JBOSS数据网格:海量数据的重大机遇

　　红帽公司负责中间件业务的副总裁兼总经理Craig Muzilla指出，数据网格天生就是一种扩展能力很强的解决方案，可实现更高的吞吐量和弹性，并且缩短数据层级的响应时间。从集群到垂直扩展和定位，数 据网格代表着一种机遇，这种机遇相比于其它数据扩展方法，具有更大的成本优势。

　　大数据带来的机遇与挑战

　　作为一个企业，数据是否正在改变您的经营方式?社交媒体的用户个人资料或者其它信息能否吸引消费者发现合适的在线产品?这种数据驱动式应用程序 增强了在线客户的体验，从而提升了客户的满意度和忠诚度，并增加了购买量。而与此同时，企业所面临的挑战是所有这些数据的获取、保存以及使用都需要投入大 量成本来进行扩展和管理。因此，解决海量数据带来的挑战成为了IT 规划和战略的重要组成部分。

　　海量数据是一个很广泛的主题，没有一个放之四海而皆准的解决方案。NoSQL、Hadoop 及弹性缓存都是可行的海量数据解决方案，具体取决于以下特定的数据需求。

　　高性能内存数据库 — 随着数据量的增加，读取和写入传统的后端数据库成为网络应用程序在性能方面的主要瓶颈。内存成本的不断降低，在内存中存储数据成为了一种主流趋势。

　　弹性扩展 — 对于许多应用程序而言，数据需求可能根据不同的业务要求而消减和流动。季节性业务、营销与促销以及外部市场的变化都会对网络应用程序产生扩展要求。为扩展 这些类型的应用程序，要求利用一种简单的方式添加更多的数据节点，使其能够立即发现数据网格中的其它节点，也能够便于随着业务需求的降低来删除节点。

　　不受侵扰 — 如果数据是您的瓶颈，则重新创建应用程序不是一个非常吸引人的好主意。目前有一种更好的办法，那就是将数据问题的解决方案轻松集成到现有的应用程序中。比 如，如果您正在用 Hibernate 将应用数据保存到现有的一个关系数据库 (RDBMS) 中，您应该能够轻易切换到一个内存数据网格中，而无需对应用程序进行重大改写。

　　红帽JBoss 数据网格解决方案

　　作为大量高扩展性网络应用程序的工具和运行时服务器的领导者，红帽充分意识到了海量数据带来的挑战及其影响。红帽认为，如果能够提供一种方法来实现更有效地扩展数据层，那么企业就会更灵活、更实惠地利用他们的应用程序完成更多工作。

　　红帽把JBoss 数据网格当作一种分布式内存数据存储，能够分布到多台服务器，从而改善可靠性并且提高响应速度。在工作内存中维护一个数据集能够帮助企业更快的运行应用程 序更快地运行，因为这些应用程序不必从基于硬盘的数据库系统中存储和提取数据。把数据的多个副本分散到不同的地方还能够使应用程序更可靠。

　　红帽JBoss 数据网格以 JBoss社区项目 Infinispan 为基础，是一种分布式内存数据网格，它具有如下功能：

　　· NoSQL特性：由于JBoss Data Grid 6快速、直观的内存键值存储，这使得开发者更容易添加NoSQL特性到开发工具包中。

　　· 大数据：JBoss Data Grid 6支持低延迟、可选事务的高工作负荷，为实时应用(如贸易、物流和电子商务)提供支持。

　　· 低成本扩展应用：JBoss Data Grid 6可以作为应用程序和现有的数据层之间的无缝缓存，允许企业更好地扩展应用，同时减低成本和复杂性。

　　· 灵活的应用集成：提供了不同的访问选项。支持的开放API包括REST、memcached和Apache Hot Rod，支持的语言包括Java、.NET和Python。

　　· 高可用和容错性。

　　无论Java程序还是非Java程序(如Python或.NET程序)，都能通过REST(Representational State Transfer)、memcache API或红帽自有的针对数据存储的特定API(称为HotRod)来访问数据库。

　　红帽JBoss Data Grid 6.1版本是针对6.0版发布以来的第一个升级版本。JBoss Data Grid 6.1 主要改进内容包括：

　　· 大数据：分布式任务和 mapreduce 框架不再是技术预览版，目前已经得到了正式的支持。

　　· 跨数据中心复制：JBoss Data Grid 6.1 支持跨站点复制，允许在一个数据中心的网格数据复制到另外一个数据中心。

　　· 支持滚动更新：JBoss Data Grid 6.1 支持滚动更新允许在不更新数据网格客户端的情况下升级服务器。

　　· Java EE：JBoss Data Grid 6.1 支持 CDI 可通过注入到应用中进行配置

　　· Rehash：JBoss Data Grid 6.1支持非堵塞的状态转换 (NBST) 允许节点无中断的加入或者脱离网格。

　　· 技术预览：可通过 Hibernate Search 和 Lucene 实现数据网格的索引和检索，并通过命令行接口访问。

　　其中，数据中心的复制能实现涵盖多个集群和位置的数据复制，这样就能提升远程用户和应用软件的使用性能，提升系统正常运行时间。改进的 map/reduce能提高对长期运行的计算应用软件的支持，提高易于使用性，允许使用标准编程API的计算网格。对Hot Rod缓存的滚动升级能使得从红帽JBoss数据网格从一个版本升级到另一个版本时缩短系统的宕机时间，从而更好的为用户服务，简化操作流程，降低管理成 本。

　　与专门用于解决过去十年各类问题的计算产品不同，JBoss Enterprise Data Grid的设计从核心层面上便开始支持云规模的计算，并考虑到了多租户、弹性和分布式代码执行等概念。企业将有机会利用这些能力来部署可用性高、扩展能力 巨大，且性能优良的共享式数据网格，实现各类应用的加速并遏制数据层级的成本。

　　正像Forrester Research分析师Mike Gualtieri在其博客中所述：“对于应用在云中的扩展而言，弹性缓存和云计算是上帝创造的最佳搭配。”