Hazelcast: uma poderosa grade de dados na memória de código aberto

O Hazelcast é uma poderosa grade de dados na memória de software livre que fornece aos desenvolvedores java uma plataforma robusta e de alto desempenho para criar aplicativos distribuídos. Os recursos do Hazelcast incluem estruturas de dados distribuídos, mensagens e eventos. Os bancos de dados NoSQL são projetados para escalabilidade e desempenho e são frequentemente usados ​​em aplicativos de big data. A tecnologia de grade de dados em memória da Hazelcast pode ser usada como um banco de dados NoSQL distribuído, fornecendo alto desempenho e escalabilidade. Os recursos NoSQL do Hazelcast incluem um armazenamento de chave-valor, um armazenamento de documentos e um banco de dados de gráficos. Esses recursos fornecem aos desenvolvedores uma plataforma flexível e poderosa para criar aplicativos escaláveis.

A seguir estão os destaques da comparação de Hazelcast e Oracle NoSQL . Se você tiver alguma dúvida sobre nossas ofertas, entre em contato conosco. Agradeceríamos se você pudesse entrar em contato com os fornecedores do sistema para atualizar e ampliar as informações do sistema. Esta página contém informações fornecidas pelo fornecedor sobre os principais clientes, vantagens competitivas e métricas de mercado.

Bancos de dados em linha podem ser armazenados em cache no Hazelcast. Os desenvolvedores poderão usar APIs familiares de estrutura de dados em seus próprios idiomas sem precisar usar SQL ou uma API NoSQL .

A grade de dados na memória de software livre, Hazelcast (IMDG), é membro da comunidade de software livre. A computação em memória é uma abordagem baseada em escalabilidade elástica para o desempenho do aplicativo que é amplamente reconhecida como a mais rápida e escalável.

O Redis é considerado Nosql?

Um banco de dados, cache ou corretor de mensagens Redis pode ser criado na memória usando o Redis, um armazenamento de estrutura de dados na memória de código aberto. O banco de dados é classificado como NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) é um armazenamento de chave-valor na memória, em rede, de thread único, que é de código aberto, em rede, de thread único, na memória e tem durabilidade opcional. Ele tem uma vantagem distinta sobre os outros tipos de Redis porque não permite grandes conjuntos de dados que não podem ser maiores que a memória. É um armazenamento de valor-chave que oferece suporte a uma ampla variedade de estruturas de dados, incluindo cadeias de caracteres binárias seguras, listas, mapas de hash e hiperlogs. O processo de replicação no lado mestre do Redis não é bloqueado. Ao usar a replicação, você pode evitar pagar pelo mestre para gravar todos os dados em um disco. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl e PHP têm bibliotecas de ligação Redis, juntamente com muitas outras línguas. Como o nome sugere, o Redis é um conjunto de arquivos que são facilmente instalados acessando a página da web redis.io ou usando um URL que sempre aponta para a versão estável mais recente do Redis. Como resultado, não há dependências no Redis além de um compilador GCC e libc em funcionamento, portanto, você não precisa instalá-lo a partir do código-fonte. Redis-cli, um utilitário de interface de linha de comando, é usado para se comunicar com o Redis.

O Redis usa SQL?

Ao contrário do SQL, o Redis não oferece suporte a uma linguagem de consulta de estrutura; em vez disso, cada estrutura de dados tem seu próprio conjunto de comandos que podem ser usados ​​para operações atômicas eficazes.

O Hazelcast é melhor que o Redis?

Foi demonstrado que o Hazelcast é muito mais eficiente do que qualquer outro programa. A biblioteca Redis é encadeada uma vez, portanto, não pode ser bem dimensionada para cargas grandes; enquanto a biblioteca Hazelcast escala com o número de recursos disponíveis. A ferramenta é simples de usar, pode ser incorporada em aplicativos e pode ser implantada como um aplicativo cliente-servidor.

Tanto o Hazelcast quanto o Redis são semelhantes, mas as duas plataformas têm aplicações completamente diferentes. O Redis possui apenas cache-aside, enquanto o Hazelcast IMDG pode lidar com erros de leitura, gravação e cache. Somente a lógica de atualização, em oposição à lógica de leitura, é necessária para o Hazelcast, tornando a base de código muito mais simples e compreensível. O Redis, como um cache, pode ser usado para armazenar em cache outros arquivos de armazenamento, como bancos de dados, forçando o uso do padrão cache-ASide. Um padrão de cache-aside está disponível no Hazelcast e é comumente chamado de cache-aside. Por exemplo, um banco de dados relacional sobrecarregado pode ser gravado atrás de um método write-behind que evita a gravação em armazenamentos de backup lentos. Os datacenters são projetados para oferecer suporte ao crescimento e expansão de dados por clustering.

As diferenças entre o Hazelcast e o Redis são gritantes: o Hazelcast foi projetado como um armazenamento de dados distribuído na memória quando foi lançado pela primeira vez. Quando combinado com o gráfico de objetos, o Hazelcast é capaz de armazenar objetos complexos. Cada membro do Hazelcast emprega recursos de alta disponibilidade, particionamento automático e descoberta automática. É comum ver o Redis como tendo nós mestre e de backup. O Hazelcast, por outro lado, entende e fornece API de consulta para gráficos de objetos complexos, enquanto o Redis não. A partir do Hazelcast IMDG 4.1, o suporte completo a consultas ANSI SQL estará disponível. Como o Redis não oferece suporte nativo a índices, os programadores de aplicativos devem criar suas próprias estruturas de índice e atualizá-las por conta própria.

O Redis Streams, que preserva a ordem de inserção e permite a leitura não destrutiva, é um armazenamento baseado em log apenas anexado que foi adicionado ao Redis desde a versão 5. O Jet detecta constantemente novos eventos de dados e envia os resultados para o cache, mantendo os dados atualizados. Ele pode ser usado para agregar ou unir fluxos de dados usando semântica de tempo de evento e garantindo que o processo seja executado continuamente até o final. Existem vários conectores para o Jet, incluindo um CDC que converte as transações do banco de dados relacional em alterações em um fluxo.

O Hazelcast é mais rápido que o Redis?

Os clientes podem obter o maior throughput e a menor latência graças à sua arquitetura multithread (o Redis tem uma), near-cache, pipelining e outros recursos.

O que é melhor que o Redis?

Como o KeyDB é um banco de dados multicore , ele pode ser superado pelo Redis por nó.

O que é mais rápido que o Redis?

Diferença entre Redis e MongoDB Velocidade Redis não tem esquema, o que significa que o banco de dados não possui um conjunto fixo de parâmetros. À medida que a quantidade de dados armazenados no banco de dados aumenta, o MongoDB será capaz de rodar mais rápido que o Redis.

Hazelcast vs Mongodb

Hazelcast é uma grade de dados na memória que oferece alta disponibilidade e escalabilidade horizontal. Ele é usado para cache distribuído, clustering e outras tarefas de gerenciamento de dados. O MongoDB é um banco de dados orientado a documentos que oferece alto desempenho e escalabilidade. É usado para armazenamento e recuperação de dados.

É uma plataforma de banco de dados como serviço (DBaaS) totalmente gerenciada que permite automatizar tarefas de administração de banco de dados no local e na nuvem. É um banco de dados de série temporal incorporado que pode ser usado para uso na memória por IoT e dispositivos de ponta. A ferramenta Bugfender coleta tudo o que está acontecendo no aplicativo mesmo que não esteja travando, permitindo que ele reproduza e resolva bugs. As empresas podem usar seus dados corporativos para apresentar novas ideias e tomar decisões críticas de negócios com mais rapidez e facilidade com a ajuda da TIi. Como o bugfender registra bugs em todos os dispositivos em segundos, você pode encontrar e corrigir bugs antes que seus usuários recebam mensagens de erro. Com a plataforma Lumada DataOps , os usuários de dados de toda a empresa têm ferramentas de autoatendimento para transformar diversos dados em uma rede governada de fluxos de dados. Os usuários podem conectar e combinar dados de várias fontes usando ferramentas adaptáveis ​​e intuitivas de integração de dados. Ao utilizar a plataforma Sematext Cloud, todas essas funções de monitoramento podem ser executadas em um único local, como monitoramento de infraestrutura, monitoramento de desempenho de aplicativos, gerenciamento de log e monitoramento de usuários reais. O Network Management System (NMIS) da FirstWave suporta operações de mais de cem mil organizações em todo o mundo.

Memória Hazelcast

A capacidade de usar a memória física dentro de um sistema para armazenar dados ultrarrápidos para acesso eficiente aos dados é um recurso que torna a memória Hazelcast HD ideal para armazenar grandes quantidades de dados na memória. Como resultado, a latência de dados é drasticamente reduzida ao acessar seus dados via Hazelcast HD Memory, aumentando o valor de tempo de seus dados.

Neste post, abordarei como usar o Hazelcast para armazenar TBs de dados na memória de seus servidores. Ele emprega vários mecanismos para eliminar a latência no processamento de dados. A coleta de lixo é um problema importante para qualquer solução de cache de Java Virtual Machine (JVM). O High Density Memory Store, incluído no Hazelcast Enterprise HD, está disponível gratuitamente. Devido à adição de recursos de coleta de lixo, os aplicativos podem explorar a memória do hardware com mais eficiência. Como o Hazelcast pode acessar TBs de RAM em hardware moderno para armazenar seus dados de alto valor, os armazenamentos de dados na memória são limitados apenas pelo hardware provisionado. É uma tarefa bastante simples configurar a memória do HD.

Alguns mapas podem precisar ser ativados para armazenar dados em sua memória HD, enquanto outros podem ser deixados em sua pilha normal. Se o seu cliente Near Cache estiver executando um modelo de implantação de latência extremamente baixa, você poderá configurar a memória HD nele. Mesmo que a fragmentação seja alta, a remoção forçada evita que o sistema falhe. Ao reduzir a latência associada ao acesso aos dados, você pode aumentar o valor de seus dados. Como os bytes usados ​​na fragmentação são medidos em bytes, se houver bytes insuficientes para armazenamento, essa remoção forçada entra em ação. controlá-lo.

O modelo de cluster de cache do Hazelcast é simples de usar, tornando-o ideal para aplicativos com uso intensivo de dados. O armazenamento de dados na memória no Hazelcast é resultado da combinação da RAM de todos os membros do cluster em um único local. Se você usar apenas a memória heap, cada membro do Hazelcast poderá armazenar no máximo 3,5 GB de dados ativos e de backup (todos os dados armazenados na heap). Ao usar o armazenamento de dados de alta densidade, até 75% de sua memória física pode ser usada para dados ativos e de backup, com um máximo de 25% de espaço de memória dedicado à fragmentação normal.

Hazelcast: um armazenamento de dados na memória distribuído

Os dados podem ser armazenados e acessados ​​de um armazenamento de dados distribuído na memória. O High-Density Data Store tem um tamanho de arquivo de 12 bytes e pode armazenar até 3,5 GB de dados com o objeto Integer. Como resultado, o Hazelcast tem acesso a uma grande quantidade de memória nativa.