Компания GridGain Systems, разработчик программных решений In-Memory Data Fabric на базе Apache Ignite, выпустила новую версию платформы GridGain Professional Edition 1.8 для переноса вычислений в оперативную память компьютера. GridGain Professional Edition включает полную поддержку последней версии Apache Ignite 1.8, а также возможности распределенного хранилища данных In-Memory SQL Grid. Хранилище In-Memory SQL Grid поможет пользователям значительно ускорить и масштабировать свои SQL-приложения без изменений либо с минимальными корректировками кода. Пользователи смогут осуществлять запросы к данным в GridGain, используя SQL через драйверы ODBC/JDBC, а также модифицировать данные с помощью команд DML без кастомизированного кода. Кроме того, платформа отличается улучшенной геопространственной поддержкой. In-Memory SQL Grid обеспечит более удобную интеграцию платформы GridGain и улучшенную функциональность для большего объема пользовательских сценариев, включая облачные приложения и Internet of Things (IoT). GridGain Professional Edition 1.8 также поддерживает протокол Redis и включает поддержку кэширования .NET Entity Framework 2nd-Level Cache и ASP.NET Session Caching.

In-Memory SQL Grid дает возможности распределенного хранилища данных в платформе GridGain, что позволяет значительно ускорить и масштабировать SQL-приложения без изменений либо с минимальными корректировками кода. In-Memory SQL Grid масштабируется горизонтально, отличается отказоустойчивостью и совместимостью с ANSI SQL-99. Хранилище полностью поддерживает команды SQL и DML, включая запросы SELECT, UPDATE, INSERT, MERGE и DELETE.

In-Memory SQL Grid позволяет работать с платформой GridGain, используя стандартные SQL-команды с помощью драйверов GridGain JDBC или ODBC без кастомизации кода. Помимо поддержки Java, .NET, and C++, возможности новых драйверов JDBC и ODBC обеспечивают основанное на SQL подключение к GridGain или Apache Ignite с платформы на любом языке программирования, включая Ruby, PHP, Python и другие.

Улучшенные геопространственные функции, также поддерживаемые In-Memory SQL Grid, адаптируют платформу GridGain для переноса вычислений в оперативную память к большему числу пользовательских сценариев в сфере IoT, основанных на геолокации — например, в области транспорта, логистики, мобильных технологий, ритейла и носимых устройств.

Redis — это высокопроизводительное нереляционное распределенное хранилище данных в памяти на базе open-source, которое может использоваться как база данных, кэш или модуль для перевода сообщений из одного протокола в другой. Глубокая интеграция с Redis в GridGain Professional Edition 1.8 позволяет хранить и извлекать распределенные данные в кэше GridGain, используя любую совместимую c Redis программу-клиент. Это дает возможность удобной миграции с решения для кэширования Redis на полноценную платформу GridGain с минимальными изменениями протоколов коммуникаций клиентов.

Обновленная платформа теперь предоставляет поддержку кэширования .NET Entity Framework’s 2nd level, которое может быть легко интегрировано с существующими приложениями. Это обеспечивает значительный рост производительности, поскольку результаты запросов к данным хранятся в распределенном отказоустойчивом кэше с возможностью совместного доступа.

Кроме того, улучшенный компонент для управления сессиями ASP.NET, который обеспечивается провайдером Ignite.NET, позволяет распределять сессию между кластером машин для отказоустойчивой сбалансированной нагрузки.

«The GridGain Professional Edition 1.8 — это важный шаг в развитии нашей платформы для обработки данных в памяти. Ряд новых функций упрощают взаимодействие с GridGain для пользователей и улучшают работу платформы для пользовательских сценариев с высокой нагрузкой, включая облачные приложения и Internet of Things, — говорит Эйб Кляйнфилд, президент и гендиректор GridGain Systems. — Будучи самой продвинутой платформой в мире для переноса вычислений в оперативную память, GridGain Professional Edition 1.8 позволяет еще большему числу компаний внедрять in-memory computing для достижения целей в ускорении обработки данных и масштабирования».

Пресс-релиз

Версия для печати