内存数据网格对比内存数据库

  内存信息处理技术采用持续加速的方法。发展成熟的解决方案能够帮助组织获得数字转换和全方位客户体验所需的数据库处理速度、规模。例如,投资公司WellingtonManagement使用内存计算平台来加速和扩大其投资记录(IBOR),这是投资者融券,风险,估值和业绩的唯一真实来源。所有实时交易,相关账户活动,第三方数据(如市场报价)以及相关的后台活动都通过IBOR实时进行。IBOR还支持绩效分析、风险评估、执行标准判断等。在各种测试中,新平台的运行速度至少是直接构建在Oracle关系数据库上的原生系统的10倍。

  Gartner预测,到2019年,75%的云原生应用程序开发将使用内存计算或使用内存计算的服务,从而使主流开发人员能够使用高性能,高扩展的应用程序。然而,对于从来没有接触过内存计算的开发人员来说还需要学习不同的策略,以便将技术应用到体系结构中去。通常来说,开发人员们最初需要做的就是决定是部署内存数据网格还是内存数据库。这个决定将主要基于他们是否计划加速现有的应用程序,开发新的应用程序,或者完全重新构建现有的应用程序,再或者实现两者兼而有之的机会。此外他们还需要考虑将哪一层将用作记录系统、内存计算层或底部数据层。

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  内存数据网格(IMDG)将基于磁盘的数据从RDBMS、NoSQL或Hadoop数据库复制到RAM中,在RAM中进行处理,从而不会因为持续的磁盘读写导致延迟。内存数据网格插入到应用程序和数据层之间,部署在服务器节点的集群上,共享集群的可用内存和CPU。无论是部署在公共云还是私有云环境中、内部部署还是在混杂环境中,都可以通过向集群添加新节点来简化内存数据网格。一些内存数据网格可以支持ANSI-99SQL和ACID处理,高级安全、机器学习以及Spark,Cassandra和Hadoop本机集成。

  对于现有的应用程序而言,内存数据网格是一种简单而又经济的解决方案。然而,许多内存数据网格要求底层基于磁盘数据库中的所有数据都能装入内存,所以这就要求企业购买足够的内存来保存数据。由于内存仍然比磁盘贵,许多公司可能更倾向于只在磁盘上保留一些数据。新的以内存为中心的体系结构通过对整个数据集进行处理来解决这个问题,即使某些数据存储在磁盘上也是如此。很多新起的以内存为中心的体系结构通过处理完整的数据集来解决这个问题,即使有些数据存储在磁盘上。这种“持久存储”功能允许数据量超过内存量。这意味着可以通过优化数据的方式,使所有数据都保留在磁盘上,但是更频繁的使用数据同样会使数据保存在内存上,从而使不常用的数据保留在磁盘。另一个关键优势是,重新启动后,具有持久存储的系统可以立即针对磁盘上的数据集进行处理,而无需等待数据集加载到内存中。

  Workday是一家为财富50强公司提供服务的财务和人力资源SaaS解决方案提供商,它介绍了如何使用内存数据网格每天处理约1.89亿笔交易,峰值约为2.89亿笔/天。相比之下,Twitter每天处理大约5亿条推文。

  内存数据库(IMDB)最适合重新架构的应用程序。它是一个在内存中运行的功能齐全型独立数据库,可以支持数据处理API,如ANSI-99SQL、键值、计算和机器学习。内存中数据库相对于内存数据网格的优势在于,体系结构从三层(应用程序、内存和数据)减少到两层。缺点是,如果不从现有数据库中提取和转移数据集,就不能将其应用于现有应用程序。此外,由于内存中的数据库用作记录系统,因此解决方案必须有在停机时保护数据的策略。该策略有些类似于内存数据网格中阐述的持久存储能力,或者也可能涉及到非易失RAM的使用,这是一种未来可能会发挥越来越重要作用的新技术。

  现今,一家拥有1.35亿客户的大型银行正在使用一个具有持久存储能力的内存数据库来开发一个Web级架构,该架构可以处理高达1.5PB的数据以及所需的事务量。此解决方案用作记录系统,而没有应用于现有数据存储之上。

  组织开发一个包含加速现有应用程序及推出新应用程序的长期发展策略可以选用内存计算平台,该平台可以将IMDG的可扩展性与IMDB关系型数据库性能相互结合在一起。因此,内存计算平台可用于加速现有应用程序,或作为创建新应用程序、重新架构应用程序的基础,这些应用程序可以利用分布式计算和持久存储。

  除了需要考虑哪种技术最能满足他们的需求外,组织还应考虑是否需要额外的内存技术支持,例如:

  ▪一个以深度学习为动力的持续学习框架,用来作为Gartner所提出的进程内HTAP(混合事务/分析处理)的组成部分,也就是说,能够将机器学习或深度学习分析实时应用于运营数据。

  内存计算技术现已被领先的数字企业所使用,并将在未来得到更广泛的应用。您越早了解内存计算的部署策略和功能,您就能越快地帮助您的组织获得所需的竞争优势。

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