Kostenloses E-Handbook: In-Memory-Technologien im Vergleich

Ob Machine Learning, Robotic Automation oder Online-Transaktionen – in allen Anwendungsfällen steigen die Datenmengen und der Rechenbedarf für die Verarbeitung an. Mit konventionellen Systemen auf Basis von magnetischen Speichermedien sind diese Aufgaben nicht immer zu stemmen.

Mehrere Anbieter sehen in In-Memory Computing die Lösung für diese Herausforderung. Bei diesen Plattformen werden möglichst viele Daten direkt im RAM gehalten, und gleichzeitig wird der Datenaustausch zwischen RAM, Software und Prozessor beschleunigt.

Doch wie ausgereift sind die Technologien? Und welche Anbieter gibt es? Diese beiden Fragen werden im kostenlosen E-Handbook In-Memory-Technologien im Vergleich beantwortet. Harald Weiß stellt die Lösungen von fünf In-Memory-Anbietern vor und klopft diese auf ihre Vor- und Nachteile ab.

Im ersten Artikel beschäftigt er sich mit SAP HANA. Er erläutert die wesentlichen Merkmale der In-Memory-Lösung und diskutiert, warum die HANA-Strategie von SAP noch nicht hundertprozentig aufgegangen ist.

Anschließend setzt sich unser Autor mit einem der größten Konkurrenten auseinander: Teradata. Er beschreibt den Ansatz des Anbieters und nennt Anwendungsbereiche der Intelligent-Memory-Lösung.

Im dritten Artikel skizziert Harald Weiß die verschiedenen In-Memory-Anwendungen von Oracle und erklärt, wo sich die Lösungen überschneiden und worin sie sich unterscheiden.

Wie sich die Software AG mit Terracotta DB einen Namen im In-Memory-Segment gemacht hat, zeigt Weiß im vierten Artikel. Zwei Schwerpunkte sind der Vergleich mit SAP HANA und eine Analyse der einzelnen Kategorien der In-Memory-Lösungen des Darmstädter Unternehmens.

Schließlich setzt sich unser Autor im letzten Artikel mit GridGain und dessen In-Memory-Datagrid-Technologie auseinander, die auf dem Open-Source-Projekt Apache Ignite basiert.