Category: GridGain


Разворачиваем GridGain кластер на AWS через AWS Marketplace: Часть I

Денис Баталов, архитектор AWS, @dbatalov
Author: Denis V. Batalov

Друзья, рад представить вашему вниманию первую часть из серии гостевых постов от коллег из компании GridGain! Платформа GridGain – это современное и технически интересное решение по созданию сверх-производительных распределённых баз данных с реляционным интерфейсом, работающих в основном в оперативной памяти.

Для справки немного о самой компании. GridGain Systems – калифорнийский стартап, который дорос до серьезной и быстрорастущей международной компании с клиентами по всему миру. Среди клиентов GridGain можно встретить таких именитых мастодонтов, как Сбербанк, Barclays, American Express, Microsoft, IBM, Huawei, RingCentral и Workday. Все они тем или иным образом используют GridGain In-Memory Data Fabric – платформу и фреймворк, который представляет из себя распределенное memory-first хранилище и вычислительную систему, масштабируемую горизонтально и дающую колоссальный прирост производительности, благодаря своей архитектуре.

Платформа находит применение во всех отраслях и секторах, начиная от финансового, заканчивая cферой Интернета Вещей. Такая широкая область применения обусловлена обилием компонент, работающих поверх распределенного хранилища данных (таких как распределенный ANSI-99 SQL движок), поддержкой распределенных ACID транзакции, real-time streaming, machine learning и многим другим.

В этой серии статей Денис Магда расскажет о том, как начать работу с GridGain кластером на AWS и доходчиво объяснит, как этот зверь работает “под капотом”.


 

Денис Магда, GridGain Product Manager
Author: Denis Magda

В наше время, когда объемы хранимой и обрабатываемой информации разрастаются с небывалой скоростью, уже нелегко опираться на хранилища и платформы, которые проектировались и создавались совершенно для иных целей. Не каждая компания может позволить себе переход на очередной мэйнфрейм, если необходимо сохранить производительность при колоссально возросших объемах данных, хранимых в классической реляционной базе данных. Более того, зачастую, обновление железа выливается в своего рода временную пилюлю или инъекцию: мы вкладываем огромные деньги на обновление, но получаем непропорциональный прирост производительность и, более того, понимаем, что в скором времени снова упрёмся в потолок и железо, на котором работает СУБД, придется обновлять вновь.

Данный вызов нашего времени породил определенное число распределенных реляционных баз данных, NoSQL хранилищ и Data Grids, которые воплощают в жизнь концепцию горизонтального масштабирования: хранение и обработка данных происходит в кластере состоящего из N-го кол-ва машин, и, если необходимо увеличить производительность при возросшем объеме данных, то достаточно добавить новый узел в кластер, работающий на обычном железе.

Читать дальше