Hazelcast - Hazelcast

Hazelcast
HazelcastLogo-Blue Dark Square.svg
Разработчики)Hazelcast
Стабильный выпуск
4.1 / 4 ноября 2020 г.; 34 дней назад (2020-11-04)[1]
Написано вЯва
Типв памяти сетка данных, Хранилище структуры данных
ЛицензияHazelcast: Apache 2.0 [2]Hazelcast Enterprise: проприетарный
Интернет сайторешник.org

В вычисление, Hazelcast IMDG - это Открытый исходный код в памяти сетка данных на основе Ява. Это также название компании, разрабатывающей продукт. Компания Hazelcast финансируется венчурный капитал и со штаб-квартирой в Сан-Матео.[3][4]

В сетке Hazelcast данные равномерно распределяются между узлами компьютерный кластер, что позволяет горизонтальное масштабирование из обработка и доступное хранилище. Резервные копии также распределяются между узлами для защиты от сбоя любого отдельного узла. Hazelcast обеспечивает централизованное предсказуемое масштабирование приложений за счет доступа в памяти к часто используемым данным и в эластично масштабируемой сетке данных. Эти методы уменьшают нагрузку на базы данных и повышают скорость выполнения запросов.

Hazelcast может работать локально в облаке (Веб-сервисы Amazon, Microsoft Azure, Cloud Foundry, OpenShift ), виртуально (VMware ), И в Докер контейнеры. Hazelcast предлагает технологическую интеграцию для нескольких облачных технологий конфигурации и развертывания, включая Apache jclouds, Consul, etcd, Eureka, Kubernetes, и Работник зоопарка. Интерфейс поставщика услуг Hazelcast Cloud Discovery (SPI) позволяет облачным или локальным узлам автоматически обнаруживать друг друга.

Платформа Hazelcast может управлять памятью для многих различных типов приложений. Он предлагает протокол открытого двоичного клиента для поддержки API-интерфейсов для любого языка двоичного программирования. Члены сообщества Hazelcast и открытого исходного кода создали клиентские API для языков программирования, которые включают Ява, Scala, .NET Framework[1], C ++, Python, Node.js, Идти и Clojure. Java и Scala могут использоваться как для клиентов, так и для встроенных членов.

использование

Типичные варианты использования Hazelcast включают:

Hazelcast часто используется в качестве базовой библиотеки или системы, на которой построены другие функции более высокого уровня. Например, Vert.x использует его для общего хранилища.[6]

Hazelcast также используется в академических кругах и исследованиях в качестве основы для распределенного выполнения и хранения.

  • Cloud2Sim[7][8] использует Hazelcast в качестве среды распределенного выполнения для CloudSim облачные симуляции.
  • Эластикон[9] распределенный контроллер SDN использует Hazelcast в качестве своего распределенного хранилища данных.
  • ∂u∂u[10] использует Hazelcast в качестве своей распределенной среды выполнения для обнаружения почти дублирования в решениях для корпоративных данных.

График

  • 4 ноября 2020 г .: выпуск Hazelcast 4.1
  • 21 сентября 2020 г .: выпуск Hazelcast 4.0.3
  • 4 февраля 2020 г .: выпуск Hazelcast 4.0
  • 2 августа 2019 г .: выпуск Hazelcast 3.12.2
  • 11 июня 2019 г .: выпуск Hazelcast 3.12.1
  • 9 апреля 2019 г .: выпуск Hazelcast 3.12
  • 9 мая 2019 г .: выпуск Hazelcast 3.11.4
  • 13 апреля 2019 г .: выпуск Hazelcast 3.11.3
  • 16 февраля 2019 г .: выпуск Hazelcast 3.11.2
  • 6 июня 2018 г .: выпуск Hazelcast 3.10.2
  • 4 июля 2017 г .: выпуск Hazelcast 3.9
  • 14 марта 2017 г .: выпуск Hazelcast 3.8
  • 23 августа 2016 г .: выпуск Hazelcast 3.7
  • 21 января 2016 г .: выпуск Hazelcast 3.6
  • 17 июня 2015 г .: выпуск Hazelcast 3.5
  • 2 августа 2013 г .: выпуск Hazelcast 3.0
  • 2 марта 2012 г .: выпуск Hazelcast 2.0
  • 1 марта 2009 г .: выпуск Hazelcast 1.5.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Примечания к выпуску Hazelcast 4.1». Hazelcast.org. Получено 2019-02-04.
  2. ^ https://github.com/hazelcast/hazelcast#user-content-license
  3. ^ «Java In-Memory Grid Hazelcast получает венчурное финансирование от Bain Capital». Infoq.com. 2013-09-18. Получено 2013-12-11.
  4. ^ «Hazelcast добавляет 11 миллионов долларов для развития своего бизнеса на основе сетки данных в оперативной памяти с открытым исходным кодом».
  5. ^ Hazelcast. "Клиент Memcache". Получено 2015-08-06.
  6. ^ Джехонг Ким. «Понимание архитектуры Vert.x - Часть II». Кубрид. Получено 2012-12-16.
  7. ^ Катиравелу, Прадибан; Вейга, Луис (9 сентября 2014 г.). Параллельное и распределенное моделирование CloudSim. 22-й Международный симпозиум IEEE по моделированию, анализу и моделированию компьютерных и телекоммуникационных систем (MASCOTS). Париж. С. 490–493. Дои:10.1109 / МАСКОТ.2014.70.
  8. ^ Катиравелу, Прадибан; Вейга, Луис (8 декабря 2014 г.). Адаптивный распределенный симулятор для алгоритмов и архитектур Cloud и MapReduce. 7-я Международная конференция IEEE / ACM по коммунальным и облачным вычислениям (UCC), 2014. Лондон. С. 79–88. Дои:10.1109 / UCC.2014.16.
  9. ^ Диксит, Адвайт Абхай; Хао, Фанг; Мукерджи, Сарит; Лакшман, ТВ; Компелла, Рамана (20 октября 2014 г.). ElastiCon: эластичный распределенный контроллер SDN (pdf). Десятый симпозиум ACM / IEEE по архитектурам для сетевых и коммуникационных систем. стр. 17–28. Получено 2 января 2016. Альтернативный URL
  10. ^ Катиравелу, Прадибан; Гальхардас, Елена; Вейга, Луис (28 октября 2015 г.). ∂u∂u Многопользовательская среда: Распределенное обнаружение дубликатов для больших данных. На пути к значимым интернет-системам: конференции OTM 2015. Родос, Греция. С. 237–256. Дои:10.1007/978-3-319-26148-5_14.

внешняя ссылка