Verteilte In-Memory-Computing-Technologien wie Caches, Datenraster und Datenbanken steigern die Anwendungsleistung und lösen Skalierungsprobleme, indem sie große Datensätze über einen Cluster von miteinander verbundenen Maschinen speichern und verarbeiten.
Diese Sitzung richtet sich an Softwareingenieure und Architekten, die datenintensive Anwendungen entwickeln und praktische Erfahrungen mit In-Memory-Computing sammeln möchten. Sie werden in die grundlegenden Fähigkeiten verteilter In-Memory-Systeme eingeführt und lernen, wie Sie die Ressourcen Ihres Clusters nutzen und negative Auswirkungen des Netzwerks auf die Leistung Ihrer Anwendungen vermeiden können.
Begleiten Sie Denis Magda, während er drei wesentliche Fähigkeiten des In-Memory-Computing beschreibt und demonstriert – mit Codebeispielen basierend auf Apache Ignite:
- Datenpartitionierung: um den gesamten Speicher- und CPU-Ressourcen eines Clusters zu nutzen.
- Affinitäts-Ko-lokation: um Datenverschiebungen zu vermeiden und hochperformante, verteilte SQL-Abfragen zu verwenden.
- Ko-lokale Verarbeitung: um rechen- und datenintensive Berechnungen mit hoher Geschwindigkeit direkt auf den Clusterknoten durchzuführen.
== Denis Magda
Denis Magda ist ein Open-Source-Software-Enthusiast, der seine Reise in der Technologie-Evangelismus-Gruppe von Sun Microsystems und im Java-Engineering-Team von Oracle begann. Er unterstützt jetzt die Apache Software Foundation in den Rollen des Apache Ignite Committers und Mitglieds des Projektmanagementausschusses. Als Leiter der Entwicklerbeziehungen für GridGain Systems arbeitet er mit Softwareingenieuren und Architekten zusammen, um ihnen zu helfen, Expertise im In-Memory-Computing zu erlangen.