Red Hat Data Grid

インメモリデータベース

Red Hat Data Grid

メモリ内に分散されたデータで
アプリケーションのパフォーマンスを向上

分散型インメモリデータベースであるRed Hat Data Gridは、総所有コスト（TCO）を削減しながら同時にアプリケーションのパフォーマンスと拡張性の大幅な向上を実現するソリューションを提供します。

主な特徴

分散型インメモリデータベース

■コンテナ最適化、クラスタ対応
■クロスデータセンター
■オンプレミス、Web、クラウド、ビッグデータ、IoTアプリに理想的
■ほとんど手間をかけずにデータ駆動型アプリのパフォーマンスを向上
■Java開発者向けの使い慣れたAPI
■レガシーアプリの拡張が可能

導入メリット

セッション情報管理の革新
アプリのメモリからデータグリッドへ

セッション情報管理の革新アプリのメモリからデータグリッドへ

アプリの改変なしで可用性と性能を高める新しい方法として、従来はアプリのメモリ上に保存されていたセッション情報をデータグリッドに移すことで、アプリが停止してもセッション情報を保持し、ユーザーが増えても簡単に対応できます。この方式ではアプリがステートレスになるため拡張がしやすく、データグリッドのノード間で情報が複製されるのでより安全です。さらに、アプリが必要な情報をキャッシュとして持つことで性能も向上し、アプリのノード数は処理量に応じて調整できます。

データストア負荷削減と平準化
透過的キャッシュと非同期処理の活用

データストア負荷削減と平準化透過的キャッシュと非同期処理の活用

従来のデータベース（DB）への直接アクセスによる高負荷問題に対処するため、高速にデータを取得できるデータグリッドを使用し、頻繁にアクセスされるデータはアプリ内部で透過的にキャッシュされます。さらに、大量の書き込みはバッファリングしてからDBに非同期で書き込むことで、DBの負荷を軽減し、効率的に処理を行います。これにより、DBへのアクセスを減らし、処理の平準化を実現し、必要に応じてデータグリッドを拡張することでスケールアウトが可能となります。このアプローチにより、データストアの柔軟な利用と効率的なデータ管理が実現します。

外部連携の最適化
キャッシュを活用した性能と可用性の向上

外部連携の最適化キャッシュを活用した性能と可用性の向上

これまでの外部連携では、必要に応じて都度データストアにアクセスする方法が一般的でしたが、処理の増大による遅延や呼び出し毎の課金増加、スケールアウトやアップのコストが問題となっていました。新しいアプローチでは、データグリッドを経由したデータ取得を採用し、データグリッドにないデータのみデータストアから取得します。頻繁に使われるデータはアプリ内でキャッシュし、データグリッド上のデータには有効期限を設定できます。この方法により、データストアへのアクセスが減り、システム全体の負荷軽減と高速化が実現され、データ有無によるシステム側の実装の複雑さも解消されます。