Les technologies de calcul distribué en mémoire telles que les caches, les grilles de données et les bases de données améliorent les performances des applications et résolvent les problèmes d'évolutivité en stockant et en traitant de grands ensembles de données sur un cluster de machines interconnectées.
Cette session s'adresse aux ingénieurs logiciels et aux architectes qui construisent des applications gourmandes en données et souhaitent acquérir une expérience pratique en informatique en mémoire. Vous serez introduit aux capacités fondamentales des systèmes distribués en mémoire et apprendrez à exploiter les ressources de votre cluster et à atténuer tout impact négatif que le réseau pourrait avoir sur les performances de vos applications.
Rejoignez Denis Magda alors qu'il décrit et démontre trois capacités essentielles de l'informatique en mémoire, avec des exemples de code basés sur Apache Ignite :
- Partitionnement des données : pour utiliser toute la mémoire et les ressources CPU d'un cluster.
- Co-localisation d'affinité : pour éviter le déplacement des données et utiliser des requêtes SQL distribuées hautement performantes.
- Traitement co-localisé : pour effectuer des calculs intensifs en données et en calcul à grande vitesse directement sur les nœuds du cluster.
== Denis Magda
Denis Magda est un passionné de logiciels open-source qui a commencé son parcours dans le groupe d'évangélisation technologique de Sun Microsystems et l'équipe d'ingénierie Java d'Oracle. Il soutient désormais la Fondation Apache Software dans les rôles de committer Apache Ignite et membre du comité de gestion de projet. En tant que responsable des relations développeurs pour GridGain Systems, il travaille avec des ingénieurs logiciels et des architectes pour les aider à acquérir une expertise en informatique en mémoire.