红帽张先民:大数据推动中间件的普及

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
Serverless 应用引擎免费试用套餐包,4320000 CU,有效期3个月
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介:

本文讲的是红帽张先民:大数据推动中间件的普及,行业研究公司IDC根据一年内所有创建,复制和使用的数字数据进行统计测算后,预测称大数据在2010年到2020年期间将实现50倍的增长。当今的企业不仅要关注如何存储浩如烟海的数据,还在不断努力的去分析数据。他们要想取得成功,就必须跟得上数据的数量和种类不断更新和增长的速度。

  业务的运转需要依靠数据,但是大数据所涉及的数据集是如此的庞大和复杂,以致于数据的存储和使用变得异常繁琐。从可预见的未来来看,企业用户将继续依赖专为大数据应用软件而设计的基础架构来保证可靠的运行和无缝的扩展,以便与数据产生和传输的速度保持一致。

红帽张先民:大数据推动中间件的普及
▲红帽大中华区总裁 张先民博士

  平台的现代化

  根据Linux Foundation最新的调研报告结果显示,企业用户会继续加大Linux的应用来支持关键任务应用软件和大数据的增长。诸如红帽企业 Linux这样的企业级平台集高性能,可扩展存储和输入输出能力于一身来保证应用软件数据研发,集成和安全性的成功实现。

  印尼证券交易所 (简称IDX)自从将他们的系统从UNIX更换为红帽企业Linux后,每年的硬件投资成本降低了一半。随着印尼资本市场的快速发展和其网络交易系统需求的不断攀升,印尼证券交易所需要一个可以能提供高性能,大容量和安全性的IT系统,但是会带来高额总体拥有成本的高额IT投入也是他们关注的重点。为了解决这个问题,印尼证券交易所选择红帽公司来为他们提供一个更加经济划算,安全可靠,运行稳定且可扩展的交易系统。

  大数据推动中间件的普及

  IT部门在竭尽所能设计和部署能管理呈指数性增长的数据的解决方案,同时满足应用软件扩展和正在转向内存数据网格的应用软件性能的严苛要求。根据Gartner咨询公司的数据显示,到2014年将有40%的大型企业会配置一到两个内存数据网络。

  随着企业用户所收集,应对和管理的数据数量,类型和变化性的不断增加,传统数据库的设计已经不堪重负,很难跟上数据高速发展的步伐。这就给企业用户带来了扩展性,基础架构设计,安全性,做出关键决策的及时性等一系列挑战,同时复杂性的增加也带来了成本的激增。

  内存数据网格能满足这些额外的需求,为企业用户提供一个可靠的,可持续性的分布式内存数据存储。他们可以用来增加成熟应用软件的性能和扩展性。还能用来部署全新的高性能/高扩展应用软件—所有这些都是基于使用存取速度快的主存,用来扩展和主数据库或者维持重复性的分布式数据以及通过远程节点来提供持续性和灵活性这些概念。

  最终内存数据网格的这些优势能帮助企业用户更好的满足用户对服务质量的期望,保证应用软件在需求高峰期的性能,对业务机会实时的反馈,同时通过将应用软件研发人员解放出来以专注于应用软件和数据库资源的挖掘来更好的使用研发人员资源。

  作为助力多重高扩展应用软件的应用程序服务器领域的领导者,红帽公司首当其冲要面对实时使用大数据,特别是那些影响到应用软件性能的大数据所带来的挑战。红帽公司研发的Red Hat JBoss Data Grid就是用来应对这些挑战的。

  Red Hat JBoss Data Grid是专为扩展数据层而设计的,无需昂贵的软件重新编译成本,只需使用你已有的IT经验即可实现。这款产品能为企业用户提供一种提升应用软件性能的灵活而经济的方式,同时帮助企业用户从他们的关键任务应用软件中获得更多的产出。

作者: 王玉圆

来源: IT168

原文标题:红帽张先民:大数据推动中间件的普及


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
5月前
|
消息中间件 存储 负载均衡
消息中间件的选择:RabbitMQ是一个明智的选择
消息中间件的选择:RabbitMQ是一个明智的选择
94 0
|
4月前
|
消息中间件 存储 中间件
【消息中间件】详解三大MQ:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka
【消息中间件】详解三大MQ:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka
962 0
|
3月前
|
消息中间件 编解码 Docker
Docker部署RabbitMQ消息中间件
【7月更文挑战第4天】Docker部署RabbitMQ消息中间件
263 3
|
9天前
|
消息中间件 编解码 Docker
【Docker项目实战】Docker部署RabbitMQ消息中间件
【10月更文挑战第8天】Docker部署RabbitMQ消息中间件
22 0
【Docker项目实战】Docker部署RabbitMQ消息中间件
|
2月前
|
消息中间件 Java 测试技术
消息中间件RabbitMQ---SpringBoot整合RabbitMQ【三】
这篇文章是关于如何在SpringBoot应用中整合RabbitMQ的消息中间件。内容包括了在SpringBoot项目中添加RabbitMQ的依赖、配置文件设置、启动类注解,以及如何通过单元测试来创建交换器、队列、绑定,并发送和接收消息。文章还介绍了如何配置消息转换器以支持对象的序列化和反序列化,以及如何使用注解`@RabbitListener`来接收消息。
消息中间件RabbitMQ---SpringBoot整合RabbitMQ【三】
|
2月前
|
消息中间件 Docker 容器
消息中间件RabbitMQ---Docker安装RabbitMQ、以及RabbitMQ的基本使用【二】
这篇文章提供了RabbitMQ的安装和基本使用教程,包括如何使用Docker拉取RabbitMQ镜像、创建容器、通过浏览器访问管理界面,以及如何创建交换机、队列、绑定和使用direct、fanout和topic三种类型的交换器进行消息发布和接收的测试。
消息中间件RabbitMQ---Docker安装RabbitMQ、以及RabbitMQ的基本使用【二】
|
2月前
|
消息中间件 存储 网络协议
消息中间件RabbitMQ---概述和概念 【一】
该文章提供了对消息中间件RabbitMQ的全面概述,包括其核心概念、工作原理以及与AMQP和JMS的关系。
消息中间件RabbitMQ---概述和概念 【一】