三大创新实时数据解决方案

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实时计算是指以毫秒为限响应环境变化的计算系统。由于内存和磁盘速度能力有限，实时数据流在传统上并不可行。

如今，RAM 价格处于历史最低水平，而 SSD 的持续发展带来了前所未有的数据处理速度。但要大规模提供此类服务，需要复杂的软件、昂贵的硬件以及大多数企业都可以访问的大量信息和资源。

相反，公司必须依赖众所周知的服务提供商和框架，这些服务提供商和框架的正常运行时间接近 100%，易于集成到单体系统中并且价格合理。大多数程序要么太复杂，要么缺乏特色，要么没有足够的商业或社区支持。

以下是一些符合要求的软件和供应商。

1. GigaSpaces
GigaSpaces通过嵌入其 InsightEdge  新西兰手机号码列表 平台的行业领先的内存数据网格提供内存计算。这样做时，它支持低延迟应用程序以提供发布/订阅消息传递和数据缓存等功能。其他基本功能包括 map/reduce、事务管理、数据聚合和事件处理。

InsightEdge 用于支持实时应用程序，这些应用程序需要通过结合使用机器学习和历史数据使流数据变得更有价值。这些数据用于增强 Thompson's Reuters 和 Barclays 等公司的业务运营。

它是编写数据驱动应用程序所必需的不同软件的组合。一些重要的包括 Spark、SQL 和嵌入式机器学习软件，如 Tensorflow。它还可以从几乎任何来源（结构化或非结构化）访问数据。Hadoop、S3、Google Cloud 和 Azure 均受支持。



GigaSpaces 还以 AnalyticsXtreme 和 MemoryXtend 的形式提供企业解决方案。AnalyticsXtreme 模块提供可在流数据上运行的交互式查询和机器运行模型，并支持通过 Hadoop 数据湖、Azure Blob 存储或 Amazon S3 进行批处理，无需单独的加载过程数据复制。

该企业解决方案与 MemoryXtend 相结合，使企业能够利用自动移动冷存储数据、将数据归档到数据湖和仓库以及在 RAM 或持久内存中自然排序数据等功能。它可以根据性能将数据有效地存储在正确的层中，而不会影响基础设施成本，从而实现更快的访问和更好、更具可操作性的分析。

2.内存数据库
内存数据库是一种关系数据库，它依赖于标准 SQL 驱动程序和查询来支持对分析和事务的查询。它是开发人员中流行的解决方案，因为它的数据摄取技术允许开发人员每天建立数百万个连接并推送更多事件，同时允许实时查询数据。

它利用内存和磁盘存储来弥补 RAM 存储的易变性。这是确保没有数据丢失的重要组成部分。由于通过将负载分配到不同的服务器来内置对并行性的支持，处理速度也将显着提高。

Pinterest 等公司将 memSQL 与其他实时处理软件（如 Spark 和 Kafka）结合使用，以实现资源的高交付能力并提供实时分析。

最后，它对 SQL 的依赖使开发人员可以轻松地将其应用到他们当前的项目中或以其他方式学习。由于符合 ANSI SQL 标准，任何处理过 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等关系数据库的开发人员都将很容易习惯 memSQL 的 API。

3. 气钉
Aerospike致力于成为一个实时数据库，将事务数据和流数据结合到一个单一的系统中，可以像数据传入一样快速地处理数据。它还支持使用不同的框架，包括通过结合流数据的机器学习和历史数据，以便更快地洞察海量数据。

与 memSQL 和 GigaSpaces 的类似 SQL 的数据处理相比，该软件采用不同的方法来实现亚秒级延迟。它鼓励使用更少的节点并向上扩展它们，而不是在整个系统中添加更多的节点。这使企业能够使用更少的节点，每个节点的吞吐量更高，节点发生故障的可能性更低，拥有成本更低。拥有成本是在本地托管内容的企业的主要关注点。

最后，开发人员会欣赏 Aerospike 在内存管理方面的表现。分配是本机处理的，而不是依赖于运行时系统或编程语言。通过扩展，它通过将索引存储在 RAM 中来设法有效地利用系统资源。

芝芝

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