JBoss Middleware

Red Hat JBoss Data Grid

Cuadrícula de datos en memoria

Alto rendimiento y escalabilidad flexible, siempre disponibles

Una excelente experiencia del cliente depende cada vez más de la calidad y el rendimiento de las aplicaciones. En una nueva iniciativa empresarial, incluso un retraso de unos pocos segundos puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Para sacar provecho de la participación de los clientes, debe conocer a sus clientes y proporcionarles ofertas específicas que los incentiven a interactuar en tiempo real. Los cuellos de botella de datos son cada vez más comunes conforme las organizaciones procesan mayores volúmenes, variedades y velocidad de datos para satisfacer las expectativas de los clientes y ofrecer una participación personalizada basada en datos.

Red Hat® JBoss® Data Grid es una solución de cuadrícula de datos distribuidos en memoria y de almacén de datos NoSQL que permite que las aplicaciones accedan, procesen y analicen los datos a una velocidad en memoria para ofrecer una experiencia de usuario superior.

¿Qué es una cuadrícula de datos?

Una cuadrícula de datos en memoria es un sistema de gestión de datos distribuidos para los datos de aplicaciones:

  • Utiliza la memoria (RAM) para almacenar información y ofrecer así un tiempo de respuesta muy rápido y de baja latencia, y una productividad muy alta.
  • Almacena copias de la información sincronizada en diversos servidores para ofrecer disponibilidad continua, información fiable y escalabilidad lineal.
  • Se puede utilizar como caché distribuida, base de datos NoSQL y agente de eventos.

Las ventajas técnicas de la cuadrícula de datos en memoria (IMDGs) otorgan beneficios empresariales, como toma de decisiones más rápida, mayor productividad y mejor participación y experiencia del cliente.

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Adopción de controladores

Las tendencias de las tecnologías modernas impulsan la adopción de cuadrículas de datos en memoria.

    Cloud computing

  • Proporciona capacidades flexibles de escalabilidad horizontal para una adaptación perfecta
  • Ofrece mejor rendimiento y escalabilidad
  • Brinda opciones de almacenamiento de datos en capas

    Tecnología móvil

  • Procesa y analiza datos móviles instantáneamente
  • Maneja mayores cargas de trabajo con capas de datos escalables
  • Proporciona disponibilidad de datos más rápida, más económica y siempre activada

    IoT

  • Emplea computación basada en eventos para procesar los datos a medida que se recopilan
  • Captura y guarda flujos de datos de IoT rápidamente
  • Analiza los datos de IoT en tiempo real

Puntos destacados de Red Hat JBoss Data Grid

  • Reaccione más rápido

    Acceda a sus datos rápidamente a través de un procesamiento de datos rápido y de baja latencia utilizando la memoria (RAM) y ejecución paralela distribuida.

  • Escale rápidamente

    Consiga escalabilidad lineal a través de la partición de datos y distribución en nodos de clúster.

  • Disponibilidad absoluta

    Obtenga alta disponibilidad mediante la replicación de datos en nodos de clúster.

  • Tolerancia a errores

    Logre tolerancia a errores y recuperación ante desastres mediante georeplicación entre centros de datos y clústeres.

  • Más productividad

    Obtenga flexibilidad de desarrollo y mayor productividad con un almacén de datos NoSQL altamente versátil y repleta de funciones.

  • Manténgase protegido

    Consiga seguridad integral de los datos con cifrado y acceso basado en funciones.

Casos prácticos

Almacenamiento de bases de datos y transacciones en caché; almacén de datos temporales

El almacenamiento de datos en caché y el almacenamiento de datos temporales son los casos prácticos de cuadrícula de datos más comunes. Las cuadrículas de datos, como JBoss Data Grid, se implementan como un almacén de datos veloces en memoria para los datos a los que se accede con más frecuencia. Una variante del almacenamiento en caché es el uso de cuadrículas de datos para almacenar datos temporales (p. ej., sesiones web y datos de carritos de compras, que son aplicaciones comunes de e-commerce).

Usted obtiene mejor rendimiento y escalabilidad de las aplicaciones compatibles con cuadrículas de datos y menos acceso a costosos sistemas de gestión de bases de datos y back-ends transaccionales. Esto a menudo se traduce en una reducción del costo de ejecución de estos sistemas.

Base de datos NoSQL principal

Red Hat JBoss Data Grid es un almacén de datos NoSQL fundamentales distribuidos en memoria que ofrece una forma sencilla y flexible de almacenar diferentes datos sin las restricciones de un modelo de datos fijo. También puede utilizarse como almacén de documentos con el soporte para esquema. JBoss Data Grid proporciona un modelo de persistencia flexible para copia de seguridad, recuperación y posprocesamiento.

Además de aprovechar el acceso rápido a datos en memoria, las aplicaciones pueden beneficiarse de funciones avanzadas para la ejecución paralela distribuida de cargas de trabajo, la ejecución de numerosas consultas, la gestión de transacciones, la escalabilidad y la recuperación elásticas ante fallas de la red o del sistema.

Cuadrícula informática de baja latencia

Las cuadrículas de datos acercan físicamente los datos a su procesamiento para reducir la latencia e incrementar el rendimiento de las aplicaciones. JBoss Data Grid posibilita una arquitectura de escalabilidad horizontal que implementa la lógica de las aplicaciones junto a los datos guardados en la memoria de cada nodo. Es preferible esto a enviar grandes conjuntos de datos a los nodos informáticos de forma alámbrica. Este enfoque ayuda a reducir significativamente el tráfico de la red y a incrementar considerablemente el rendimiento de las aplicaciones. La activación de la lógica de las aplicaciones como cambios de datos en el clúster es el soporte de la informática basada en eventos.

Algunos ejemplos de informática y análisis en tiempo real son las aplicaciones de detección de fraude y gestión de riesgos.

Acelerador de datos en memoria con escalabilidad elástica

Las cuadrículas de datos son sumamente aptas para administrar "big 3 Vs" de big data. En primer lugar, brindan soporte a las necesidades de velocidad de big data. Esto quiere decir que las cuadrículas de datos admiten cientos de miles de actualizaciones de datos en memoria por segundo. En segundo lugar, al igual que los almacenes de datos NoSQL, las cuadrículas de datos admiten la variabilidad de big data. Y por último, las cuadrículas de datos se pueden agrupar en clústeres y escalar para adaptarse a grandes volúmenes de datos.

Asimismo, las "cosas" de IoT generan grandes volúmenes de datos, a menudo en intervalos más frecuentes. JBoss Data Grid posibilita el almacenamiento de decenas de terabytes de datos, tiempos de respuesta más rápidos y análisis casi instantáneos. Estas características hacen posible el procesamiento de datos de IoT a casi la misma velocidad que se generan.

Red Hat JBoss Data Grid 7 y Apache Spark

Integración certificada

Utilícela en combinación con Red Hat JBoss Middleware

  • Red Hat Fuse

    Potencie el rendimiento, la disponibilidad de datos y la escalabilidad elástica para los servicios de integración. Red Hat JBoss Data Grid le brinda almacenamiento y recuperación de datos más rápidos para implementar patrones de integración empresarial, dar mantenimiento al almacenamiento en caché de conjuntos de resultados y descargar costosos sistemas de datos back-end.

  • Red Hat JBoss Enterprise Application Platform

    Un almacén de datos y una base de datos NoSQL principales, que ofrecen almacenamiento de transacciones en caché y un almacén de datos temporales para las aplicaciones Java™ alojadas en JBoss Enterprise Application Platform (EAP).

  • Red Hat Decision Manager

    Guarde o almacene en caché datos de hechos. Red Hat Data Grid guarda y almacena en caché datos de hechos y los transfiere a Red Hat Decision Manager para la ejecución de reglas. Las aplicaciones logran respuesta casi en tiempo real, gracias a búsquedas en la caché de la memoria, en lugar de búsquedas en bases de datos basadas en E/S.

  • Red Hat JBoss Data Virtualization

    Utilice JBoss Data Grid como una fuente de datos de lectura/escritura y objetivo de materialización. Con Red Hat JBoss Data Grid, puede ofrecer servicios de datos unificados de alto rendimiento y lagunas de datos virtuales utilizando la integración de datos en el momento justo de fuentes dispersas de Red Hat JBoss Data Virtualization. Brinde soporte de transacciones empresariales, análisis, cargas de trabajo y patrones con servicios de datos coherentes.

Detalles del producto

La solución para big data e informática en memoria

Soporte de interoperabilidad de datos para múltiples clientes políglotas

JBoss Data Grid permite que las aplicaciones escritas en varios lenguajes de programación accedan a los datos (de lectura/escritura) y los compartan fácilmente en la cuadrícula. Las aplicaciones pueden acceder a la cuadrícula de datos de forma remota utilizando REST, memcached y Hot Rod (Java, C++, .NET y Node.js).

Una API de Java sencilla también admite el acceso local. El soporte para las API de la caché de JSR-107, CDI y Spring se proporciona para las aplicaciones Java. Todos los demás lenguajes de las aplicaciones (p. ej., Python, Ruby y PHP) se admiten a través de protocolos REST y mamcached conocidos.

Búsqueda con una interfaz de consultas detalladas

Las consultas le permiten buscar y encontrar objetos fácilmente empleando valores y rangos, en lugar de confiar en búsquedas basadas en claves o necesitar conocer la ubicación exacta del objeto en la cuadrícula.

Proteja sus datos sensibles

Para admitir requisitos de seguridad estrictos, JBoss Data Grid proporciona comunicación segura entre clientes y servidores, y entre nodos de servidores en un clúster seguro. La autenticación, la autorización basada en funciones y el control de acceso están integrados en las estructuras de identidad y seguridad existentes.

Con JBoss Data Grid, solo obtienen acceso los usuarios, los servicios y las aplicaciones confiables.

Una arquitectura distribuida basada en eventos

El procesamiento basado en eventos permite responder en tiempo real a cambios de datos en toda la cuadrícula de datos. Las consultas permanentes en JBoss Data Grid son consultas activas que continuamente revalúan los criterios de selección y actualizan de forma automática los eventos de datos de los conjuntos de resultados. JBoss Data Grid Server también admite la ejecución de tareas/scripts almacenados, lo que significa que los clientes remotos pueden activar tareas/scripts en el servidor en función de eventos de datos, del mismo modo en que usted puede ejecutar procedimientos/acciones almacenados en una base de datos. Son especialmente útiles para acercar los datos a la lógica informática (es decir, colocarlos de forma conjunta en la memoria para un rendimiento superior).

Operaciones paralelas simplificadas de asignación/reducción basadas en las API de flujo de Java 8 permiten que los desarrolladores procesen los datos de forma declarativa y aprovechen las arquitecturas multinúcleo, mediante el procesamiento en paralelo de varias operaciones de datos en cada nodo de clúster de JBoss Data Grid, y la posterior recopilación de los elementos resultantes en una compilación de datos, sin necesidad de escribirle ningún código específico.

Implementación de una nube híbrida abierta

JBoss Data Grid se puede implementar para admitir diversos entornos de TI con aplicaciones locales y en la nube, heredadas o contemporáneas. JBoss Data Grid puede actuar como capa de abstracción de datos, desacoplando la aplicación, la caché y la base de datos.

Como resultado, usted obtiene el control del ciclo de vida, el mantenimiento y los costos de cada componente por separado. JBoss Data Grid para xPaaS también está disponible como servicio de middleware en Red Hat OpenShift. JBoss Data Grid para xPaaS posibilita la ejecución de aplicaciones de nube en OpenShift con velocidad en memoria y gestión de datos elástica.

Misión crítica, disponibilidad absoluta y tolerancia a errores

Con Red Hat JBoss Data Grid, las aplicaciones pueden replicarse entre los centros de datos y así lograr alta disponibilidad para satisfacer los requisitos de SLA dentro y entre los centros de datos. Esto le permite implementar el equilibrio de carga y la eficiencia de los recursos a través de un enfoque de capacidades ininterrumpidas.

Las actualizaciones continuas permiten actualizar el clúster de JBoss Data Grid sin tiempo de inactividad.

Servicios y soporte

No solo vendemos tecnología. También le ofrecemos todo el soporte necesario.

Invierta en sus habilidades y en las de su equipo de trabajo

Nuestros cursos de capacitación son prácticos y basados en funciones. Esto significa que los estudiantes permanecen en sus teclados hasta el 80 % del curso, lo que aumenta enormemente la retención de habilidades que pondrán en práctica a diario. Ofrecemos diversas y cómodas opciones de capacitación y ahorro, así como instalaciones de capacitación en todo el mundo. Visite nuestro centro de estudiantes para obtener más información o leer historias de éxito de capacitación.

Red Hat JBoss Data Grid Development (JB453)
Aprenda a instalar una cuadrícula de datos, a desarrollar una aplicación basada en caché, a agrupar y proteger cachés y más.
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Confíe en los expertos

Deje que Consultoría Red Hat lo ayude a implementar con éxito Red Hat JBoss Data Grid. Ofrecemos modelos de contrato flexibles con el fin de ayudarlo a alcanzar sus objetivos de TI. ¿Dispone de una parte del presupuesto sin asignar a finales de año? Considere la posibilidad de utilizar unidades de consultoría para garantizar los recursos que necesitará en el próximo año sin comprometerse con ningún tema específico.

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Juntos, podemos lograr más

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Casos prácticos

Utilice Red Hat JBoss Data Grid en cualquier tipo de aplicación que requiera una interacción intensiva con la capa de datos. Es muy apreciado en el sector y su rendimiento es bueno, sobre todo en aplicaciones con grandes volúmenes de transacciones. Los casos prácticos típicos incluyen:

  • Pymes y comercio electrónico: datos de aprovisionamiento de partners B2B y catálogos de consumidor
  • Servicios financieros: optimización del rendimiento de la comercialización de opciones y acciones
  • Contenido multimedia y de entretenimiento: video y gestión de datos a pedido
  • Telecomunicaciones: facturación en tiempo real y administración de servicios de datos
  • Transporte y logística: seguimiento, enrutamiento y operaciones de distribución
  • Viajes: reservas y procesamiento de pedidos

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