Was unterscheidet In-Memory Datagrids von In-Memory-Datenbanken?

Datenbankstrategien

Organisationen, die eine langfristige Strategie entwickeln, die auf die Beschleunigung bestehender und die Einführung neuer Anwendungen hinausläuft, können sich für eine In-Memory-Computing-Plattform entscheiden, die die Skalierbarkeit eines IMDG mit den vollen relationalen Datenbanken einer IMDB umfasst. Sie kann demnach bestehende Anwendungen beschleunigen oder die Grundlage für das Erstellen neuer oder neu strukturierter Anwendungen bilden, die die Vorteile eines verbreiteten Computings und eines dauerhaften Speichers besitzen.

Unternehmen sollten zu der Entscheidung, welche Technologie am besten den eigenen Anforderungen entspricht, außerdem in Erwägung ziehen, ob sie zusätzliche Unterstützung durch In-Memory-Techniken benötigen, etwa folgende:

  • eine Streaming-Analyse, die die gesamte Komplexität des Datenflusses und der Ereignisverarbeitung verwaltet.
  • ein Framework für kontinuierliches Lernen als Baustein für ein In-Prozess-HTAP (Hybrid Transactional/-Analytical Processing), der Machine Learning oder vertiefende Analysen der Betriebsdaten in Echtzeit anwendet.

Unternehmen sollten bei der Evaluierung von IMDGs vor allem In-Memory-Computing-Plattformen in Betracht ziehen, die ein IMDG und eine In-Memory-Datenbank enthalten. So können sie zu einem späteren Zeitpunkt eine deutlich einfachere Migration durchführen. Zudem sollten folgende Punkte beachtet werden:

  • Support für ANSI-99-SQL, sodass sich das IMDG einfach in SQL-Architekturen einfügen lässt.
  • Support von ACID-Transaktionen, sodass die Plattform als Aufzeichnungssystem für wertvolle Anwendungen in Produktionsumgebungen verwendet werden kann.
  • Plattform- und Sprachflexibilität für einfache Integration und maximalen Return on Invest.

Fazit

Entwickler sollten bei der Implementierung von In-Memory-Computing-Techniken ein genaues Verständnis von Strategien und Fähigkeiten von In-Memory Computing haben und davon, wie ihre Datenbank aufgebaut sein soll. Dann ist IMC eine leistungsstarke Möglichkeit, die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von Applikationen deutlich zu erhöhen. In Zeiten, in denen zunehmend größere Datensätze immer schneller verarbeitet werden sollen, ein enormer Vorteil. (ane)

Nikita Ivanov
ist Gründer des Apache-Ignite-Projekts und CTO von GridGain Systems. Er begann bei GridGain mit der Entwicklung verteilter In-Memory-Datenverarbeitungstechniken. Ivanovd verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Softwareanwendungen sowie von HPC- und Middleware-Plattformen.