Hazelcast: 강력한 오픈 소스 인메모리 데이터 그리드

Hazelcast는 Java 개발자에게 분산 응용 프로그램을 만들기 위한 강력한 고성능 플랫폼을 제공하는 강력한 오픈 소스 인 메모리 데이터 그리드입니다. Hazelcast의 기능에는 분산 데이터 구조, 메시징 및 이벤트가 포함됩니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성과 성능을 위해 설계되었으며 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용됩니다. Hazelcast의 인메모리 데이터 그리드 기술은 분산형 NoSQL 데이터베이스로 사용할 수 있어 고성능과 확장성을 제공합니다. Hazelcast의 NoSQL 기능에는 키-값 저장소, 문서 저장소 및 그래프 데이터베이스가 포함됩니다. 이러한 기능은 개발자에게 확장 가능한 애플리케이션을 만들기 위한 유연하고 강력한 플랫폼을 제공합니다.

다음은 Hazelcast와 Oracle NoSQL 을 비교한 주요 내용입니다. 우리 제품에 대해 궁금한 점이 있으면 문의하십시오. 시스템 정보 업데이트 및 확장을 위해 시스템 공급업체에 문의해 주시면 감사하겠습니다. 이 페이지에는 주요 고객, 경쟁 우위 및 시장 지표에 대한 공급업체 제공 정보가 포함되어 있습니다.

인라인 데이터베이스는 Hazelcast에 캐시될 수 있습니다. 개발자는 SQL 또는 NoSQL API 를 사용하지 않고도 친숙한 데이터 구조 API를 자신의 언어로 사용할 수 있습니다.

오픈 소스 인메모리 데이터 그리드인 Hazelcast(IMDG)는 오픈 소스 커뮤니티의 구성원입니다. 인메모리 컴퓨팅은 애플리케이션 성능에 대한 탄력적 확장성 기반 접근 방식으로 가장 빠르고 확장 가능한 것으로 널리 알려져 있습니다.

Redis는 Nosql로 간주됩니까?

Redis 데이터베이스, 캐시 또는 메시지 브로커는 오픈 소스 메모리 내 데이터 구조 저장소인 Redis를 사용하여 메모리에 생성할 수 있습니다. 데이터베이스는 NoSQL로 분류됩니다.

Redis(원격 사전 서버)는 네트워크 기반, 네트워크, 단일 스레드, 메모리 내 키-값 저장소로, 오픈 소스, 네트워크, 단일 스레드, 메모리 내이며 선택적 내구성이 있습니다. 메모리보다 클 수 없는 대용량 데이터 세트를 허용하지 않기 때문에 다른 유형의 Redis에 비해 뚜렷한 이점이 있습니다. 바이너리 안전 문자열, 목록, 해시 맵 및 하이퍼로그를 포함하여 광범위한 데이터 구조를 지원하는 키-값 저장소입니다. Redis의 마스터 측 복제 프로세스는 차단되지 않습니다. 복제를 사용하면 마스터가 모든 데이터를 디스크에 쓰는 비용을 지불하지 않아도 됩니다. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript(Node.js), Lua, Objective-C, Perl 및 PHP에는 많은 Redis 바인딩 라이브러리가 있습니다. 다른 언어. 이름에서 알 수 있듯이 Redis는 redis.io 웹 페이지로 이동하거나 항상 가장 최근의 안정적인 Redis 버전을 가리키는 URL을 사용하여 쉽게 설치할 수 있는 파일 집합입니다. 결과적으로 작동하는 GCC 컴파일러 및 libc 외에는 Redis에 대한 종속성이 없으므로 소스에서 설치할 필요가 없습니다. 명령줄 인터페이스 유틸리티인 Redis-cli는 Redis와 통신하는 데 사용됩니다.

Redis는 SQL을 사용합니까?

SQL과 달리 Redis는 구조 쿼리 언어를 지원하지 않습니다. 오히려 각 데이터 구조에는 효과적인 원자적 작업에 사용할 수 있는 고유한 명령 집합이 있습니다.

헤이즐캐스트가 레디스보다 나은가요?

Hazelcast가 다른 프로그램보다 훨씬 효율적이라는 것이 입증되었습니다. Redis 라이브러리 는 일회성 스레드이므로 큰 로드에 맞게 확장할 수 없습니다. 반면 Hazelcast 라이브러리는 사용 가능한 리소스 수에 따라 확장됩니다. 이 도구는 사용이 간편하고 앱에 내장할 수 있으며 클라이언트-서버 애플리케이션으로 배포할 수 있습니다.

Hazelcast와 Redis는 모두 비슷하지만 두 플랫폼의 애플리케이션은 완전히 다릅니다. Redis에는 캐시 제외만 있는 반면 Hazelcast IMDG는 읽기, 쓰기 및 캐시 미스를 처리할 수 있습니다. Hazelcast에는 읽기 논리와 달리 업데이트 논리만 필요하므로 코드 기반이 훨씬 간단하고 이해하기 쉽습니다. Redis를 캐시로 사용하여 데이터베이스와 같은 다른 저장소 파일을 캐시하여 캐시 ASide 패턴을 강제로 사용할 수 있습니다. 캐시 배제 패턴은 Hazelcast에서 사용할 수 있으며 일반적으로 캐시 배제라고 합니다. 예를 들어 오버로드된 관계형 데이터베이스는 느린 백업 저장소에 쓰는 것을 방지하는 write-behind 방법 뒤에 쓸 수 있습니다. 데이터 센터 는 클러스터링을 통해 데이터 증가 및 확장을 지원하도록 설계되었습니다.

Hazelcast와 Redis의 차이점은 극명합니다. Hazelcast는 처음 출시되었을 때 메모리 내 분산 데이터 저장소 로 설계되었습니다. 개체 그래프와 결합하면 Hazelcast는 복잡한 개체를 저장할 수 있습니다. 모든 Hazelcast 회원은 고가용성, 자동 분할 및 자동 검색 기능을 사용합니다. Redis에 마스터 및 백업 노드가 있는 것으로 보는 것이 일반적입니다. 반면 Hazelcast는 복잡한 개체 그래프에 대한 쿼리 API를 이해하고 제공하지만 Redis는 그렇지 않습니다. Hazelcast IMDG 4.1부터 전체 ANSI SQL 쿼리 지원을 사용할 수 있습니다. Redis는 기본적으로 인덱스를 지원하지 않기 때문에 애플리케이션 프로그래머는 자체 인덱스 구조를 생성하고 자체적으로 업데이트해야 합니다.

삽입 순서를 유지하고 비파괴적인 읽기를 허용하는 Redis Streams는 버전 5부터 Redis에 추가된 추가 전용 로그 기반 스토리지입니다. Jet는 지속적으로 새로운 데이터 이벤트를 감지하고 결과를 캐시에 푸시하여 전체적으로 데이터를 최신 상태로 유지합니다. 이벤트 시간 시맨틱을 사용하고 프로세스가 끝까지 계속 실행되도록 하여 데이터 스트림 을 집계하거나 조인하는 데 사용할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스 트랜잭션을 스트림의 변경 사항으로 변환하는 CDC를 포함하여 Jet용 커넥터가 많이 있습니다.

Hazelcast가 Redis보다 빠릅니까?

클라이언트는 다중 스레드 아키텍처(Redis에 하나 있음), 캐시 근처, 파이프라이닝 및 기타 기능 덕분에 최고의 처리량과 최저 대기 시간을 달성할 수 있습니다.

Redis보다 나은 점은 무엇입니까?

레디스는 멀티코어 데이터베이스 이기 때문에 노드 단위로 Redis보다 성능이 뛰어납니다.

Redis보다 빠른 것은 무엇입니까?

Redis와 MongoDB Speed의 차이점 Redis는 스키마가 없습니다. 즉, 데이터베이스에 고정 매개변수 집합이 없습니다. 데이터베이스에 저장되는 데이터의 양이 증가함에 따라 MongoDB는 Redis보다 빠르게 실행할 수 있습니다.

Hazelcast 대 Mongodb

Hazelcast는 고가용성과 수평적 확장성을 제공하는 인메모리 데이터 그리드입니다. 분산 캐싱, 클러스터링 및 기타 데이터 관리 작업에 사용됩니다. MongoDB는 높은 성능과 확장성을 제공하는 문서 지향 데이터베이스입니다. 데이터 저장 및 검색에 사용됩니다.

온프레미스와 클라우드 모두에서 데이터베이스 관리 작업을 자동화할 수 있는 완전히 관리되는 DBaaS(Database-as-a-Service) 플랫폼입니다. IoT 및 에지 장치에서 메모리 내 사용에 사용할 수 있는 임베디드 시계열 데이터베이스입니다. Bugfender 도구는 애플리케이션이 충돌하지 않더라도 애플리케이션에서 발생하는 모든 것을 수집하여 버그를 재현하고 해결할 수 있도록 합니다. 기업은 TIi의 도움으로 회사 데이터를 사용하여 새로운 아이디어를 제시하고 중요한 비즈니스 결정을 더 빠르고 쉽게 내릴 수 있습니다. bugfender는 모든 장치의 버그를 몇 초 만에 기록하기 때문에 사용자가 오류 메시지를 받기 전에 버그를 찾아 수정할 수 있습니다. Lumada DataOps 플랫폼 을 통해 기업 전체의 데이터 사용자는 셀프 서비스 도구를 사용하여 다양한 데이터를 관리되는 데이터 스트림 네트워크로 변환할 수 있습니다. 사용자는 적응 가능하고 직관적인 데이터 통합 ​​도구를 사용하여 여러 소스의 데이터를 연결하고 혼합할 수 있습니다. Sematext Cloud 플랫폼을 활용하면 인프라 모니터링, 애플리케이션 성능 모니터링, 로그 관리 및 실제 사용자 모니터링과 같은 모든 모니터링 기능을 한 위치에서 수행할 수 있습니다. FirstWave의 네트워크 관리 시스템(NMIS)은 전 세계적으로 십만 개 이상의 조직 운영을 지원합니다.

헤이즐캐스트 메모리

시스템 내에서 물리적 메모리를 사용하여 효율적인 데이터 액세스 를 위해 초고속 데이터를 저장하는 기능은 Hazelcast HD 메모리를 메모리에 대량의 데이터를 저장하는 데 이상적으로 만드는 기능입니다. 결과적으로 Hazelcast HD 메모리를 통해 데이터에 액세스하는 동안 데이터 대기 시간이 크게 줄어들어 데이터의 시간 가치가 높아집니다.

이 게시물에서는 Hazelcast를 사용하여 서버 메모리에 TB의 데이터를 저장하는 방법을 살펴보겠습니다. 데이터 처리에서 대기 시간을 제거하기 위해 여러 가지 메커니즘을 사용합니다. 가비지 수집은 JVM(Java Virtual Machine) 캐싱 솔루션의 주요 문제입니다. Hazelcast Enterprise HD에 포함된 High Density Memory Store는 무료로 사용할 수 있습니다. 가비지 컬렉션 기능이 추가되었기 때문에 애플리케이션은 하드웨어 메모리를 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다. Hazelcast는 고가치 데이터를 저장하기 위해 최신 하드웨어에서 TB의 RAM에 액세스할 수 있기 때문에 메모리 내 데이터 저장소는 프로비저닝된 하드웨어에 의해서만 제한됩니다. HD 메모리를 구성하는 것은 상당히 간단한 작업입니다.

일부 맵은 HD 메모리에 데이터를 저장하기 위해 활성화해야 하는 반면 다른 맵은 일반 힙에 남아 있을 수 있습니다. Near Cache 클라이언트가 대기 시간이 매우 짧은 배포 모델을 실행 중인 경우 여기에 HD 메모리를 구성할 수 있습니다. 조각화가 높은 경우에도 강제 제거는 시스템 충돌을 방지합니다. 데이터 액세스와 관련된 대기 시간을 줄임으로써 데이터의 가치를 높일 수 있습니다. 조각화에 사용되는 바이트는 바이트 단위로 측정되기 때문에 저장에 남은 바이트가 충분하지 않으면 이 강제 제거 정책이 시작됩니다. 강제 제거 정책은 Hazelcast Enterprise HD에 내장되어 있으며 사용자가 다음을 허용하는 표준 Map 또는 JCache 제거 정책과는 별개입니다. 그것을 통제하십시오.

Hazelcast의 캐시 클러스터 모델 은 사용이 간편하여 데이터 집약적 애플리케이션에 이상적입니다. Hazelcast의 메모리 내 데이터 저장소는 모든 클러스터 구성원의 RAM을 단일 위치로 결합한 결과입니다. 힙 메모리만 사용하는 경우 각 Hazelcast 구성원은 최대 3.5GB의 활성 및 백업 데이터(힙에 저장된 모든 데이터)를 저장할 수 있어야 합니다. 고밀도 데이터 저장소를 사용하는 경우 물리적 메모리 공간의 최대 75%를 활성 및 백업 데이터에 사용할 수 있으며 메모리 공간의 최대 25%는 일반적인 조각화 전용으로 사용할 수 있습니다.

Hazelcast: 분산 인메모리 데이터 저장소

데이터는 메모리에 분산된 데이터 저장소에 저장되고 액세스될 수 있습니다. 고밀도 데이터 저장소의 파일 크기는 12바이트이며 Integer 개체를 사용하여 최대 3.5GB의 데이터를 저장할 수 있습니다. 결과적으로 Hazelcast는 많은 양의 기본 메모리에 액세스할 수 있습니다.