異なります。 Redis にはキャッシュ アサイドしかありませんが、Hazelcast IMDG はリードスルー、ライトスルー、およびキャッシュ ミスを処理できます。 読み取りロジックではなく、更新ロジックのみが Hazelcast に必要なため、コード ベースがはるかに単純で理解しやすくなっています。 Redis をキャッシュとして使用して、データベースなどの他のストア ファイルをキャッシュすることができ、cache-Aside パターンの使用が強制されます。 Hazelcast ではキャッシュ アサイド パターンが利用可能で、一般にキャッシュ アサイドと呼ばれます。 たとえば、オーバーロードされたリレーショナル データベースは、低速のバッキング ストアへの書き込みを回避する後書きメソッドの背後に書き込むことができます。 データセンターは、クラスタリングによるデータの増加と拡張をサポートするように設計されています。

Hazelcast と Redis の違いは明らかです。Hazelcast は、最初に起動されたとき、インメモリ分散データ ストアとして設計されました。 オブジェクト グラフと組み合わせると、Hazelcast は複雑なオブジェクトを格納できます。 すべての Hazelcast メンバーは、高可用性、自動パーティション分割、および自動検出機能を採用しています。 Redis には、マスター ノードとバックアップ ノードがあると見なされるのが一般的です。 一方、Hazelcast は複雑なオブジェクト グラフのクエリ API を理解して提供しますが、Redis はそうではありません。 Hazelcast IMDG 4.1 から、完全な ANSI SQL クエリのサポートが利用可能になります。 Redis はインデックスをネイティブにサポートしていないため、アプリケーション プログラマーは独自のインデックス構造を作成し、独自に更新する必要があります。

挿入順序を保持し、非破壊的な読み取りを可能にする Redis Streams は、バージョン 5 以降に Redis に追加された追加専用のログベースのストレージです。Jet は常に新しいデータ イベントを検出し、結果をキャッシュにプッシュして、データ全体を最新に保ちます。 イベント時のセマンティクスを使用し、プロセスが最後まで継続的に実行されるようにすることで、データ ストリームを集約または結合するために使用できます。 リレーショナル データベース トランザクションをストリーム内の変更に変換する CDC など、Jet には多数のコネクタがあります。

Hazelcast は Redis よりも高速ですか?

クライアントは、そのマルチスレッド アーキテクチャ (Redis には 1 つ)、ニア キャッシュ、パイプライン、およびその他の機能のおかげで、最高のスループットと最低のレイテンシを実現できます。

Redis より優れているものは何ですか?

KeyDB はマルチコア データベースであるため、ノード単位で Redis よりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。

Redis よりも速いのは?

Redis と MongoDB の速度の違い Redis はスキーマレスです。つまり、データベースには固定のパラメーター セットがありません。 データベースに保存されるデータの量が増えると、MongoDB は Redis よりも高速に実行できるようになります。

ヘーゼルキャスト対Mongodb

Hazelcast は、高可用性と水平スケーラビリティを提供するメモリ内データ グリッドです。 分散キャッシング、クラスタリング、およびその他のデータ管理タスクに使用されます。 MongoDB は、高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供するドキュメント指向のデータベースです。 データの保存と検索に使用されます。

これは、オンプレミスとクラウドの両方でデータベース管理タスクを自動化できる、フル マネージドの Database-as-a-Service (DBaaS) プラットフォームです。 これは、IoT およびエッジ デバイスによるインメモリ使用に使用できる組み込み時系列データベースです。 Bugfender ツールは、アプリケーションがクラッシュしていない場合でも、アプリケーションで発生しているすべてのことを収集し、バグを再現して解決できるようにします。 企業は、企業データを使用して新しいアイデアを思いつき、TIi の助けを借りて重要なビジネス上の意思決定をより迅速かつ簡単に行うことができます。 Bugfender はすべてのデバイスのバグを数秒で記録するため、ユーザーがエラー メッセージを受け取る前にバグを見つけて修正できます。 Lumada DataOps プラットフォームを使用すると、企業全体のデータ ユーザーがセルフサービス ツールを使用して、さまざまなデータを管理されたデータ ストリームのネットワークに変換できます。 ユーザーは、適応性のある直感的なデータ統合ツールを使用して、複数のソースからのデータを接続してブレンドできます。 Sematext Cloud プラットフォームを利用することで、インフラストラクチャ監視、アプリケーション パフォーマンス監視、ログ管理、リアル ユーザー監視など、これらすべての監視機能を 1 か所で実行できます。 FirstWave のネットワーク管理システム (NMIS) は、世界中の 10 万を超える組織の運用をサポートしています。

ヘーゼルキャストメモリー

システム内の物理メモリを使用して超高速データを格納し、効率的なデータ アクセスを実現する機能は、大量のデータをメモリに格納するのに Hazelcast HD メモリを理想的なものにする機能です。 その結果、Hazelcast HD メモリを介してデータにアクセスする際のデータ レイテンシが大幅に短縮され、データの時間価値が向上します。

この投稿では、Hazelcast を使用して TB のデータをサーバーのメモリに保存する方法について説明します。 データ処理の待ち時間をなくすために、多くのメカニズムが採用されています。 ガベージ コレクションは、Java 仮想マシン (JVM) キャッシング ソリューションにとって大きな問題です。 Hazelcast Enterprise HD に含まれる High Density Memory Store は無料で利用できます。 ガベージ コレクション機能が追加されたため、アプリケーションはハードウェア メモリをより効率的に活用できます。 Hazelcast は最新のハードウェアで TB の RAM にアクセスして価値の高いデータを保存できるため、インメモリ データ ストアは、プロビジョニングされたハードウェアによってのみ制限されます。 HD メモリの構成は非常に簡単です。

HD メモリにデータを保存するためにアクティブ化する必要があるマップもあれば、通常のヒープに残されるマップもあります。 ニア キャッシュ クライアントが非常に低遅延の展開モデルを実行している場合は、それに HD メモリを構成できます。 断片化が激しい場合でも、強制エビクションによってシステムのクラッシュが防止されます。 データ アクセスに関連する待ち時間を短縮することで、データの価値を高めることができます。 フラグメンテーションで使用されるバイトはバイト単位で測定されるため、ストレージに十分なバイトが残っていない場合、この強制エビクションが開始されます。強制エビクション ポリシーは Hazelcast Enterprise HD に組み込まれており、ユーザーに許可する標準の Map または JCache エビクション ポリシーとは別のものです。それを制御します。

Hazelcast のキャッシュ クラスター モデルは使いやすく、データ集約型のアプリケーションに最適です。 Hazelcast のメモリ内データ ストアは、すべてのクラスター メンバーの RAM を 1 つの場所に結合した結果です。 ヒープ メモリのみを使用する場合、各 Hazelcast メンバーは最大 3.5 GB のアクティブ データとバックアップ データ (ヒープに格納されたすべてのデータ) を格納できる必要があります。 高密度データ ストアを使用する場合、物理メモリ フットプリントの最大 75% をアクティブ データとバックアップ データに使用でき、最大 25% のメモリ領域を通常の断片化専用に使用できます。

Hazelcast: 分散インメモリ データ ストア

データは、メモリに分散されたデータ ストアに格納したり、データ ストアからアクセスしたりできます。 高密度データ ストアのファイル サイズは 12 バイトで、Integer オブジェクトを使用して最大 3.5 GB のデータを格納できます。 その結果、Hazelcast は大量のネイティブ メモリにアクセスできます。