Was mir an GridGain am besten gefällt, ist die nahtlose Kombination aus In-Memory-Geschwindigkeit mit verteilter Skalierbarkeit und Funktionen auf Unternehmensniveau. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an GridGain nicht mag – oder wo es möglicherweise Schwächen aufweist – umfasst Folgendes:

Steile Lernkurve:

Die Architektur ist mächtig, aber komplex. Neue Benutzer haben oft Schwierigkeiten mit Konzepten wie Datenaffinität, kollokierter Verarbeitung und verteilten Joins.

Schwergewichtig im Vergleich zu einfachen Caches:

Für grundlegende Caching-Bedürfnisse kann sich GridGain (und Ignite) im Vergleich zu leichteren Lösungen wie Redis oder Memcached überdimensioniert anfühlen.

Erweiterte Funktionen hinter einer Bezahlschranke:

Viele Unternehmensfunktionen (Sicherheit, Überwachung, rollierende Upgrades) sind nur in den Enterprise- oder Ultimate-Editionen verfügbar, nicht in der Community Edition.

GridGain ist mächtig, aber seine Komplexität, der Konfigurationsaufwand und die begrenzten Funktionen der kostenlosen Version können Hindernisse für die Einführung darstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GridGain zeichnet sich durch seine Geschwindigkeit aus, insbesondere bei der Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen. Ich war beeindruckt von seinem verteilten In-Memory-Datengitter, das Anwendungen wirklich beschleunigt. Die SQL-Unterstützung über den In-Memory-Speicher war besonders nützlich und die Integration mit den bestehenden Datenbanken verlief nahtlos. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GridGain ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber die Lernkurve ist sehr steil, da die Einrichtung in einer komplexeren Umgebung schwierig ist. Die Dokumentation könnte definitiv besser auf neue Benutzer ausgerichtet sein. Es dauert auch ziemlich lange, es anfangs zu konfigurieren und zu optimieren, was für Teams mit wenig Erfahrung in verteilten Systemen geeignet sein kann oder auch nicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Geschwindigkeit. GridGain verändert wirklich, wie schnell Sie auf Daten zugreifen und darauf reagieren können. Für jemanden in einer strategischen Rolle ist das ein Wendepunkt. Sie können in Echtzeit Antworten erhalten und Szenarien unterwegs modellieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Lernkurve war anfangs etwas steil. Es ist nicht einfach Plug-and-Play, wir brauchten Unterstützung, um alles richtig zu integrieren. Wenn Ihr Backend veraltet ist, könnten Sie nicht sofort alle Vorteile nutzen, da es eine gut strukturierte Architektur erfordert, wenn Sie so wollen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

seine außergewöhnliche In-Memory-Computing-Leistung und Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten. Es ermöglicht blitzschnellen Datenzugriff und verteilte Berechnungen, was die Leistung von Anwendungen, die mit groß angelegten transaktionalen und analytischen Arbeitslasten umgehen, erheblich verbessert. Die Unterstützung der Plattform für Standard-SQL und die nahtlose Integration mit bestehenden Datenbanken machen sie für Unternehmensumgebungen äußerst praktisch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es bietet herausragende Leistung, kommt jedoch mit einer steilen Lernkurve und kann komplex einzurichten und zu konfigurieren sein. Die anfängliche Bereitstellung erfordert fundierte technische Kenntnisse, insbesondere beim Abstimmen der Speichernutzung und Konfigurieren von Clustern für optimale Leistung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Gried Gain hat es mir viel einfacher gemacht, die Anwendung zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bis jetzt habe ich nichts an GridGain gefunden, das mir nicht gefällt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GridGain bietet außergewöhnliche In-Memory-Datenraster-Funktionen, die die Anwendungsleistung erheblich verbessern. Die Integration in bestehenden Java-Code verläuft reibungslos, und die Unterstützung für verteiltes Caching und Echtzeitanalysen ist ausgezeichnet. Ich schätze auch die robuste Skalierbarkeit und die Unterstützung für SQL-Abfragen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Lernkurve ist steil, besonders für Neulinge in verteilten Systemen. Die Dokumentation, obwohl umfangreich, könnte von mehr praktischen Beispielen und einer klareren Navigation profitieren. Außerdem wirken einige Konfigurationsaspekte übermäßig komplex und erfordern tiefes technisches Wissen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir arbeiten seit etwa einem Jahr mit GridGain zusammen, um unsere KI- und ML-Modelle kontinuierlich zu trainieren. Ihr Continuous Learning Framework unterstützt das Training von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Modellen auf operativen Daten, mit integrierten maschinellen Lernbibliotheken, die das Training von Modellen mit Echtzeitdaten erleichtern. GridGain bietet uns auch Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung und -Analyse sowie nahezu lineare Skalierbarkeit, die entscheidend dazu beigetragen haben, große Datensätze zu bewältigen und die komplexen Berechnungen durchzuführen, die für das Training von KI und ML erforderlich sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir haben kleinere Probleme mit einigen unserer Datenintegrationen erlebt, als es darum ging, unsere KI- und ML-Modelle zu skalieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GridGains leistungsstarke In-Memory-Computing hat unsere Datenverarbeitung drastisch beschleunigt. Die nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen und die hervorragende Skalierbarkeit sorgen dafür, dass wir schnell Echtzeiteinblicke erhalten. Das Support-Team ist reaktionsschnell, und die umfassende Dokumentation macht die Implementierung einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die anfängliche Einrichtung kann etwas komplex sein, und die Kosten könnten für kleinere Unternehmen hoch sein. Sobald es jedoch läuft, erweist sich GridGain als ein unschätzbares Werkzeug. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GridGain hat es uns ermöglicht, große Datensätze viel schneller zu verarbeiten und zu analysieren als traditionelle, festplattenbasierte Systeme. Die Fähigkeit von GridGain, horizontal zu skalieren, erlaubt es uns, steigende Lasten zu bewältigen, indem wir einfach mehr Knoten zum Cluster hinzufügen. Durch die Verwendung von GridGain als Caching-Schicht haben wir Verbesserungen in der Leistung unserer kundenorientierten Anwendungen festgestellt. Zusätzlich ist die Unterstützung von SQL-Abfragen auf zwischengespeicherten Daten durch GridGain großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sie müssen wissen, was Sie tun, um Gridgain einzurichten. Darüber hinaus besteht ein inhärentes Risiko der Datenvolatilität in In-Memory-Speichersystemen - machen Sie Ihre Hausaufgaben und stellen Sie sicher, dass Sie Backup- und effektive Speicherverwaltungspraktiken wie Datenpersistenz, Cache-Räumung und Ablaufstrategien berücksichtigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir nutzten GridGain in meinem vorherigen Unternehmen, um unsere Risiko- und Compliance-Software zu beschleunigen, indem wir die zugrunde liegende Daten-Caching-, Persistenz- und Rechenschicht beschleunigten. GridGain konnte die Verarbeitungszeiten für wichtige Berechnungen von Minuten auf Millisekunden reduzieren. Wir wählten GridGain wegen seiner Unterstützung von ANSI SQL, ACID-Konformität, Unterstützung für Transaktionen mit hohem Volumen und fortschrittlichen Persistenzfähigkeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GridGain ist eine leistungsstarke Plattform, die für komplexe Datenanforderungen entwickelt wurde. Sie verfügt über mehr Funktionen und ist fortschrittlicher als konkurrierende Produkte. Dies machte es jedoch etwas schwieriger zu konfigurieren, was zu einer längeren als erwarteten Implementierung führte. Einmal vollständig implementiert, erwies es sich als robuste Lösung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.