GridGain — коммерческая платформа для вычислений в памяти и управления распределёнными данными, предназначенная для ускорения обработки больших объёмов информации и построения масштабируемых приложений. Платформа развивалась на основе открытого проекта Apache Ignite и предлагает расширенные корпоративные возможности, включая инструменты для обеспечения отказоустойчивости, управления кластером и интеграции с существующей инфраструктурой. GridGain применяется в сценариях, где критичны низкая задержка и высокая пропускная способность, таких как финансовые транзакции, телекоммуникации и аналитика в реальном времени.
Архитектура GridGain сочетает распределённое хранилище данных в памяти, распределённые вычисления и механизмы кэширования, обеспечивая единую платформу для OLTP (онлайн-транзакционная обработка), OLAP (онлайн-аналитическая обработка) и гибридных HTAP (гибридная транзакционная/аналитическая обработка) нагрузок. Платформа поддерживает масштабирование по горизонтали, репликацию данных, согласованность и операции над данными с использованием привычных API и SQL-интерфейсов. GridGain включает средства для интеграции с базами данных на диске, брокерами сообщений и инструментами обработки потоков данных, что позволяет использовать его в составе сложных архитектур.
- Вычисления в памяти: распределённое хранение и обработка данных в оперативной памяти для снижения задержек и ускорения операций.
- Гибридные нагрузки (HTAP): объединение транзакционной и аналитической обработки над единым набором оперативных данных.
- Распределённое кэширование: кэширование данных приложений с поддержкой репликации и политик согласованности.
- Поддержка SQL и транзакций: выполнение SQL-запросов, ACID-транзакции и упрощённый доступ к данным через знакомые интерфейсы.
- Масштабирование и отказоустойчивость: горизонтальное масштабирование кластера, автоматическое перераспределение данных и механизмы восстановления при отказах.
- Интеграция с экосистемой: взаимодействие с реляционными СУБД, системами очередей, инструментами ETL и платформами для обработки потоков.
- Инструменты управления: панели мониторинга, средства управления кластером и конфигурацией, а также средства для профилирования производительности.
- Поддержка машинного обучения: возможности для выполнения распределённых вычислений и обучения моделей в памяти, интеграция с аналитическими рабочими процессами.
- Безопасность и контроль доступа: механизмы аутентификации, авторизации и шифрования для корпоративного использования.