JBoss Middleware

Red Hat JBoss Data Grid

In-Memory Data Grid

Höchstleistung, elastische Skalierbarkeit, ständige Verfügbarkeit

Positive Benutzererfahrungen hängen in immer höherem Maße von der Performance und Qualität einer Anwendung ab. Bei neuen Geschäftsinitiativen kann bereits eine Verzögerung von nur wenigen Sekunden den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen. Um vom Kundenengagement profitieren zu können, müssen Sie Ihre Kunden kennen und zielgerichtete Angebote bereitstellen, die eine Interaktion in Echtzeit auslösen. Datenengpässe werden immer mehr zur Alltagserscheinung, weil Organisationen immer größere Datenvolumina und -typen verarbeiten und eine hohe Geschwindigkeit gewährleisten müssen, um die Kundenerwartungen zu befriedigen und ein personalisiertes datenorientiertes Engagement bereitstellen zu können.

Red Hat® JBoss® Data Grid ist eine In-Memory Data Grid- und verteilte NoSQL-Datenspeicher-Lösung, die es Anwendungen ermöglicht, Daten mit In-Memory-Geschwindigkeit aufzurufen, zu verarbeiten und zu analysieren. Auf diese Weise wird eine optimale Benutzererfahrung sichergestellt.

Was ist ein Data Grid?

Ein In-Memory Data Grid ist ein verteiltes Datenmanagementsystem für Anwendungsdaten, das sich durch die folgenden Eigenschaften auszeichnet:

  • Es verwendet RAM zur Speicherung von Informationen, um äußerst schnelle Reaktionszeiten mit niedriger Latenz sowie einen sehr hohen Durchsatz zu ermöglichen.
  • Es speichert Kopien der auf mehreren Servern synchronisierten Informationen und stellt so eine kontinuierliche Verfügbarkeit, verlässliche Informationen und lineare Skalierbarkeit sicher.
  • Es kann als verteilter Cache, NoSQL-Datenbank und Event Broker verwendet werden.

Die technischen Vorteile von In-Memory Data Grids (IMDGs) bieten eine schnellere Entscheidungsfindung, gesteigerte Produktivität sowie ein besseres Kundenengagement bzw. -erlebnis.

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Gründe für die Einführung

Moderne Technologietrends weisen auf die verstärkte Integration von In-Memory Data Grids hin.

    Cloud Computing

  • Bietet elastische Scale-Out-Kapazitäten für eine perfekte Dimensionierung
  • Bietet eine besser Leistung und Skalierbarkeit
  • Bietet die Option auf eine Schichtung von Daten-Storage

    Mobile

  • Verarbeitet und analysiert Mobildaten im Handumdrehen
  • Handhabt gesteigerte Workloads mit einer skalierbaren Datenschicht
  • Bietet eine schnellere, günstigere Always-on-Verfügbarkeit

    IoT

  • Verwendet ereignisgesteuertes Computing zur gleichzeitigen Erfassung und Verarbeitung von Daten
  • Erfasst und speichert IoT-Datenströme im Handumdrehen
  • Analysiert IoT-Daten in Echtzeit

Highlights von Red Hat JBoss Data Grid

  • Bessere Reaktionsfähigkeit

    Unmittelbarer Zugriff auf Daten über eine schnelle Datenverarbeitung mit niedriger Latenz dank Speichernutzung (RAM) und verteilter paralleler Ausführung.

  • Schnellere Skalierung

    Lineare Skalierbarkeit durch Datenpartitionierung und Verteilung auf mehrere Cluster-Knoten.

  • Always-on-Verfügbarkeit

    Gesteigerte Verfügbarkeit durch Datenreplikation über mehrere Cluster-Knoten hinweg.

  • Fehlertoleranz

    Fehlertoleranz und Disaster Recovery per Georeplikation und Clustering über mehrere Rechenzentren.

  • Gesteigerte Produktivität

    Flexibilität und Produktivität im Bereich der Entwicklung dank vielseitig einsetzbarem NoSQL-Datenspeicher mit vielen Funktionen.

  • Sicherheit

    Umfangreiche Datensicherheit dank Verschlüsselung und rollenbasiertem Zugriff.

Use Cases

Datenbank- und Transaktions-Caching: Speicher für transiente Daten

Caching und transiente Speicherung von Daten gehören zu den häufigsten Use Cases für Data Grids. Data Grids wie JBoss Data Grid werden als schneller In-Memory Datastore für die am häufigsten abgerufenen Daten implementiert. Data Grids stellen eine Variation des Daten-Cachings dar und werden häufig zur Speicherung transienter Daten innerhalb von E-Commerce-Anwendungen verwendet, zum Beispiel bei Web-Sitzungen und Warenkorb-Daten.

Sie sichern sich eine verbesserte Leistung und Skalierbarkeit der mit Data Grid aktivierten Anwendungen sowie beschränkten Zugriff auf teure Datenbankverwaltungssysteme und Transaktions-Backends. Damit geht nicht selten eine Senkung der Betriebskosten für diese Systeme einher.

Primäre NoSQL-Datenbank

Red Hat JBoss Data Grid ist ein verteilter In-Memory NoSQL-Key-Value-Datenspeicher, der eine simple und flexible Methode bietet, verschiedene Daten ohne ein fixes Datenmodell abzuspeichern. Die Lösung kann zudem als Dokumentspeicher mit Unterstützung für Schemata verwendet werden. JBoss Data Grid bietet ein flexibles Persistenzmodell für die Sicherung, Wiederherstellung und Nachverarbeitung.

Neben einem schnellen Zugang zu In-Memory-Daten bietet sich für Anwendungen der Vorteil, fortschrittliche Funktionen zur Ausführung eines parallel verteilten Workloads ausnutzen, Rich Data-Anfragen ausführen, Transaktionen verwalten und eine elastische Skalierung und Wiederherstellung nach Netzwerk- oder Systemfehlern durchführen zu können.

Compute Grid mit geringer Latenz

Data Grids bringen die Daten physisch näher an die Datenverarbeitung, um so die Latenz zu verringern und die Anwendungsleistung zu erhöhen. JBoss Data Grid bildet die Basis für Scale-Out-Architekturen, die Anwendungslogik neben den in jedem Knoten gespeicherten Daten auszuführen. Diese Methode wird gegenüber der Versendung großer Datensätze an Compute-Knoten per Kabel bevorzugt. Auf diese Weise lassen sich der Netzwerkverkehr erheblich verringern und die Anwendungsleistung drastisch erhöhen. Ereignisgesteuertes Computing wurde durch das Triggering der Anwendungslogik bei Datenänderungen im Cluster unterstützt.

Als Beispiele für Echtzeit-Computing und -Analyse wären Betrugserkennungs- und Risikomanagementanwendungen zu nennen.

Elastisch skalierbarer In-Memory Data Accelerator

Data Grids sind für die drei wichtigsten Eigenschaften von Big Data ideal geeignet. Zunächst erfüllen Sie die Geschwindigkeitsanforderungen von Big Data. Das heißt, Data Grids führen pro Sekunde hunderttausende Aktualisierungen von In-Memory-Daten durch. Zum Zweiten unterstützen sie wie auch NoSQL Datastores die Variabilität von Big Data. Außerdem können Data Grids geclustert und skaliert werden, um große Datenmengen zu unterstützen.

In ähnlicherer Weise werden durch die „Dinge“ im Internet of Things große Datenvolumina generiert, und zwar in immer kürzeren Zeitabständen. JBoss Data Grid ermöglicht die Speicherung von Zehntausenden von TB an Daten, schnellere Reaktionszeiten sowie Analysen in Fast-Echtzeit. Dadurch lassen sich IoT-Daten fast mit der gleichen Geschwindigkeit verarbeiten, wie sie erfasst werden.

Red Hat JBoss Data Grid 7 und Apache Spark

Zertifizierte Integration

Gemeinsame Verwendung mit Red Hat JBoss Middleware

  • Red Hat JBoss Fuse

    Verbesserung der Leistung, Datenverfügbarkeit und elastischen Skalierbarkeit für Integrationsservices. Red Hat JBoss Data Grid bietet eine schnellere Datenspeicherung und -wiederherstellung bei der Implementierung von Enterprise-Integrationsmustern, einem auf Serviceergebnissen basierenden Caching sowie dem Offload kostenintensiver Backend-Datensysteme.

  • Red Hat JBoss Enterprise Application Platform

    Ein(e) primäre(r) NoSQL Key-Value-Datastore und -Datenbank mit Transaktions-Caching und Speicher für transiente Daten für auf JBoss Enterprise Application Platform (EAP) gehostete Java Anwendungen.

  • Red Hat Decision Manager

    Speicherung oder Caching von Faktendaten. Red Hat Data Grid ermöglicht die Speicherung und das Caching von Faktendaten sowie deren Weiterleitung zwecks Richtlinienausführung an Red Hat Decision Manager. Durch die Verwendung von In-Memory Cache- anstatt auf Festplatten und I/O basierten Datenbank-Lookups lassen sich für Anwendungen Reaktionszeiten in Fast-Echtzeit erzielen.

  • Red Hat JBoss Data Virtualization

    Nutzen Sie JBoss Data Grid als Read/Write-Datenquelle und Materialisierungsziel. Mit Red Hat JBoss Data Grid können Sie dank der zeitgerechten Datenintegration aus separaten Quellen von Red Hat JBoss Data Virtualization hochleistungsfähige einheitliche Datenservices und virtuelle Daten-Lakes bereitstellen. Unterstützen Sie geschäftliche Transaktionen, Analysen, Workloads und Muster mit kohärenten Datendiensten.

Produktdetails

Die ideale Lösung für Big Data und In-Memory Computing

Dateninteroperabilitäts-Support für mehrere Polyglot-Clients

JBoss Data Grid ermöglicht das Schreiben von Anwendungen in mehreren Programmiersprachen für ein einfaches Abrufen und Teilen von Daten (Read/Write) im Grid. Anwendungen können remote über REST, memcached und Hot Rod (Java, C++, .NET und Node.js) auf Data Grid zugreifen.

Dazu wird lokaler Zugriff über eine einfache Java-API unterstützt. Für JSR-107, CDI und Spring Cache-APIs wird Support für Java-Anwendungen bereitgestellt. Alle anderen Anwendungssprachen (z. B. Python, Ruby, PHP) werden mit bekannten REST- und memcached-Protokollen unterstützt.

Suchoberfläche mit Rich Querying

Durch Abfragen können Sie Objekte mithilfe von Werten und Bereichen auf einfachste Weise suchen und finden, ohne sich auf schlüsselbasierte Lookups verlassen oder den exakten Standort des Objekts im Grid kennen zu müssen.

Schutz für Ihre vertraulichen Daten

Zur Unterstützung strikter Sicherheitsanforderungen stellt JBoss Data Grid sichere Kommunikationen zwischen Client und Server sowie Serverknoten und einem sicheren Cluster bereit. Authentifizierung, rollenbasierte Autorisierung und Zugangskontrolle werden in bestehende Sicherheits- und Identifizierungsstrukturen integriert.

Mit JBoss Data Grid erhalten nur vertrauenswürdige Anwender, Services und Anwendungen Zugang.

Eine ereignisgesteuerte verteilte Architektur

Eine ereignisgesteuerte Verarbeitung ermöglicht eine Reaktion in Fast-Echtzeit auf Änderungen im Data Grid. Bei den kontinuierlichen Anfragen in JBoss Data Grid handelt es sich um aktive Anfragen, mit denen Auswahlkriterien kontinuierlich neu bewertet und Ergebnisse basierend auf Datenereignissen automatisch aktualisiert werden. JBoss Data Grid Server unterstützt dazu gespeicherte Aufgaben/die Skriptausführung, d. h. Remote-Clients können benannte Skripts/Aufgaben auf dem Server basierend auf Datenereignissen aufrufen, also mehr oder weniger so, wie man gespeicherte Verfahren/Trigger auf einer Datenbank ausführt. Das ist besonders zur Herstellung einer engeren Verknüpfung zwischen Daten und Computing-Logik nützlich (zum Beispiel gemeinsam installierter In-Memory-Speicher für eine herausragende Leistung).

Vereinfachte parallele, auf Java 8 Stream-APIs basierende Map-Reduce-Operationen ermöglichen dem Entwickler die deklarative Datenverarbeitung und die Nutzung einer Mehrkern-Architektur. Desweiteren unterstützen sie die parallele Verarbeitung vieler Datenoperationen auf jedem JBoss Data Grid Cluster-Knoten und die Erfassung der sich ergebenden Elemente in einer Datensammlung ohne die Notwendigkeit, dafür einen spezifischen Code schreiben zu müssen.

Implementierung einer offenen Hybrid Cloud

JBoss Data Grid kann zur Unterstützung diverser IT-Umgebungen mit On-Premise und Cloud-Anwendungen, egal ob Legacy oder zeitgemäß, implementiert werden. JBoss Data Grid kann als Datenabstraktionsebene fungieren, um Anwendung, Cache und Datenbank voneinander zu trennen.

Hierdurch können Sie Lifecycles, Wartung und Kosten aller Komponenten unabhängig voneinander kontrollieren. JBoss Data Grid for xPaaS ist ebenfalls als Middleware-Service auf Red Hat OpenShift verfügbar. Red Hat JBoss Data Grid for xPaaS ermöglicht eine höhere In-Memory-Geschwindigkeit und ein elastisches Datenmanagement für Cloud-Anwendungen, die über Red Hat OpenShift ausgeführt werden.

Unternehmenskritische Ausfallsicherheit und Fehlertoleranz

Mit Red Hat JBoss Data Grid lassen sich Anwendungen über mehrere Rechenzentren hinweg replizieren sowie eine hohe Verfügbarkeit erzielen, um die Erfüllung von SLA-Anforderungen sowohl intern als auch über mehrere Rechenzentren hinweg zu realisieren. Auf diese Weise können Sie Load Balancing und Ressourceneffizienz über den so genannten „Follow the sun“-Ansatz implementieren.

So können Sie JBoss Data Grid Cluster-Upgrades ohne jegliche Ausfallzeiten implementieren.

Services und Support

Wir verkaufen Ihnen nicht nur einfach Technologie. Wir stehen Ihnen mit Rat und Tat zur Seite.

Investieren Sie in Ihre eigene Qualifikation oder das Know-how Ihres Teams

Bei unseren praxisorientierten, rollenbasierten Trainingskursen verbringen die Teilnehmer bis zu 80 % der Kurszeit an der Tastatur. So können sie die behandelten Konzepte vertiefen und anschließend im beruflichen Alltag sicher umsetzen. Wir bieten mehrere praktische Trainingsformate und Sparmöglichkeiten an Standorten in aller Welt. Besuchen Sie unser Student Center, um mehr zu erfahren, oder lesen Sie einige Training Success Stories.

Red Hat JBoss Data Grid Development (JB453)
Lernen Sie, wie Sie einen Data Grid installieren, eine Cache-basierte Anwendung entwickeln, Caches clustern, sichern und vieles mehr.
Weitere Informationen zu Red Hat Training

Vertrauen Sie den Experten

Red Hat Consulting hilft Ihnen bei der erfolgreichen Bereitstellung von Red Hat JBoss Data Grid. Wir bieten Ihnen flexible Projektmodelle, mit denen Sie Ihre IT-Ziele erreichen können. Haben Sie in Ihrem Budget zum Jahresende noch freie Mittel? Dann sollten Sie über den Erwerb von Consulting Units nachdenken, um sich die Ressourcen, die Sie im nächsten Jahr benötigen, zu sichern – ohne sich dabei gleich auf einen bestimmten Bereich festlegen zu müssen.

Enterprise Data and Storage
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Unternehmensdaten und deren Speicherung.
Weitere Informationen zu Red Hat Consulting

Gemeinsam erreichen wir mehr

Zusammenarbeit ist ein Pfeiler der Open Source Community. Und sie verkörpert das, was Red Hat unter Support versteht. Nehmen Sie über unser preisgekröntes Red Hat Customer Portal jederzeit und an jedem Ort Kontakt zum Red Hat Support auf, um Zugang zu branchenführenden technischen Ressourcen zu erhalten.

Red Hat JBoss Data Grid

Wir hören zu

Im Einklang mit dem Open Source-Gedanken legen wir Wert auf eine offene Kommunikation. Ganz gleich, ob Sie bereits ein Kunde von uns sind oder einfach nur mehr erfahren möchten, nehmen Sie mit uns Kontakt auf. Wir freuen uns darauf, Ihre Fragen zu beantworten.

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Zugehörige Ressourcen

Use Cases

Red Hat JBoss Data Grid kann für jede beliebige Anwendung genutzt werden, die eine intensive Interaktion mit einer Datenebene erfordert. Die Lösung ist für viele Branchen attraktiv und bei transaktionsintensiven Apps besonders leistungsfähig. Zu den typischen Einsatzbereichen zählen:

  • Handel und E-Commerce: B2B-Partner-Lieferantendaten und Verbraucherkataloge
  • Finanzdienstleistungen: Performance-Optimierung bei Options- und Aktienhandel
  • Medien und Unterhaltung: On Demand-Video und Daten-Management
  • Telekommunikation: Echtzeitabrechnung und Management von Daten-Services
  • Transportwesen und Logistik: Nachverfolgung, Routenplanung und Auslieferungsverfahren
  • Reisebranche: Buchungen, Reservierungen und Bestellungsverarbeitung

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