JBoss Middleware

Red Hat JBoss Data Grid

Data grid em memória

Alto desempenho, alta disponibilidade e escalabilidade elástica

Para proporcionar uma excelente experiência aos usuários, cada vez mais dependemos do desempenho e da qualidade dos aplicativos. Mesmo poucos segundos de demora podem significar a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma iniciativa corporativa. Para capitalizar com o engajamento dos clientes, é necessário conhecê-los e fornecer ofertas segmentadas para motivá-los a interagir em tempo real. A cada dia que passa, os gargalos causados pelos dados se tornam mais comuns, pois as organizações precisam processar altos volumes, com mais variedade e em alta velocidade para atender às expectativas dos clientes e oferecer interação personalizada e orientada por dados.

Com o Red Hat® JBoss® Data Grid, uma solução de armazenamento de dados NoSQL, distribuída e em memória, seus aplicativos podem acessar, processar e analisar os dados com velocidade em memória para proporcionar uma experiência de usuário superior.

O que é um data grid?

Um data grid em memória é um sistema de gerenciamento de dados distribuído para dados de aplicativos que:

  • Utiliza memória RAM para armazenar informações e assim oferecer um tempo de resposta mais rápido, de baixa latência e com rendimento bastante elevado.
  • Mantém cópias de informações sincronizadas entre diferentes servidores, a fim de oferecer disponibilidade contínua, confiabilidade nas informações e escalabilidade linear.
  • Pode ser usado como cache distribuído, banco de dados NoSQL e broker de eventos.

As vantagens técnicas de um data grid em memória (IMDG) oferecem vários benefícios às empresas. Entre eles, decisões mais rápidas, maior produtividade e experiência e interação aprimorada com clientes.

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Fatores determinantes para a adoção

As tendências tecnológicas modernas são fatores determinantes para a adoção dos data grids em memória.

    Cloud computing

  • Fornece recursos de escalabilidade horizontal elásticos para a adequação perfeita
  • Proporciona desempenho e escalabilidade superiores
  • Oferece a opção de armazenamento de dados em camadas

    Mobile

  • Processa e analisa dados mobile instantaneamente
  • Lida com uma carga de trabalho maior e camada de dados escalável
  • Proporciona disponibilidade de dados constante, acelerada e mais econômica

    IoT

  • Usa computação orientada por eventos para processar dados à medida que eles são coletados
  • Coleta e armazena fluxos de dados de IoT rapidamente
  • Analisa dados de IoT em tempo real

Destaques do Red Hat JBoss Data Grid

  • Agilidade

    Acesse rapidamente seus dados por meio de um processamento veloz e de baixa latência, com uso da memória RAM e execução paralela distribuída.

  • Escalabilidade rápida

    Alcance a escalabilidade linear por meio do particionamento e da distribuição de dados entre os nós do cluster.

  • Disponibilidade constante

    Tenha uma alta disponibilidade por meio da replicação de dados entre os nós do cluster.

  • Tolerância a falhas

    Adquira tolerância a falhas e recuperação de desastres por meio de clusterização e replicação geográfica entre datacenters.

  • Mais produtividade

    Ganhe flexibilidade no desenvolvimento e maior produtividade com um armazenamento de dados NoSQL altamente versátil e funcional.

  • Segurança contínua

    Obtenha uma segurança de dados abrangente, incluindo criptografia e acesso baseado em funções

Casos de uso

Banco de dados e cache transacional: armazenamento transitório de dados

O armazenamento de dados transitório e em cache são os casos de uso de data grid mais comuns. As soluções de data grid, como o JBoss Data Grid, são implantadas como um armazenamento em memória acelerado para os dados que são acessados com mais frequência. Uma variação no armazenamento em cache é o uso de data grids para armazenar dados transitórios (por exemplo, dados de sessões da web e de carrinho de compras, comuns nos aplicativos de comércio eletrônico).

Você ganha desempenho e escalabilidade aprimorados nos aplicativos habilitados para o data grid, além de reduzir o acesso a sistemas de gerenciamento de banco de dados caros e back-ends transacionais. Muitas vezes, isso significa uma redução nos custos de execução desses sistemas.

Banco de dados NoSQL primário

O Red Hat JBoss Data Grid é uma solução de armazenamento de dados chave-valor NoSQL distribuída e em memória que oferece uma forma flexível e simples de armazenar uma variedade de dados sem as restrições dos modelos de dados fixos. Também é possível usá-lo como uma solução para armazenar documentos com suporte para esquema. O JBoss Data Grid oferece um modelo de persistência flexível para backup, recuperação e pós-processamento.

Além de explorar o acesso rápido aos dados em memória, os aplicativos também podem aproveitar a funcionalidade avançada para executar cargas de trabalho de forma distribuída e em paralelo, realizar consultas complexas, gerenciar transações, escalar elasticamente e se recuperar de falhas do sistema ou da rede.

Grid computacional de baixa latência

Os data grids recuperam os dados fisicamente mais perto do processamento de dados para reduzir a latência e aumentar o desempenho do aplicativo. Com o JBoss Data Grid, é possível escalar horizontalmente a arquitetura para implantar a lógica do aplicativo próxima aos dados mantidos na memória de cada nó. Essa é uma alternativa mais eficaz do que enviar grandes conjuntos de dados para os nós computacionais por meio de cabos. Com essa abordagem, as organizações podem reduzir substancialmente o tráfego na rede e aumentar significativamente o desempenho dos aplicativos. A computação orientada por eventos é possibilitada pela ativação da lógica do aplicativo à medida que os dados mudam no cluster.

Os aplicativos para detecção de fraudes e gerenciamento de riscos são alguns exemplos de computação e análise em tempo real.

Acelerador de dados em memória com escalabilidade elástica

Os data grids são ideais para lidar com os três Vs do big data (velocidade, volume e variabilidade). Em primeiro lugar, esse tipo de solução oferece suporte para o processamento com a velocidade que o big data requer. Isto é, os data grids conseguem realizar centenas de milhares de atualizações de dados em memória por segundo. Em segundo lugar, assim como os armazenamentos de dados NoSQL, os data grids oferecem suporte para a variabilidade do big data. Por fim, os data grids podem ser clusterizados e escalados para oferecer suporte a grandes volumes de dados.

Da mesma forma, as "coisas" em Internet das Coisas (IoT) geram grandes volumes de dados, muitas vezes em intervalos mais frequentes. Com o JBoss Data Grid, é possível armazenar dezenas de terabytes de dados, com tempos de resposta mais rápidos e análises praticamente instantâneas. Isso torna viável processar os dados de IoT quase na mesma velocidade em que são gerados.

Red Hat JBoss Data Grid 7 e Apache Spark

Integração certificada

Use junto com o Red Hat JBoss Middleware

  • Red Hat JBoss Fuse

    Melhore o desempenho, aumente a disponibilidade de dados e aprimore a escala para os serviços de integração. O Red Hat JBoss Data Grid oferece um armazenamento e recuperação de dados com mais rapidez para a implementação de padrões de integração corporativos e cache de conjunto de resultados, além de tirar a carga de sistemas de dados back-end caros.

  • Red Hat JBoss Enterprise Application Platform

    Um banco e armazenamento de dados NoSQL chave-valor primário que oferece serviço de cache transacional e armazenamento de dados transitório para aplicativos Java™ hospedados no JBoss Enterprise Application Platform (EAP).

  • Red Hat JBoss BRMS

    Armazenamento ou cache para dados de fatos. O Red Hat Data Grid armazena e coloca em cache dados de fatos e, depois, os repassa ao Red Hat BRMS para a execução das regras. Os aplicativos obtêm respostas praticamente em tempo real devido às pesquisas a caches em memória, em vez das consultas a bancos de dados baseados em E/S no disco.

  • Red Hat JBoss Data Virtualization

    Use o JBoss Data Grid como uma fonte de leitura/gravação de dados e destino da materialização. Com o Red Hat JBoss Data Grid, é possível oferecer alto desempenho, data services unificados e data lakes virtuais a partir da integração de dados de fontes diferentes, no momento certo, proporcionada pelo Red Hat JBoss Data Virtualization. Ofereça suporte para as transações, análises, cargas de trabalho e padrões corporativos com data services coerentes.

Detalhes da solução

A solução para big data e computação em memória

Suporte à interoperabilidade de dados para vários clientes com múltiplas linguagens

O JBoss Data Grid possibilita criar aplicativos em múltiplas linguagens de programação para acessar e compartilhar (leitura/gravação) os dados no grid com facilidade. Os aplicativos podem acessar o data grid remotamente por meio de REST, memcached e Hot Rod (Java, C++, .NET e Node.js).

Usar uma simples API Java também é o suficiente para possibilitar o acesso local. A solução oferece suporte para APIs de JSR-107, CDI e Spring Cache para os aplicativos Java. Todas as outras linguagens de aplicativo (por exemplo, Python, Ruby e PHP) são suportadas por meio dos populares protocolos REST e memcached.

Pesquisa com interface para consultas complexas

A consulta permite que você procure e encontre facilmente os objetos usando valores e intervalos, em vez de depender de pesquisas baseada em chave ou precisar da localização exata do objeto no grid.

Proteja os dados confidenciais

Como forma de suporte aos rígidos requisitos de segurança, o JBoss Data Grid realiza comunicações protegidas entre o cliente e o servidor e entre os nós de servidor e um cluster seguro. Autenticação, autorização com base em funções e controle de acesso são integrados com as estruturas de identidade e segurança existentes.

Com o JBoss Data Grid, somente os usuários, serviços e aplicativos confiáveis têm acesso aos dados.

Arquitetura distribuída e orientada por eventos

Com o processamento orientado por eventos, as respostas às mudanças de dados em todo o data grid são fornecidas em tempo real. As consultas contínuas no JBoss Data Grid são as ativas que reavaliam de forma contínua os critérios de seleção e automaticamente atualizam os eventos de dados baseados em conjuntos de resultados. O JBoss Data Grid Server também oferece suporte para a execução de tarefas/scripts armazenados. Isso significa que os clientes remotos podem invocar tarefas/scripts nomeados no servidor com base nos eventos de dados, da mesma forma que você pode executar em um banco de dados os procedimentos/gatilhos armazenados. Isso é útil principalmente para aproximar os dados da lógica computacional (isto é, localizados juntos em memória para um desempenho melhorado).

Com as operações paralelas mapear/reduzir simplificadas baseadas em Stream APIs do Java 8, os desenvolvedores podem processar dados de forma declarativa e aproveitar a arquitetura multinúcleo, processar em paralelo muitas operações de dados em cada nó de cluster do JBoss Data Grid e, por fim, reunir os elementos resultantes em uma coleção de dados sem a necessidade de escrever códigos específicos.

Implantação de cloud híbrida aberta

É possível implantar o JBoss Data Grid para oferecer suporte a diversos ambientes de TI com aplicativos on-premise e na cloud, sejam esses ambientes legados ou modernos. O JBoss Data Grid pode agir como uma camada de abstração de dados, o que separa aplicativos, cache e banco de dados.

Como resultado, as empresas obtêm controle sobre os ciclos de vida, a manutenção e os custos de cada componente de forma independente. O JBoss Data Grid for xPaaS também está disponível como um serviço de middleware no Red Hat OpenShift Container Platform. O JBoss Data Grid for xPaaS permite que os aplicativos em cloud sejam executados no OpenShift com a velocidade em memória e gerenciamento de dados elástico.

Tolerante a falhas, sempre disponível e de missão crítica

Com o Red Hat JBoss Data Grid, os aplicativos podem replicar em vários datacenters e atingir alta disponibilidade para atender aos requisitos de SLA para operações internas e externas. Assim, você pode implementar o balanceamento de cargas e aumentar a eficiência dos recursos por meio de uma abordagem "follow-the-sun".

Com os upgrades contínuos, é possível realizar upgrades de clusters do JBoss Data Grid sem tempo de inatividade.

Serviços e suporte

Não vendemos apenas as tecnologias. Oferecemos todo o suporte a elas.

Invista em suas habilidades ou nas de sua equipe

Nossos cursos de treinamento são compostos por tarefas hands-on e baseadas em funções. Isso significa que os alunos permanecem nos teclados por até 80% do curso, o que aumenta a retenção das habilidades que serão utilizadas no dia a dia. Oferecemos diversas formas convenientes de treinamento e economia, além de unidades de treinamento no mundo inteiro. Visite nossa central de alunos para saber mais ou leia alguns casos de sucessos de treinamento.

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Aprenda a instalar um data grid, desenvolver um aplicativo baseado em cache, clusterizar e proteger caches e muito mais.
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Confie nos especialistas

A Red Hat Consulting ajuda você a implantar o Red Hat JBoss Data Grid com êxito. Oferecemos modelos de termos de compromisso flexíveis para você alcançar suas metas de TI. Você possui um orçamento de final de ano não alocado? Considere usar as unidades de consultoria para assegurar os recursos que serão necessários no próximo ano, sem se comprometer com um tópico específico antecipadamente.

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Casos de uso

Use o Red Hat JBoss Data Grid em qualquer tipo de aplicativo que exija interação intensa com as camadas de dados. Ele desperta um forte interesse no setor e funciona muito bem em aplicativos de transação elevada. Os usos típicos incluem:

  • Varejo e comércio eletrônico: dados de parceiros-compras B2B e catálogos de consumidores
  • Serviços financeiros: otimização de desempenho de opções e de negociação de ações
  • Mídia e entretenimento: gerenciamento de dados e vídeos sob demanda
  • Telecomunicações: faturamento em tempo real e gerenciamento de data services
  • Transporte e logística: operações de rastreio, roteamento e entrega
  • Viagens: reservas e processamento de pedidos

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