GigaSpaces — это компания-разработчик программных платформ для обработки оперативных данных в памяти, построения масштабируемых систем реального времени, а также решений для интеграции данных и интеллектуального доступа к ним с применением генеративного ИИ. Основанная в 2000 году, она предлагает технологии, направленные на снижение задержек при доступе к данным, повышение пропускной способности при больших нагрузках и объединение разнородных источников в единую модель данных.
Основные продукты компании включают платформу XAP (In-Memory Data Grid), модуль Smart DIH (Digital Integration Hub) для объединения API и интеграции в реальном времени, а также компонент eRAG / GenAI, который обеспечивает семантическую обработку и взаимодействие с данными через модели ИИ. Эти решения обычно применяются в сценариях, требующих миллисекундных откликов, высокой доступности и обработки событий в реальном времени.
Хотя публичных и независимых материалов о внутренней архитектуре и коммерческих деталях GigaSpaces не так много, её решения часто рассматриваются как примеры архитектуры «space-based» (на базе «пространств») и распределённых in-memory хранилищ с возможностями интеграции и семантической обогащённой логики над структурированными данными.
- In-Memory Data Grid (XAP): распределённая структура хранения и обработки данных в памяти с поддержкой транзакций, горизонтального масштабирования и низких задержек.
- Архитектура space-based / Processing Units: объединение данных и вычислений в «пространства», где узлы (Processing Units) обрабатывают и хранят данные локально.
- Smart DIH (Digital Integration Hub): служба интеграции и публикации данных в режиме реального времени между системами, с единым модельным слоем, API и публикацией событий.
- Поддержка multi-tier хранения: автоматическое распределение горячих и холодных данных между памятью, SSD и дисковыми уровнями согласно политике производительности.
- Интеграция CDC и потоковых коннекторов: постоянная синхронизация изменений из систем источников (change data capture), адаптация к различным источникам данных.
- Многообразие интерфейсов доступа: поддержка обращения к данным через Java SDK, SQL API, JDBC/ODBC, а также непрямой доступ через API микросервисов.
- eRAG / генерирующий ИИ-модуль: компонент, который семантически обрабатывает структурированные данные, строит знания (knowledge graph) и позволяет задавать вопросы на естественном языке с преобразованием в точные SQL запросы.
- Высокая отказоустойчивость и самовосстановление: поддержка репликации, автоматического переназначения узлов и географической избыточности для обеспечения бесперебойной работы.
- Гибкие среды развёртывания: поддержка on-premises, гибридных и мультиоблачных сценариев, нативная интеграция с Kubernetes и облачными платформами.