O Apache Ignite é um banco de dados distribuído para computação de alto desempenho com velocidade na memória.
O Apache Ignite foi projetado para funcionar com memória, disco e Intel Optane como níveis de armazenamento ativos. A camada de memória permite usar DRAM e Intel® Optane™ operando no modo de memória para armazenamento de dados e necessidades de processamento.A camada de disco é opcional com o suporte de duas opções -- você pode persistir os dados em um banco de dados externo ou mantê-los na persistência nativa do Ignite. SSD, Flash, HDD ou Intel Optane operando no AppDirect Mode podem ser usados como um dispositivo de armazenamento.
Embora o Apache Ignite seja amplamente usado como uma camada de cache sobre bancos de dados externos, ele vem com sua persistência nativa - um armazenamento baseado em disco distribuído, compatível com ACID e SQL.A persistência nativa se integra ao armazenamento multicamada do Ignite como uma camada de disco que pode ser ativada para permitir que o Ignite armazene mais dados no disco do que pode armazenar em cache na memória e permitir reinicializações rápidas do cluster.
Os dados armazenados no Ignite são compatíveis com ACID tanto na memória quanto no disco, tornando o Ignite um sistema fortemente consistente. As transações do Ignite funcionam em toda a rede e podem abranger vários servidores.
O Apache Ignite vem com um mecanismo SQL compatível com ANSI-99, horizontalmente escalonável e tolerante a falhas que permite que você interaja com o Ignite como se fosse um banco de dados SQL regular usando JDBC, drivers ODBC ou APIs SQL nativas disponíveis para Java, C#, C++, Python e outras linguagens de programação. O Ignite suporta todos os comandos DML, incluindo consultas SELECT, UPDATE, INSERT e DELETE, bem como um subconjunto de comandos DDL relevantes para sistemas distribuídos.
Apache Ignite Machine Learning é um conjunto de ferramentas simples, escaláveis e eficientes que permitem a construção de modelos preditivos de aprendizado de máquina sem transferências de dados dispendiosas. A justificativa para adicionar machine e deep learning ao Apache Ignite é bastante simples. Os cientistas de dados de hoje precisam lidar com dois fatores principais que impedem a adoção do ML.
A computação de alto desempenho (HPC) é a capacidade de processar dados e realizar cálculos complexos em altas velocidades. Usando o Apache Ignite como um cluster de computação de alto desempenho, você pode transformar um grupo de máquinas comuns ou um ambiente de nuvem em um supercomputador distribuído de Nós de ignição. O Ignite permite velocidade e escala processando registros na memória e reduzindo a utilização da rede com APIs para dados e cálculos com uso intensivo de computação. Essas APIs implementam o paradigma MapReduce e permitem executar tarefas arbitrárias no cluster de nós.
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