Laden Sie Datenblätter, Whitepapers, Industry Briefs und Anwendungshinweise von GridGain® -Systemen zu einer Reihe von Themen zum In-Memory-Computing herunter. In diesen kostenlosen Ressourcen wird die Technologie von GridGain, Apache Ignite Ignite, und häufige und aufkommende Anwendungsfälle für In-Memory-Computing diskutiert. Lernen Sie von führenden Unternehmen im Bereich In-Memory-Computing, die über den aktuellen Stand der In-Memory-Computing-Technologie und über häufige und aufkommende Anwendungsfälle berichten.

Datenblätter

Wenn Ihr Unternehmen zu den Zehntausenden von Organisationen zählt, die Apache® IgniteTM oder GridGain® Community Edition in einer Produktionsumgebung einsetzen, können Sie sich mit dem GridGain Basic Support darauf verlassen, dass Sie einen zuverlässigen Partner haben, der Ihre Umgebung fehlerfrei unterstützt . Der Service beinhaltet ....
Dieses Datenblatt enthält die wichtigsten Funktionen und Vorteile der GridGain In-Memory-Computing-Plattform.

Weiße Papiere

Jede Einführung von SAP S / 4HANA sowie die Anpassung und Integration von SAP S / 4HANA sind Teil des größeren Wegs zur Innovation und Verbesserung des Kundenerlebnisses. Neue Infrastrukturen müssen dem wachsenden Bedarf an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Flexibilität und einer Vielzahl neuer Technologien gerecht werden.
Dieses Dokument, das vom GridGain-Gründer und CTO Nikita Ivanov geschrieben wurde, fasst die Architektur und die wichtigsten Funktionen des Apache® Ignite ™ -Projekts zusammen. Es werden die wichtigsten Funktionen von Apache Ignite und die Integration mit Apache Spark und Apache Cassandra erläutert.
GridGain® ist die führende In-Memory-Computing-Plattform für Echtzeitgeschäft. Es ist die einzige kommerziell unterstützte Version des Apache® Ignite ™ Open Source-Projekts für Unternehmen.

e-Buch

In diesem eBook werden die Best Practices zum Hinzufügen von Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu vorhandenen Anwendungen erläutert, die die geringste Unterbrechung bieten und dazu beitragen, die langfristigen Ziele der Umgestaltung des Geschäfts zu erreichen.
This Machine and Deep Learning Primer, das erste eBook in der Reihe „Verwenden von In-Memory-Computing für Continuous Machine und Deep Learning“, soll Entwicklern ein grundlegendes Verständnis von Maschinen- und Deep Learning-Konzepten vermitteln. Die behandelten Themen umfassen:
Die Optimierung der digitalen Erfahrung Ihrer Kunden erfordert Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Echtzeitinformationen und Automatisierung.

Anwendungshinweise / Industry Briefs
FinTech-Unternehmen stehen in Bezug auf Geschwindigkeit, Umfang und Innovation vor den gleichen Herausforderungen wie ihre größten Kunden. Ihre neuen Kanäle und Dienstleistungen sowie die Kernbanken-, Versicherungs- und Immobiliensysteme müssen im Vergleich zu bestehenden Systemen eine Geschwindigkeit und Skaliergeschwindigkeit von 100-1000 aufweisen.
Gartner erwartet, dass das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) bis 2020 über 20 Milliarden verbundene Dinge hat, eine konservative Schätzung im Vergleich zu anderen Analysten. Die Informationen, die von verbundenen Geräten generiert werden, erfordern eine enorme Verarbeitung und Speicherung in Echtzeit.
Die Chance für Kommunikations- und Medienunternehmen besteht darin, sich in modernere, digitale Anbieter zu verwandeln. Dies wird dazu beitragen, das Wachstum durch neue OTT-Dienste über IP sowie durch Dienste für Sicherheit und das Internet der Dinge (IoT) weiter voranzutreiben.