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Hazelcast veröffentlicht Version 3.7: Cloudfähig, 30 % schneller und als erstes In-Memory Data Grid voll modularisiert

Die Highlights im Überblick:
– Hazelcast 3.7 ist 30 % schneller als Hazelcast 3.6, und laut Benchmarks (https://hazelcast.com/resources-type/?type=Benchmark) war Hazelcast 3.6 schon das bislang schnellste In-Memory Data Grid (IMDG)
– Die modulare Version von Hazelcast ermöglicht einen schnelleren Zugang zu Updates, neuen Funktionsmerkmalen, neuen Programmiersprachen-Clients und Fehlerbereinigungen. Hazelcast 3.7 wird mit 29 Plugin-Modulen (https://hazelcast.org/plugins/) und nativen Clients für 8 Programmiersprachen (https://hazelcast.org/clients-languages/) ausgeliefert
– Hazelcast 3.7 unterstützt die Bereitstellung in 9 verschiedenen Cloud-Umgebungen (https://hazelcast.org/plugins/?type=cloud-discovery)
– Hazelcast unterstützt die PaaS-Implementierungen Cloud Foundry und OpenShift
– Wesentliche Neuerungen: Benutzer-spezifische Eviction Policies ermöglichen eine besonders flexible, individuelle Anwendungsentwicklung, Spark-Plugin und DurableExecutorService.

München 23. August 2016 – Hazelcast, führender Anbieter von In-Memory Data Grids mit 500.000 installierten Knoten und über 16 Mio. Knotenstarts pro Monat, gibt die allgemeine Verfügbarkeit von Hazelcast 3.7 bekannt. Das neueste Release ist um 30 % schneller als die Vorgängerversion. Gleichzeitig ist es die erste voll modularisierte Version von Hazelcast. Native Clients für die verschiedenen Programmiersprachen und Plugins sind jetzt jeweils als Modul verfügbar. Das beschleunigt den Entwicklungsprozess. Neue Funktionsmerkmale und Bug Fixes werden künftig schneller freigegeben und somit für Anwender verfügbar. Hazelcast 3.7 zeichnet sich durch eine native Integration in Cloud Foundry aus.

Die Vorgängerversion (Hazelcast 3.6) hielt bereits den Geschwindigkeitsrekord für In-Memory Data Grids (IMDG) und Caching, wie aus den folgenden veröffentlichten Benchmarks hervorgeht: Oracle Coherence Benchmark Suite (https://hazelcast.com/resources/coherence-benchmark-suite/), Red Hat Infinispan Benchmark (https://hazelcast.com/resources/benchmark-infinispan/), Pivotal Gemfire/Apache Geode Benchmark, GridGain/Apache Ignite Benchmark (https://hazelcast.com/resources/benchmark-gridgain/) und Redis (https://hazelcast.com/resources/benchmark-redis-vs-hazelcast/). Hazelcast 3.7 verdankt seine erneut höhere Geschwindigkeit einer überarbeiteten Netzwerkschicht zur Verbesserung der Parallelität. Das folgende Diagramm zeigt die Leistungsverbesserungen in Version 3.7 (die Angaben beziehen sich auf einen Cluster mit vier Knoten, gemessen in einem 1 GBit/s schnellen Netz)

Cloud-Entwickler können Hazelcast problemlos in ihre Anwendungen einbinden und damit die gleiche Skalierbarkeit und In-Memory-Leistung wie im Hochfrequenzhandel erzielen. Mit der Freigabe von Hazelcast 3.7 kann Hazelcast mittlerweile in neun Cloud-Umgebungen betrieben werden und ist über Cloud Discovery-Plugins problemlos um weitere Umgebungen erweiterbar. Für PaaS-Implementierungen steht Hazelcast jetzt als nativer Service unter Cloud Foundry (https://hazelcast.org/plugins/?type=cloud-foundry) und OpenShift zur Verfügung. Darüber hinaus umfasst Hazelcast eine Container-Deployment-Option für Docker. Zur Unterstützung einer erhöhter Verfügbarkeit bieten AWS und Azure Verfügbarkeitszonen (Availability Zones) an. In Version 3.7 kann anhand einer Partition-Strategie das Merkmal ZONE_AWARE zugewiesen werden. Damit kann ein einzelner Cluster in mehreren Verfügbarkeitszonen ausgeführt werden, wobei die Backups in separaten Zonen von Primärdaten vorgehalten werden. Sollte eine komplette Verfügbarkeitszone verloren gehen, läuft der Cluster dennoch weiter.

Hazelcast setzt seinen Expansionskurs weiter fort. Die Open Source Community von Hazelcast hat Clients für eine Vielzahl von Programmierumgebungen entwickelt, u.a. für Java, Scala, .Net/C#, C++, Python, Node.js und Clojure (https://hazelcast.org/plugins/#clojure). Dabei sind Java und Scala für Clients ebenso wie für Embedded Member nutzbar.

In Hazelcast konnte man stets eine Eviction Policy aus dem LRU- oder LFU-Cache setzen. Mit den neuen individuellen Eviction Policies haben Entwickler die Flexibilität, individuellen Anforderungen einer bestimmten Anwendung gerecht zu werden. Hazelcast 3.7 stellt eine individuelle Eviction Policy für Map- und JCache-Implementierungen zur Verfügung. Eine weitere Verbesserung betrifft die Einführung des Apache Spark Connectors als neues Plugin. Hazelcast Maps und Caches können damit von Spark mithilfe der Spark RDD API als freigegebene RDD-Caches genutzt werden. Sowohl Java- als auch Scala-Spark-APIs werden unterstützt. Darüber hinaus wird mit Version 3.7 der DurableExecutorService eingeführt. Er macht den für verteilte Verarbeitung oft genutzten Hazelcast ExecutorService fehlertolerant.

“Hazelcast 3.7 ist Open Source in Bestform”, so Greg Luck, CEO von Hazelcast. “Wir unterstützen jetzt mehr Sprachen und Cloud-Umgebungen als je zuvor. Mit der neuen modularen Architektur bieten wir nun 29 Module an. Das macht es der Community leicht, die entsprechende Unterstützung in der bevorzugten Sprache bereitzustellen oder ein fehlendes Feature hinzuzufügen: Man erstellt einfach ein entsprechendes Modul und reicht es über unser Hazelcast Enhancement Proposals Program (https://hazelcast.atlassian.net/wiki/display/COM/Hazelcast+Enhancement+Proposals) ein.”

Die neueste Version von Hazelcast können Sie im Internet herunterladen unter: www.hazelcast.com (https://hazelcast.com/)

Posted by on 24. August 2016. Filed under Allgemein,New Media & Software. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0. You can leave a response or trackback to this entry

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