内存计算将计算与数据结合在一起
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-30
内存计算从分布式共享内存层开始
然后将计算逻辑和数据整合到一个数据感知分布式架构中，结果以极低的延迟提供事务性和分析性数据处理，并具有零停机时间和线性可扩展性的实时处理，低延迟意味着计算结果几乎是即时的，实时意味着数据在创建时连续且可预测地被处理，推动采用内存计算的趋势有很多，重要的是采用微服务、无服务器和云原生技术，推动这一趋势的其他主要趋势包括物联网 (IoT)、边缘计算和机器学习 (ML)。这些推动了对云规模更快处理的需求。
对企业有什么好处？
从高层次上讲，主要好处是跨服务共享状态和业务上下文、弹性和零停机时间以及大规模性能，以及大规模管理复杂性的能力，使企业能够将分析嵌入到应用程序中，以创造更智能、更具创新性的体验，同时它能够以接近零延迟和零停机时间提供千兆级性能，这消除了客户参与的障碍，这一切都在需要的任何地方（云、数据中心或边缘）上运行在经济高效的硬件上，从而降低成本、缩短创新上市时间、推动收入增长并降低风险。
除了“大规模性能”之外，这些听起来都是对 IT 的好处。业务分析师会看到哪些好处？
更快获得洞察力意味着您可以提出更多问题（或更复杂的问题）并实时或接近实时地获得答案，例如银行可以在白天进行风险计算，甚至可以进行临时风险计算，而在过去，他们必须在结束时进行批处理，分析师现在可以提供自主体验，例如零售、旅游或媒体网站上的实时个性化推荐、自主广告定位和重新定位，或由智能机器人驱动的自主客户支持体验。
人们对内存计算有哪些误解？
许多人认为内存计算只是对数据访问（读取、写入和查询）的响应时间更快，并且没有意识到内存计算的更快计算用例的好处，通过将计算与数据结合在一起，并利用数据感知执行和数据局部性，可以显着提高流分析和机器学习的性能和可扩展性，实现实时、低延迟的处理。
哪些任务适合内存计算？
任何应用程序都可以利用内存计算。但是，某些任务确实更适合，尤其是高吞吐量应用程序或需要低延迟和实时数据处理的应用程序，主要用例的一些示例是在线电子商务网站，例如零售和旅游，在线银行网站，例如消费银行、财富管理、支付处理或实时交易、在线游戏、数字广告、在线媒体，如以及物流，其他用例包括物联网和遥测应用，例如联网车辆、车队管理、预测性维护和工业自动化，内存计算的一个不断增长的驱动因素是实时机器学习（推理），用于构建人工智能驱动的自主应用程序，例如机器人过程自动化。
开始使用内存计算需要什么？
开始使用内存计算很容易，内存平台可作为开源、云端和其他基于容器的平台提供，这些平台可以使用简单的命令行、Helm 或 Maven 进行安装，有许多可用的博客和教程，并且支持大多数语言，还有免费的在线培训。
在接下来的 1-2 年中，您认为内存会走向何方？
然后将计算逻辑和数据整合到一个数据感知分布式架构中，结果以极低的延迟提供事务性和分析性数据处理，并具有零停机时间和线性可扩展性的实时处理，低延迟意味着计算结果几乎是即时的，实时意味着数据在创建时连续且可预测地被处理，推动采用内存计算的趋势有很多，重要的是采用微服务、无服务器和云原生技术，推动这一趋势的其他主要趋势包括物联网 (IoT)、边缘计算和机器学习 (ML)。这些推动了对云规模更快处理的需求。
对企业有什么好处？
从高层次上讲，主要好处是跨服务共享状态和业务上下文、弹性和零停机时间以及大规模性能，以及大规模管理复杂性的能力，使企业能够将分析嵌入到应用程序中，以创造更智能、更具创新性的体验，同时它能够以接近零延迟和零停机时间提供千兆级性能，这消除了客户参与的障碍，这一切都在需要的任何地方（云、数据中心或边缘）上运行在经济高效的硬件上，从而降低成本、缩短创新上市时间、推动收入增长并降低风险。
除了“大规模性能”之外，这些听起来都是对 IT 的好处。业务分析师会看到哪些好处？
更快获得洞察力意味着您可以提出更多问题（或更复杂的问题）并实时或接近实时地获得答案，例如银行可以在白天进行风险计算，甚至可以进行临时风险计算，而在过去，他们必须在结束时进行批处理，分析师现在可以提供自主体验，例如零售、旅游或媒体网站上的实时个性化推荐、自主广告定位和重新定位，或由智能机器人驱动的自主客户支持体验。
人们对内存计算有哪些误解？
许多人认为内存计算只是对数据访问（读取、写入和查询）的响应时间更快，并且没有意识到内存计算的更快计算用例的好处，通过将计算与数据结合在一起，并利用数据感知执行和数据局部性，可以显着提高流分析和机器学习的性能和可扩展性，实现实时、低延迟的处理。
哪些任务适合内存计算？
任何应用程序都可以利用内存计算。但是，某些任务确实更适合，尤其是高吞吐量应用程序或需要低延迟和实时数据处理的应用程序，主要用例的一些示例是在线电子商务网站，例如零售和旅游，在线银行网站，例如消费银行、财富管理、支付处理或实时交易、在线游戏、数字广告、在线媒体，如以及物流，其他用例包括物联网和遥测应用，例如联网车辆、车队管理、预测性维护和工业自动化，内存计算的一个不断增长的驱动因素是实时机器学习（推理），用于构建人工智能驱动的自主应用程序，例如机器人过程自动化。
开始使用内存计算需要什么？
开始使用内存计算很容易，内存平台可作为开源、云端和其他基于容器的平台提供，这些平台可以使用简单的命令行、Helm 或 Maven 进行安装，有许多可用的博客和教程，并且支持大多数语言，还有免费的在线培训。
在接下来的 1-2 年中，您认为内存会走向何方？
我们看到内存中架构在未来几年内继续被新应用程序采用，一些技术趋势将有助于这些平台的发展，以及固态硬盘的改进，领先的供应商将结合这些技术来处理更多数据，同时提供峰值性能、可扩展性和弹性。
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