JBoss Middleware

Red Hat JBoss Data Grid

Griglia dati in-memory

Prestazioni, scalabilità e disponibilità elevate

Per offrire ai clienti un'esperienza positiva servono applicazioni ottimali ed efficienti. Anche pochi secondi di ritardo possono fare la differenza tra il successo e il fallimento di una nuova iniziativa aziendale. Per capitalizzare il coinvolgimento dei clienti, devi conoscere i tuoi clienti e proporre offerte personalizzate che li spingano ad interagire in tempo reale. La gestione di grandi volumi di dati si rivela sempre più spesso un problema, poiché le aziende necessitano di elaborare grandi quantità di informazioni di diverso tipo e ad una velocità superiore, al fine di poter rispondere alle aspettative dei clienti e fornire un coinvolgimento personalizzato guidato dai dati.

Red Hat® JBoss® Data Grid è una soluzione datastore NoSQL in-memory distribuita, che consente alle applicazioni di accedere, elaborare ed analizzare i dati con la velocità della tecnologia in-memory, garantendo agli utenti un'esperienza di livello superiore.

Cos'è una griglia dati?

Una griglia dati in-memory è un sistema di gestione dei dati distribuiti per dati di applicazioni che:

  • sfrutta la memoria (RAM) per archiviare le informazioni, assicurando risposte in tempi rapidi a bassa latenza e produttività elevata;
  • effettua regolarmente la sincronizzazione delle copie dei dati nei vari server, garantendo disponibilità continua, scalabilità lineare e attendibilità delle informazioni;
  • può essere utilizzata come cache distribuita, database NoSQL ed event broker.

Le caratteristiche tecniche della griglia dati in-memory (IMDG) offrono benefici aziendali consentendo processi decisionali più rapidi, una maggiore produttività, e coinvolgimento ed esperienza del cliente migliorati.

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PROVALO

Driver di adozione

Le tendenze della tecnologia moderna promuovono l'adozione di griglie dati in-memory.

    Cloud computing

  • Fornisce una scalabilità elastica per la massima adattabilità
  • Offre prestazioni e scalabilità maggiori
  • Offre la possibilità di creare livelli di storage dei dati

    Mobile

  • Processa e analizza i dati mobili in maniera immediata
  • Gestisce carichi di lavoro maggiori con livelli di dati scalabili
  • Offre disponibilità dei dati più rapida ed economica

    IoT

  • Utilizza ambienti di elaborazione event-driven per elaborare i dati raccolti
  • Cattura e archivia con rapidità i flussi di dati IT
  • Analizza i dati IoT in tempo reale

Caratteristiche principali di Red Hat JBoss Data Grid

  • Azione più rapida

    Accedi rapidamente ai tuoi dati grazie a un'elaborazione dei dati rapida e a bassa latenza tramite memoria (RAM) ed esecuzione parallela distribuita.

  • Scalabilità veloce

    Raggiungi la scalabilità lineare con il partizionamento dei dati e la distribuzione sui nodi del cluster.

  • Disponibilità costante

    Ottieni un'alta disponibilità mediante la replica dei dati sui nodi del cluster.

  • Tolleranza di errore

    Raggiungi la tolleranza di errore e ripristina i sistemi dopo situazioni di emergenza tramite georeplica tra datacenter e clustering.

  • Maggiore produttività

    Ottieni flessibilità nello sviluppo e maggiore produttività tramite un datastore NoSQL versatile e ricco di funzionalità.

  • Protezione

    Ottieni una sicurezza dei dati completa tramite crittografia e accesso basato sui ruoli.

Esempi di utilizzo

Database e cache delle transazioni; datastore dei dati transitori

Cache dei dati e storage dei dati transitori sono gli esempi di utilizzo più comuni della griglia dati. Le griglie dati, come JBoss Data Grid, vengono installate come rapidi datastore in-memory per i dati a cui si accede più frequentemente. Una variazione sulla cache è l'uso di griglie dati per archiviare dati transitori (ad es. dati relativi a sessioni web e carrello acquisti, comuni in applicazioni di e-commerce).

Ottieni prestazioni e scalabilità migliorate per le applicazioni abilitate alla griglia dati, e un accesso ridotto ai costosi sistemi di gestione dei database e ai back end transazionali. Ciò implica spesso una riduzione del costo di esecuzione dei sistemi.

Database NoSQL principale

Red Hat JBoss Data Grid è un database in-memory NoSQL key-value che offre un modo semplice e flessibile per archiviare diverse tipologie di dati senza i vincoli di un modello di dati fisso. Può anche essere usato come archivio di documenti con il supporto per lo schema. JBoss Data Grid offre un modello persistente e flessibile per backup, ripristino e post-elaborazione.

Oltre a sfruttare l'accesso rapido ai dati in-memory, le applicazioni possono sfruttare funzionalità avanzate per eseguire carichi di lavoro distribuiti in parallelo, effettuare query avanzate, gestire transazioni, gestire la scalabilità ed eseguire il ripristino da guasti della rete o del sistema.

Griglia di elaborazione a bassa latenza

Le griglie dati avvicinano fisicamente i dati ai sistemi di elaborazione, così da ridurre la latenza e migliorare le prestazioni delle applicazioni. JBoss Data Grid consente di creare un'architettura scalabile che distribuisce la logica dell'applicazione accanto ai dati presenti in memoria in ogni nodo. Questa procedura è preferibile all'invio di grandi pacchetti di dati ai nodi di elaborazione via cavo. Tale approccio permette di ridurre il traffico della rete in maniera significativa, e di aumentare notevolmente le prestazioni delle applicazioni. L'elaborazione guidata dagli eventi è supportata dall'attivazione della logica dell'applicazione di pari passo con le variazioni dei dati nel cluster.

Esempi di elaborazione e analisi dei dati in tempo reale includono applicazioni di rilevamento frodi e gestione del rischio.

Acceleratore dei dati in-memory ad elevata scalabilità

Le griglie dati possono gestire i Big Data “big 3 Vs.” Innanzitutto, supportano le esigenze dei Big Data in termini di velocità. Le griglie dati supportano centinaia di migliaia di aggiornamenti di dati in-memory al secondo. In secondo luogo, come i datastore NoSQL, le griglie dati supportano la variabilità dei Big Data. Infine, è possibile gestire la scalabilità delle griglie dati e raggrupparle in cluster, per supportare grandi volumi di dati.

Allo stesso modo, i componenti dell'IoT generano grandi volumi di dati, spesso a intervalli più frequenti. JBoss Data Grid consente di archiviare decine di terabyte di dati, con tempi di risposta più rapidi e analisi quasi immediate, permettendo di elaborare i dati dell'IoT ad una velocità simile a quella con cui sono generati.

Red Hat JBoss Data Grid 7 e Apache Spark

Integrazione certificata

Utilizzo con Red Hat JBoss Middleware

  • Red Hat JBoss Fuse

    Aumenta prestazioni, disponibilità dei dati e scalabilità elastica per i servizi di integrazione. Red Hat JBoss Data Grid ti offre uno storage e un recupero dei dati più rapidi per implementare i modelli di integrazione aziendali, mantenere la cache dei risultati e liberarti da costosi sistemi dati di back end.

  • Red Hat JBoss Enterprise Application Platform

    Un datastore e database NoSQL key-value principale, che offre caching delle transazioni e datastore dei dati transitori per le applicazioni Java™ ospitate su JBoss Enterprise Application Platform (EAP).

  • Red Hat JBoss BRMS

    Archivia o memorizza in una cache i dati della tabella dei fatti Red Hat Data Grid archivia e memorizza in una cache i dati della tabella dei fatti e li trasmette a Red Hat BRMS per l'applicazione delle regole. Le applicazioni ottengono una risposta quasi in tempo reale grazie alle ricerche nella cache in-memory anziché nel database basato su input e output del disco.

  • Red Hat JBoss Data Virtualization

    Usa JBoss Data Grid come sorgente di lettura/scrittura dati e target di materializzazione. Con Red Hat JBoss Data Grid, puoi offrire data service unificati a elevate prestazioni e data lake virtuali tramite l'integrazione tempestiva dei dati provenienti da diverse sorgenti offerta da Red Hat JBoss Data Virtualization. Supporta transazioni, analisi dati, carichi di lavoro e modelli aziendali con data service coerenti.

Dettagli del prodotto

La soluzione per Big Data ed elaborazione in-memory

Supporto Data Interoperability per client multilingua

JBoss Data Grid consente di scrivere le applicazioni in più linguaggi di programmazione per accedere e condividere con facilità i dati (lettura/scrittura) nella griglia. Le applicazioni sono in grado di accedere alla griglia dati in modalità remota tramite protocolli memcached, REST e Hot Rod (Java, C++, .NET e Node.js).

Anche un'API Java semplice supporta l'accesso locale. Per le applicazioni Java è fornito il supporto delle API JSR-107, CDI e Spring Cache. Tutti gli altri linguaggi delle applicazioni (ad es. Python, Ruby, PHP) sono supportati tramite i più comuni protocolli memcached e REST.

Ricerca con un'interfaccia di query avanzata

Attraverso le query puoi cercare e trovare oggetti con facilità, utilizzando valori e intervalli anziché chiavi di ricerca, e senza conoscere la posizione esatta dell'oggetto nella griglia.

Proteggi i tuoi dati sensibili

Per garantire l'applicazione di requisiti di sicurezza specifici, JBoss Data Grid offre comunicazioni protette tra client e server e tra i nodi server in un cluster sicuro. L'autenticazione, l'autorizzazione basata sui ruoli e il controllo degli accessi sono parte integrante delle strutture di sicurezza e identità esistenti.

Con JBoss Data Grid, l'accesso è riservato a utenti, servizi e applicazioni fidati.

Un'architettura distribuita event-driven

L'elaborazione event-driven consente di ottenere una risposta in tempo reale alle modifiche dei dati in tutta la griglia dati. Le query continue in JBoss Data Grid sono query attive che rivalutano costantemente i criteri di selezione e aggiornano in maniera automatica i risultati basati sugli eventi dei dati. JBoss Data Grid Server supporta, inoltre, l'esecuzione di attività/script archiviati, consentendo a client remoti di invocare attività/script nominati sul server, sulla base degli eventi dei dati, pressoché allo stesso modo in cui è possibile eseguire una procedura/trigger archiviata su un database. Sono particolarmente utili per avvicinare i dati alla logica di elaborazione (dati co-localizzati, in-memory per prestazioni superiori).

Operazioni map-reduce parallele semplificate e basate su stream API Java 8 consentono allo sviluppatore di elaborare i dati secondo flussi dichiararivi, e di sfruttare l'architettura multicore elaborando in parallelo molte operazioni di dati su ogni nodo cluster JBoss Data Grid e raggruppando gli elementi risultanti senza dover scrivere codici specifici.

Deployment del cloud ibrido e aperto

JBoss Data Grid può essere distribuito per supportare diversi ambienti IT - tradizionali o moderni - con applicazioni on-premise e nel cloud. JBoss Data Grid può fungere da livello di astrazione dati, separando applicazione, cache e database.

Di conseguenza, disporrai di un controllo separato di cicli di vita, manutenzione e costi di ciascun componente. JBoss Data Grid per xPaaS è disponibile anche come servizio middleware su Red Hat OpenShift. JBoss Data Grid per xPaaS offre la velocità della tecnologia in-memory e una gestione elastica dei dati per le applicazioni cloud in esecuzione su OpenShift.

Mission-critical, sempre disponibile e tollerante agli errori

Con Red Hat JBoss Data Grid, è possibile ottenere la replica delle applicazioni tra i datacenter e un'elevata disponibilità, al fine di soddisfare i requisiti SLA all'interno di un datacenter e tra più datacenter. In questo modo puoi implementare il bilanciamento del carico e l'efficienza delle risorse in modo continuo.

I rolling upgrade consentono di realizzare upgrade del cluster JBoss Data Grid senza tempi di fermo.

Servizi e supporto

Non ci limitiamo a vendere tecnologie. Le supportiamo in modo completo.

Investi nelle tue competenze o in quelle del tuo team

I nostri corsi di formazione sono di tipo pratico e basati sui ruoli. I corsi consistono per l'80% in attività pratiche, per consentire ai partecipanti di assimilare le competenze che saranno richieste nel loro lavoro quotidiano. Proponiamo diverse offerte formative pratiche ed economiche, e strutture di formazione in tutto il mondo. Visita lo Student Center per saperne di più oppure leggi alcuni casi di successo nell'ambito della formazione.

Red Hat JBoss Data Grid Development (JB453)
Scopri come installare una griglia dati, sviluppare un'applicazione basata su cache, proteggere e raggruppare le cache in cluster, e molto altro
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Affidati agli esperti

Red Hat Consulting può assisterti nel deployment di Red Hat JBoss Data Grid. Offriamo modelli di consulenza flessibili per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi IT. Hai una parte del budget da investire entro la fine dell'anno? Le unità di consulenza ti consentono di ottenere le risorse che ti serviranno l'anno successivo senza impegnarti in un investimento anticipato.

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Insieme possiamo fare di più

La collaborazione è uno dei principi cardine della community open source, ed è il modo con cui Red Hat gestisce il supporto. Accedi al portale clienti Red Hat per ottenere le risorse tecniche leader del settore. Puoi trovarle nel pluripremiato Red Hat Customer Portal, accessibile ovunque e in qualsiasi momento.

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Risorse correlate

Esempi di utilizzo

Red Hat JBoss Data Grid può essere utilizzato in qualsiasi tipo di applicazione web che richiede una forte interazione con il livello dati. Suscita un vasto interesse nel settore e le sue prestazioni sono particolarmente efficienti nelle applicazioni con volumi di transazioni elevati. Alcuni esempi di utilizzo tipici sono:

  • Vendita al dettaglio ed e-commerce: dati di approvvigionamento dei partner B2B e cataloghi consumer
  • Servizi finanziari: ottimizzazione delle operazioni di trading in opzioni e azioni
  • Media e intrattenimento: video on-demand e gestione dei dati
  • Telecomunicazioni: fatturazione in tempo reale e gestione dei data service
  • Trasporti e logistica: operazioni di registrazione, routing e distribuzione
  • Viaggi: prenotazioni ed elaborazione degli ordini

Scopri in che modo le organizzazioni utilizzano le griglie dati per soddisfare gli obiettivi aziendali:

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