Hazelcast: Kisi Data Dalam Memori Sumber Terbuka yang Kuat

Hazelcast adalah grid data dalam memori sumber terbuka yang andal yang memberi developer java platform yang kuat dan berkinerja tinggi untuk membuat aplikasi terdistribusi. Fitur Hazelcast mencakup struktur data terdistribusi, perpesanan, dan acara. Database NoSQL dirancang untuk skalabilitas dan kinerja, dan sering digunakan dalam aplikasi big data. Teknologi grid data dalam memori Hazelcast dapat digunakan sebagai database NoSQL terdistribusi, memberikan kinerja dan skalabilitas tinggi. Fitur NoSQL Hazelcast mencakup penyimpanan nilai kunci, penyimpanan dokumen, dan database grafik. Fitur-fitur ini memberi pengembang platform yang fleksibel dan kuat untuk membuat aplikasi yang dapat diskalakan.

Berikut ini adalah sorotan perbandingan Hazelcast dan Oracle NoSQL . Jika Anda memiliki pertanyaan tentang penawaran kami, silakan hubungi kami. Kami akan sangat menghargai jika Anda dapat menghubungi vendor sistem untuk memperbarui dan memperluas informasi sistem. Halaman ini berisi informasi yang diberikan vendor tentang pelanggan utama, keunggulan kompetitif, dan metrik pasar.

Database in-line dapat di-cache di Hazelcast. Pengembang akan dapat menggunakan API struktur data yang familiar dalam bahasa mereka sendiri tanpa harus menggunakan SQL atau API NoSQL .

Kisi data dalam memori sumber terbuka, Hazelcast (IMDG), adalah anggota komunitas sumber terbuka. In-memory computing adalah pendekatan berbasis skalabilitas elastis untuk kinerja aplikasi yang dikenal luas sebagai yang tercepat dan paling dapat diskalakan.

Apakah Redis Dianggap Nosql?

Basis data, cache, atau perantara pesan Redis dapat dibuat di memori menggunakan Redis, penyimpanan struktur data dalam memori sumber terbuka. Basis data diklasifikasikan sebagai NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) adalah penyimpanan nilai kunci dalam memori berbasis jaringan, jaringan, utas tunggal, yang merupakan sumber terbuka, jaringan, utas tunggal, dalam memori, dan memiliki daya tahan opsional. Ini memiliki keunggulan berbeda dibandingkan jenis Redis lainnya karena tidak memungkinkan kumpulan data besar yang tidak boleh lebih besar dari memori. Ini adalah penyimpanan nilai kunci yang mendukung berbagai struktur data, termasuk string aman biner, daftar, peta hash, dan hyperlog. Proses replikasi di sisi master Redis tidak diblokir. Dengan menggunakan replikasi, Anda dapat menghindari membayar master untuk menulis semua data ke disk. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl, dan PHP memiliki pustaka pengikat Redis, bersama dengan banyak bahasa lainnya. Seperti namanya, Redis adalah sekumpulan file yang mudah diinstal dengan membuka halaman web redis.io atau menggunakan URL yang selalu mengarah ke versi Redis stabil terbaru. Akibatnya, tidak ada ketergantungan pada Redis selain kompiler dan libc GCC yang berfungsi, jadi Anda tidak perlu menginstalnya dari sumber. Redis-cli, utilitas antarmuka baris perintah, digunakan untuk berkomunikasi dengan Redis.

Apakah Redis Menggunakan Sql?

Tidak seperti SQL, Redis tidak mendukung bahasa kueri struktur; sebaliknya, setiap struktur data memiliki kumpulan perintahnya sendiri yang dapat digunakan untuk operasi atom yang efektif.

Apakah Hazelcast Lebih Baik Daripada Redis?

Telah dibuktikan bahwa Hazelcast jauh lebih efisien daripada program lainnya. Pustaka Redis adalah utas satu kali, sehingga tidak dapat diskalakan dengan baik untuk beban besar; sedangkan perpustakaan Hazelcast menyesuaikan dengan jumlah sumber daya yang tersedia. Alat ini mudah digunakan, dapat disematkan di aplikasi, dan dapat digunakan sebagai aplikasi server-klien.

Baik Hazelcast dan Redis serupa, tetapi kedua platform tersebut memiliki aplikasi yang sangat berbeda. Redis hanya memiliki cache-side, sedangkan Hazelcast IMDG dapat menangani read-through, write-through, dan cache miss. Hanya logika pembaruan, bukan logika baca, yang diperlukan untuk Hazelcast, membuat basis kode lebih sederhana dan lebih mudah dipahami. Redis, sebagai cache, dapat digunakan untuk menyimpan file penyimpanan lainnya, seperti database, memaksa penggunaan pola cache-ASide. Pola sisi-cache tersedia di Hazelcast, dan biasanya disebut sebagai sisi-cache. Misalnya, database relasional yang kelebihan beban dapat ditulis di balik metode tulis yang menghindari penulisan untuk memperlambat backing store. Pusat data dirancang untuk mendukung pertumbuhan dan perluasan data dengan pengelompokan.

Perbedaan antara Hazelcast dan Redis sangat mencolok: Hazelcast dirancang sebagai penyimpanan data terdistribusi dalam memori saat pertama kali diluncurkan. Jika digabungkan dengan grafik objek, Hazelcast mampu menyimpan objek yang kompleks. Setiap anggota Hazelcast menerapkan kemampuan ketersediaan tinggi, partisi otomatis, dan penemuan otomatis. Adalah umum untuk melihat Redis memiliki node master dan cadangan. Hazelcast, di sisi lain, memahami dan menyediakan API kueri untuk grafik objek yang kompleks, sedangkan Redis tidak. Dimulai dengan Hazelcast IMDG 4.1, dukungan kueri ANSI SQL lengkap akan tersedia. Karena Redis tidak mendukung indeks secara bawaan, pemrogram aplikasi harus membuat struktur indeks mereka sendiri dan memperbaruinya sendiri.

Redis Streams, yang mempertahankan urutan penyisipan dan memungkinkan pembacaan nondestruktif, adalah penyimpanan berbasis log khusus tambahan yang telah ditambahkan ke Redis sejak versi 5. Jet terus-menerus mendeteksi kejadian data baru dan mendorong hasilnya ke cache, menjaga data tetap segar. Ini dapat digunakan untuk mengagregasi atau menggabungkan aliran data dengan menggunakan semantik waktu peristiwa dan memastikan bahwa proses berjalan terus menerus hingga akhir. Ada banyak konektor untuk Jet, termasuk CDC yang mengubah transaksi basis data relasional menjadi perubahan dalam aliran.

Apakah Hazelcast Lebih Cepat Dari Redis?

Klien dapat mencapai throughput tertinggi dan latensi terendah berkat arsitektur multi-utasnya (Redis memilikinya), near-cache, pipelining, dan kemampuan lainnya.

Apa yang Lebih Baik Daripada Redis?

Karena KeyDB adalah basis data multicore , kinerjanya dapat diungguli oleh Redis berdasarkan per node.

Apa yang Lebih Cepat Dari Redis?

Perbedaan antara Redis dan Kecepatan MongoDB Redis adalah tanpa skema, yang berarti basis data tidak memiliki kumpulan parameter tetap. Seiring bertambahnya jumlah data yang disimpan dalam database, MongoDB akan dapat berjalan lebih cepat daripada Redis.

Hazelcast Vs Mongodb

Hazelcast adalah jaringan data dalam memori yang menawarkan ketersediaan tinggi dan skalabilitas horizontal. Ini digunakan untuk caching terdistribusi, pengelompokan, dan tugas manajemen data lainnya. MongoDB adalah database berorientasi dokumen yang menawarkan kinerja dan skalabilitas tinggi. Ini digunakan untuk penyimpanan dan pengambilan data.

Ini adalah platform Database-as-a-Service (DBaaS) yang dikelola sepenuhnya yang memungkinkan Anda mengotomatiskan tugas administrasi database baik di tempat maupun di cloud. Ini adalah database deret waktu tersemat yang dapat digunakan untuk penggunaan dalam memori oleh IoT dan perangkat edge. Alat Bugfender mengumpulkan semua yang terjadi di aplikasi meskipun tidak mogok, memungkinkannya mereproduksi dan menyelesaikan bug. Perusahaan dapat menggunakan data perusahaan mereka untuk menghasilkan ide-ide baru dan membuat keputusan bisnis penting lebih cepat dan lebih mudah dengan bantuan TIi. Karena bugfender merekam bug di semua perangkat dalam hitungan detik, Anda dapat menemukan dan memperbaiki bug sebelum pengguna Anda menerima pesan kesalahan. Dengan platform Lumada DataOps , pengguna data dari seluruh perusahaan memiliki alat swalayan untuk mengubah beragam data menjadi jaringan aliran data yang diatur. Pengguna dapat menghubungkan dan memadukan data dari berbagai sumber dengan menggunakan alat integrasi data intuitif yang dapat disesuaikan. Dengan memanfaatkan platform Sematext Cloud, semua fungsi pemantauan ini dapat dilakukan di satu lokasi, seperti pemantauan infrastruktur, pemantauan kinerja aplikasi, pengelolaan log, dan pemantauan pengguna nyata. Sistem Manajemen Jaringan (NMIS) dari FirstWave mendukung operasi lebih dari seratus ribu organisasi di seluruh dunia.

Memori Hazelcast

Kemampuan untuk menggunakan memori fisik dalam sistem untuk menyimpan data sangat cepat untuk akses data yang efisien adalah fitur yang membuat Hazelcast HD Memory ideal untuk menyimpan data dalam jumlah besar di memori. Hasilnya, latensi data berkurang drastis saat mengakses data Anda melalui Hazelcast HD Memory, sehingga meningkatkan nilai waktu data Anda.

Dalam posting ini, saya akan membahas cara menggunakan Hazelcast untuk menyimpan TB data di memori server Anda. Ini menggunakan sejumlah mekanisme untuk menghilangkan latensi dalam pemrosesan data. Pengumpulan sampah adalah masalah utama untuk setiap solusi caching Java Virtual Machine (JVM). Penyimpanan Memori Kepadatan Tinggi, yang disertakan dalam Hazelcast Enterprise HD, tersedia gratis. Karena penambahan kemampuan pengumpulan sampah, aplikasi dapat mengeksploitasi memori perangkat keras dengan lebih efektif. Karena Hazelcast dapat mengakses TB RAM di perangkat keras modern untuk menyimpan data bernilai tinggi Anda, penyimpanan data dalam memori hanya dibatasi oleh perangkat keras yang disediakan. Ini adalah tugas yang cukup sederhana untuk mengonfigurasi Memori HD.

Beberapa peta mungkin perlu diaktifkan untuk menyimpan data di memori HD mereka, sementara yang lain mungkin dibiarkan di tumpukan normalnya. Jika klien Near Cache Anda menjalankan model penerapan latensi yang sangat rendah, Anda dapat mengonfigurasi Memori HD di dalamnya. Bahkan jika fragmentasi tinggi, Penggusuran paksa mencegah sistem mogok. Dengan mengurangi latensi yang terkait dengan akses data, Anda dapat meningkatkan nilai data Anda. Karena byte yang digunakan dalam fragmentasi diukur dalam byte, jika tidak ada cukup byte yang tersisa untuk penyimpanan, penggusuran paksa ini akan diterapkan. Kebijakan penggusuran paksa dibuat dalam Hazelcast Enterprise HD dan terpisah dari kebijakan penggusuran Map atau JCache standar yang memungkinkan pengguna untuk kendalikan itu.

Model cluster cache Hazelcast mudah digunakan, menjadikannya ideal untuk aplikasi intensif data. Penyimpanan data dalam memori di Hazelcast merupakan hasil penggabungan RAM semua anggota klaster ke dalam satu lokasi. Jika Anda hanya menggunakan memori heap, setiap anggota Hazelcast harus dapat menyimpan maksimal 3,5 GB data aktif dan cadangan (semua data disimpan di heap). Saat menggunakan Penyimpanan Data Densitas Tinggi, hingga 75% jejak memori fisik Anda dapat digunakan untuk data aktif dan cadangan, dengan maksimum 25% ruang memori yang didedikasikan untuk fragmentasi normal.

Hazelcast: Penyimpanan Data Dalam Memori Terdistribusi

Data dapat disimpan dan diakses dari penyimpanan data yang didistribusikan dalam memori. Penyimpanan Data Kepadatan Tinggi memiliki ukuran file 12 byte dan dapat menyimpan hingga 3,5 GB data dengan objek Integer. Akibatnya, Hazelcast memiliki akses ke memori asli dalam jumlah besar.