Hazelcast: una potente griglia di dati in memoria open source

Hazelcast è una potente griglia di dati in memoria open source che fornisce agli sviluppatori Java una piattaforma robusta e ad alte prestazioni per la creazione di applicazioni distribuite. Le funzionalità di Hazelcast includono strutture dati distribuite, messaggistica ed eventi. I database NoSQL sono progettati per la scalabilità e le prestazioni e sono spesso utilizzati nelle applicazioni di big data. La tecnologia della griglia di dati in memoria di Hazelcast può essere utilizzata come database NoSQL distribuito, fornendo prestazioni elevate e scalabilità. Le funzionalità NoSQL di Hazelcast includono un archivio di valori-chiave, un archivio di documenti e un database a grafo. Queste funzionalità forniscono agli sviluppatori una piattaforma flessibile e potente per la creazione di applicazioni scalabili.

Di seguito sono riportati i punti salienti del confronto tra Hazelcast e Oracle NoSQL . Se hai domande sulle nostre offerte, ti preghiamo di contattarci. Ti saremmo grati se potessi contattare i fornitori di sistemi per aggiornare ed estendere le informazioni di sistema. Questa pagina contiene informazioni fornite dal fornitore su clienti chiave, vantaggi competitivi e metriche di mercato.

I database in linea possono essere memorizzati nella cache in Hazelcast. Gli sviluppatori saranno in grado di utilizzare API familiari per la struttura dei dati nei propri linguaggi senza dover utilizzare SQL o un'API NoSQL .

Griglia di dati in memoria open source, Hazelcast (IMDG), è un membro della comunità open source. L'in-memory computing è un approccio basato sulla scalabilità elastica alle prestazioni delle applicazioni che è ampiamente riconosciuto come il più veloce e scalabile.

Redis è considerato Nosql?

È possibile creare in memoria un database, una cache o un broker di messaggi Redis utilizzando Redis, un archivio di strutture di dati in memoria open source. Il database è classificato come NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) è un archivio chiave-valore basato su rete, in rete, a thread singolo, in memoria, open source, in rete, a thread singolo, in memoria e con durabilità opzionale. Ha un netto vantaggio rispetto agli altri tipi di Redis perché non consente set di dati di grandi dimensioni che non possono essere più grandi della memoria. È un archivio di valori-chiave che supporta un'ampia gamma di strutture di dati, incluse stringhe binarie sicure, elenchi, mappe hash e hyperlog. Il processo di replica sul lato master di Redis non è bloccato. Utilizzando la replica, puoi evitare di pagare il master per scrivere tutti i dati su un disco. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl e PHP hanno librerie di associazione Redis, insieme a molte altre lingue. Come suggerisce il nome, Redis è un insieme di file che si installano facilmente accedendo alla pagina Web redis.io o utilizzando un URL che punta sempre alla versione stabile più recente di Redis. Di conseguenza, non ci sono dipendenze su Redis diverse da un compilatore GCC funzionante e libc, quindi non è necessario installarlo dal sorgente. Redis-cli, un'utilità dell'interfaccia della riga di comando, viene utilizzata per comunicare con Redis.

Redis usa Sql?

A differenza di SQL, Redis non supporta un linguaggio di query della struttura; piuttosto, ogni struttura di dati ha il proprio set di comandi che possono essere utilizzati per operazioni atomiche efficaci.

Hazelcast è migliore di Redis?

È stato dimostrato che Hazelcast è molto più efficiente di qualsiasi altro programma. La libreria Redis è threaded una sola volta, quindi non può essere ridimensionata bene per carichi di grandi dimensioni; mentre la libreria Hazelcast scala con il numero di risorse disponibili. Lo strumento è semplice da usare, può essere incorporato nelle app e può essere distribuito come applicazione client-server.

Sia Hazelcast che Redis sono simili, ma le due piattaforme hanno applicazioni completamente diverse. Redis ha solo cache-aside, mentre Hazelcast IMDG può gestire read-through, write-through e cache miss. Per Hazelcast è richiesta solo la logica di aggiornamento, al contrario della logica di lettura, rendendo la base di codice molto più semplice e comprensibile. Redis, come cache, può essere utilizzato per memorizzare nella cache altri file di archivio, come i database, forzando l'uso del pattern cache-ASide. Un modello cache-aside è disponibile in Hazelcast ed è comunemente indicato come cache-aside. Ad esempio, un database relazionale sovraccarico può essere scritto dietro un metodo write-behind che evita di scrivere su archivi di backup lenti. I data center sono progettati per supportare la crescita e l'espansione dei dati mediante il clustering.

Le differenze tra Hazelcast e Redis sono nette: Hazelcast è stato progettato come data store distribuito in memoria quando è stato lanciato per la prima volta. Se combinato con il grafico degli oggetti, Hazelcast è in grado di memorizzare oggetti complessi. Ogni membro Hazelcast utilizza funzionalità di alta disponibilità, partizionamento automatico e rilevamento automatico. È comune vedere Redis avere nodi master e di backup. Hazelcast, d'altra parte, comprende e fornisce API di query per grafici di oggetti complessi, mentre Redis no. A partire da Hazelcast IMDG 4.1, sarà disponibile il supporto completo per le query ANSI SQL. Poiché Redis non supporta nativamente gli indici, i programmatori di applicazioni devono creare le proprie strutture di indice e aggiornarle autonomamente.

Redis Streams, che preserva l'ordine di inserimento e consente la lettura non distruttiva, è uno storage basato su log di sola aggiunta che è stato aggiunto a Redis dalla versione 5. Jet rileva costantemente nuovi eventi di dati e inserisce i risultati nella cache, mantenendo i dati sempre aggiornati. Può essere utilizzato per aggregare o unire flussi di dati utilizzando la semantica dell'ora dell'evento e assicurando che il processo venga eseguito continuamente fino alla fine. Esistono numerosi connettori per Jet, incluso un CDC che converte le transazioni del database relazionale in modifiche in un flusso.

Hazelcast è più veloce di Redis?

I client possono ottenere il throughput più elevato e la latenza più bassa grazie alla sua architettura multi-thread (Redis ne ha uno), near-cache, pipelining e altre funzionalità.

Cosa c'è di meglio di Redis?

Poiché KeyDB è un database multicore , può essere superato da Redis in base al nodo.

Cosa è più veloce di Redis?

Differenza tra Redis e MongoDB Speed ​​Redis è senza schema, il che significa che il database non ha un set fisso di parametri. Con l'aumentare della quantità di dati archiviati nel database, MongoDB sarà in grado di funzionare più velocemente di Redis.

Hazelcast contro Mongodb

Hazelcast è una griglia di dati in memoria che offre alta disponibilità e scalabilità orizzontale. Viene utilizzato per la memorizzazione nella cache distribuita, il clustering e altre attività di gestione dei dati. MongoDB è un database orientato ai documenti che offre elevate prestazioni e scalabilità. Viene utilizzato per l'archiviazione e il recupero dei dati.

È una piattaforma Database-as-a-Service (DBaaS) completamente gestita che consente di automatizzare le attività di amministrazione del database sia in locale che nel cloud. Si tratta di un database di serie temporali incorporato che può essere utilizzato per l'utilizzo in memoria da dispositivi IoT e edge. Lo strumento Bugfender raccoglie tutto ciò che sta accadendo nell'applicazione anche se non si blocca, permettendole di riprodurre e risolvere i bug. Le aziende possono utilizzare i propri dati aziendali per elaborare nuove idee e prendere decisioni aziendali critiche in modo più rapido e semplice con l'aiuto di TIi. Poiché bugfender registra i bug su tutti i dispositivi in ​​pochi secondi, puoi trovare e correggere i bug prima che i tuoi utenti ricevano messaggi di errore. Con la piattaforma Lumada DataOps , gli utenti di dati di tutta l'azienda dispongono di strumenti self-service per trasformare dati diversi in una rete governata di flussi di dati. Gli utenti possono collegare e unire i dati provenienti da più fonti utilizzando strumenti di integrazione dei dati adattabili e intuitivi. Utilizzando la piattaforma Sematext Cloud, tutte queste funzioni di monitoraggio possono essere eseguite in un'unica posizione, come il monitoraggio dell'infrastruttura, il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni, la gestione dei registri e il monitoraggio degli utenti reali. Il Network Management System (NMIS) di FirstWave supporta le operazioni di oltre centomila organizzazioni in tutto il mondo.

Memoria Hazelcast

La possibilità di utilizzare la memoria fisica all'interno di un sistema per archiviare dati ultraveloci per un accesso efficiente ai dati è una caratteristica che rende Hazelcast HD Memory ideale per l'archiviazione di grandi quantità di dati nella memoria. Di conseguenza, la latenza dei dati viene drasticamente ridotta durante l'accesso ai dati tramite Hazelcast HD Memory, aumentando il valore temporale dei dati.

In questo post, esaminerò come utilizzare Hazelcast per archiviare TB di dati sulla memoria dei tuoi server. Impiega una serie di meccanismi per eliminare la latenza nell'elaborazione dei dati. La raccolta dei rifiuti è un problema importante per qualsiasi soluzione di memorizzazione nella cache di Java Virtual Machine (JVM). L'High Density Memory Store, incluso in Hazelcast Enterprise HD, è disponibile gratuitamente. Grazie all'aggiunta delle funzionalità di Garbage Collection, le applicazioni possono sfruttare in modo più efficace la memoria hardware. Poiché Hazelcast può accedere a TB di RAM nell'hardware moderno per archiviare i tuoi dati di alto valore, gli archivi di dati in memoria sono limitati solo dall'hardware di cui viene eseguito il provisioning. È un compito abbastanza semplice configurare la memoria HD.

Potrebbe essere necessario attivare alcune mappe per memorizzare i dati nella loro memoria HD, mentre altre potrebbero essere lasciate nel loro heap normale. Se il tuo client Near Cache esegue un modello di distribuzione a latenza estremamente bassa, puoi configurare la memoria HD su di esso. Anche se la frammentazione è elevata, lo sfratto forzato impedisce il crash del sistema. Riducendo la latenza associata all'accesso ai dati, puoi aumentare il valore dei tuoi dati. Poiché i byte utilizzati nella frammentazione sono misurati in byte, se rimangono byte insufficienti per l'archiviazione, si attiva questa rimozione forzata. La policy di rimozione forzata è incorporata in Hazelcast Enterprise HD ed è separata dalle policy di rimozione Map o JCache standard che consentono agli utenti di controllarlo.

Il modello cache cluster di Hazelcast è semplice da usare, il che lo rende ideale per le applicazioni a uso intensivo di dati. L'archivio dati in memoria in Hazelcast è il risultato della combinazione della RAM di tutti i membri del cluster in un'unica posizione. Se utilizzi solo memoria heap, ciascun membro Hazelcast dovrebbe essere in grado di archiviare un massimo di 3,5 GB di dati attivi e di backup (tutti i dati archiviati nell'heap). Quando si utilizza l'archivio dati ad alta densità, è possibile utilizzare fino al 75% del footprint di memoria fisica per i dati attivi e di backup, con un massimo del 25% dello spazio di memoria dedicato alla normale frammentazione.

Hazelcast: un archivio dati in memoria distribuito

È possibile archiviare i dati e accedervi da un archivio dati distribuito nella memoria. L'archivio dati ad alta densità ha una dimensione file di 12 byte e può archiviare fino a 3,5 GB di dati con l'oggetto Integer. Di conseguenza, Hazelcast ha accesso a una grande quantità di memoria nativa.