GridGain은 인-메모리 컴퓨팅 플랫폼 솔루션입니다.

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GridGain은 오픈소스 Apache Ignite 기반의 In-Memory Computing 플랫폼으로
웹 규모 애플리케이션, SaaS 및 클라우드 Computing, 모바일 및 IoT 백엔드,
실시간 데이터 처리, 빅 데이터 분석 등 분야에 성능 향상을 지원합니다.

In-Memory Data Grid

기존 데이터베이스의 변경 및 교체 없이
응용프로그램과 데이터 계층 사이에
쉽게 들어갈 수 있으며,
ANSI-99 SQL 및
분산 ACID 트랜잭션을 지원합니다.

In-Memory Database

새로운 애플리케이션을 구축하거나
기존 애플리케이션의 재설계가
필요한 상황에서 최신의 고성능
시스템 구축을 가능하게 합니다.

Streaming Analytics

대규모 및 주요 비즈니스
애플리케이션을 위한
스트리밍 데이터를 수집, 처리(분석),
저장 및 게시합니다.

Continuous Learning

머신 러닝과 딥 러닝 기술을
사용하여, 메모리에서 동작하는
Data Set을 기반으로 지속적인
학습을 수행합니다.

속도(Speed)와 확장성(Scalability)

  • 메모리에 데이터를 로드(Load)하여 최대 백만 배 빠른 속도
  • 캐싱(Caching) 및 수평 확장(Scale-Out)을 통한 성능 극대화
  • 분산 및 병렬 처리로 비즈니스 로직 전체 실행 시간 감소
  • 분산 ACID 트랜잭션으로 데이터의 무결성 및 일관성 보장
  • 빅 데이터 기술과 융합하여 향상된 퍼포먼스 제공

Digital Transformation

  • 응용 프로그램 계층과 데이터 계층 간 인 메모리 컴퓨팅 플랫폼
  • 메모리 집약적인 아키텍쳐 기반으로 데이터로 신속한 접근 및 처리
  • 수평적 확장성과 내결함성을 갖춘 분산 SQL 데이터베이스 제공
  • 탄력적인 인 메모리 데이터 용량 운영으로 페타바이트 단위 데이터 처리
  • 캐싱(Caching) 레이어와 저장(Storage) 레이어 역할
  • 분산 SQL JOIN 지원 및 분산 클러스터 ACID 트랜잭션 구현
  • 주요 스트리밍 기술 및 프레임워크와 통합 및 연동
    - Kafka, Spark, Flink, Camel, Storm, JMS etc.
  • CLF(Continuous Learning Framework)로 머신/딥 러닝
    워크플로와 데이터 전송(ETL) 간소화

중앙 집중식 모니터링 및 관리

  • 대화형 웹 기반 관리 및 모니터링 도구 제공
  • 클러스터 구성과 관계형 데이터베이스 마이그레이션 단순화
  • 클러스터 실시간 모니터링 및 특정 이벤트 발생 시 알림 기능
  • SQL 메타데이터 로드, SQL 쿼리 및 스크립트 실행
  • Key-Value 테스트 및 성능 분석 환경 지원
  • 데이터 센터 복제와 Rolling 업그레이드
  • 스냅샷 및 Recovery 기능을 통한 신속한 장애 대응

고객에 최적화된 통합 및 연동

  • RDBMS, NoSQL, 하둡 기반 저장소 3rd party 데이터베이스와 통합
  • DDL, DML 포함한 ANSI-99 SQL 완벽 지원
  • SQL 기반 응용 프로그램 성능 향상
  • 데이터 엑세스를 위한 통합 API 제공
    - SQL, Java, C#, C++, .NET, PHP, MapReduce, Scala etc.
  • 다양한 클라이언트의 인터페이스 지원
    - JDBC, ODBC, HDFS, JCache, Spring Framework, REST etc.
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