GridGain In-Memory Data Fabric

GridGain In-Memory Data Fabric

GridGain In-Memory Data Fabric to sprawdzone rozwiązanie programowe, które umożliwia wysokowydajne transakcje, strumieniowanie w czasie rzeczywistym i szybką analizę w jednej, kompleksowej warstwie dostępu do danych i przetwarzania.Sieć danych w pamięci została zaprojektowana w celu łatwego zasilania zarówno istniejących, jak i nowych aplikacji w rozproszonej, masywnie równoległej architekturze na niedrogim sprzęcie standardowym w branży.GridGain In-Memory Data Fabric zapewnia ujednolicony interfejs API, który obejmuje wszystkie kluczowe typy aplikacji (Java, .NET, C ++) i łączy je z wieloma magazynami danych zawierającymi ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane (SQL, NoSQL, Hadoop).Sieć danych w pamięci oferuje strategiczne podejście do obliczeń w pamięci, które zapewnia wydajność, skalę i wszechstronne możliwości znacznie wykraczające poza to, co mogą zaoferować tradycyjne bazy danych, siatki danych lub inne rozwiązania oparte na punktach w pamięci.
gridgain

Stronie internetowej:

Kategorie

Alternatywy dla GridGain In-Memory Data Fabric'a dla wszystkich platform z dowolną licencją

Co>Operating System

Co>Operating System

Co> System operacyjny jest podstawą wszystkich technologii Ab Initio, w tym Enterprise Meta> Environment, Continuous> Flows, Conduct> It, Business ...
BigMemory

BigMemory

BigMemory: komercyjny pakiet do zarządzania danymi w pamięci dla aplikacji Big Data w czasie rzeczywistym, który przechowuje do setek terabajtów w pamięci rozproszonej na wielu serwerach ...
Sybase IQ

Sybase IQ

SAP Sybase IQ, wysoce zoptymalizowane oprogramowanie serwera analitycznego, które zapewnia inteligencję biznesową za pomocą narzędzia architektury zorientowanej na kolumny do hurtowni danych i eksploracji.
Diyotta 4.0

Diyotta 4.0

Pojedyncze rozwiązanie do integracji danych klasy korporacyjnej, które umożliwia organizacjom szybki i wydajny dostęp do różnorodnych i powstających źródeł, przesyłanie strumieniowe danych lub w spoczynku, na tradycyjnych lokalnych platformach danych, chmurze lub w środowiskach hybrydowych.