Recensioni e Dettagli del Prodotto GridGain

Ciò che mi piace di più di GridGain è la sua combinazione perfetta di velocità in memoria con scalabilità distribuita e funzionalità di livello aziendale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che non mi piace di GridGain—o dove può risultare carente—include quanto segue:

Ripida Curva di Apprendimento:

L'architettura è potente ma complessa. I nuovi utenti spesso faticano con concetti come l'affinità dei dati, l'elaborazione collocata e le join distribuite.

Pesante Rispetto a Cache Semplici:

Per esigenze di caching di base, GridGain (e Ignite) può sembrare eccessivo rispetto a soluzioni leggere come Redis o Memcached.

Funzionalità Avanzate Dietro un Paywall:

Molte funzionalità aziendali (sicurezza, monitoraggio, aggiornamenti progressivi) sono disponibili solo nelle edizioni Enterprise o Ultimate, non nell'edizione Community.

GridGain è potente, ma la sua complessità, il sovraccarico di configurazione e le funzionalità limitate del livello gratuito possono essere barriere all'adozione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

GridGain si distingue per la sua velocità, in particolare per l'elaborazione di dati in tempo reale e su larga scala. Sono rimasto colpito dalla sua griglia di dati in memoria distribuita, che accelera notevolmente qualsiasi applicazione. Il supporto SQL sullo store in memoria è stato particolarmente utile e l'integrazione con i database esistenti è stata senza soluzione di continuità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

GridGain è uno strumento potente, ma la curva di apprendimento è molto ripida poiché configurarlo in un ambiente più complesso è difficile. La documentazione potrebbe sicuramente essere orientata meglio verso i nuovi utenti. Inoltre, ci vuole parecchio tempo per configurarlo e ottimizzarlo inizialmente, il che potrebbe non essere adatto a team con poca esperienza nei sistemi distribuiti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La velocità. GridGain cambia davvero la rapidità con cui puoi accedere ai dati e agire su di essi. Per qualcuno in un ruolo strategico, è un punto di svolta. Puoi ottenere risposte in tempo reale e modellare scenari in movimento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La curva di apprendimento è stata un po' ripida all'inizio. Non è plug-and-play, abbiamo avuto bisogno di supporto per integrare tutto correttamente, se il tuo backend è obsoleto, potresti non sbloccare immediatamente tutti i benefici perché richiede un'architettura ben strutturata, se vuoi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

le sue eccezionali prestazioni di elaborazione in memoria e le capacità di elaborazione in tempo reale. Consente un accesso ai dati estremamente rapido e una computazione distribuita, migliorando significativamente le prestazioni delle applicazioni che gestiscono carichi di lavoro transazionali e analitici su larga scala. Il supporto della piattaforma per SQL standard e l'integrazione senza soluzione di continuità con i database esistenti lo rendono altamente pratico per gli ambienti aziendali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

offre prestazioni eccezionali, ma presenta una curva di apprendimento ripida e può essere complesso da configurare e impostare. Il dispiegamento iniziale richiede una competenza tecnica approfondita, specialmente quando si tratta di ottimizzare l'uso della memoria e configurare i cluster per prestazioni ottimali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

GridGain offre eccezionali capacità di griglia dati in memoria che migliorano significativamente le prestazioni delle applicazioni. L'integrazione con il codice Java esistente è fluida, e il supporto per la cache distribuita e l'analisi in tempo reale è eccellente. Apprezzo anche le robuste funzionalità di scalabilità e il supporto per le query SQL. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La curva di apprendimento è ripida, soprattutto per i nuovi arrivati nei sistemi distribuiti. La documentazione, sebbene estesa, potrebbe beneficiare di più esempi pratici e di una navigazione più chiara. Inoltre, alcuni aspetti della configurazione sembrano eccessivamente complessi e richiedono una conoscenza tecnica approfondita. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Lavoriamo con GridGain da circa un anno per aiutarci a formare continuamente i nostri modelli di AI e ML. Il loro Continuous Learning Framework supporta l'addestramento di modelli di machine learning e deep learning su dati operativi, con librerie di machine learning integrate che facilitano l'addestramento dei modelli utilizzando dati in tempo reale. GridGain ci fornisce anche elaborazione e analisi dei dati ad alta velocità e scalabilità quasi lineare, che sono stati fondamentali per aiutarci a gestire grandi set di dati ed eseguire i complessi calcoli richiesti nell'addestramento di AI e ML. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Abbiamo riscontrato problemi minori con alcune delle nostre integrazioni di dati quando si trattava di scalare i nostri modelli di IA e ML. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La potente elaborazione in memoria di GridGain ha accelerato drasticamente il nostro trattamento dei dati. La sua integrazione senza soluzione di continuità con varie fonti di dati e l'eccellente scalabilità garantiscono che otteniamo rapidamente informazioni in tempo reale. Il team di supporto è reattivo e la documentazione completa rende l'implementazione semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La configurazione iniziale può essere un po' complessa e il costo potrebbe essere elevato per le piccole imprese. Tuttavia, una volta avviato, GridGain si dimostra uno strumento inestimabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

GridGain ci ha permesso di elaborare e analizzare grandi set di dati molto più rapidamente rispetto ai tradizionali sistemi basati su disco. La capacità di GridGain di scalare orizzontalmente ci consente di gestire carichi crescenti semplicemente aggiungendo più nodi al cluster. Utilizzando GridGain come livello di caching, abbiamo visto miglioramenti nelle prestazioni delle nostre applicazioni rivolte ai clienti. Inoltre, il supporto di GridGain per le query SQL sui dati memorizzati nella cache è fantastico. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Devi sapere cosa stai facendo per configurare Gridgain. Inoltre, c'è un rischio intrinseco di volatilità dei dati nei sistemi di archiviazione in memoria - fai i compiti e assicurati di prendere in considerazione pratiche di backup e gestione efficace della memoria come la persistenza dei dati, l'evizione della cache e le politiche di scadenza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Abbiamo utilizzato GridGain nella mia azienda precedente per accelerare il nostro software di rischio e conformità velocizzando la memorizzazione nella cache dei dati sottostanti, la persistenza e il livello di calcolo. GridGain è stato in grado di ridurre i tempi di elaborazione per i calcoli chiave da minuti a millisecondi. Abbiamo scelto GridGain per il suo supporto SQL ANSI, la conformità ACID, il supporto per transazioni ad alto volume e le avanzate capacità di persistenza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

GridGain è una piattaforma potente progettata per esigenze complesse di dati. Ha più funzionalità ed è più avanzata rispetto ai prodotti concorrenti. Questo, tuttavia, l'ha resa un po' più difficile da configurare, portando a un'implementazione più lunga del previsto. Una volta completamente implementata, si è rivelata una soluzione robusta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Analisi in-stream e elaborazione delle transazioni completamente in memoria

- persistenza delle transazioni su disco

- architettura in-memory first

- alte prestazioni a latenza molto bassa

- servizi professionali eccezionali e supporto clienti

- nuove integrazioni v8.9 con file Parquet, tabelle Iceberg e documenti JSON Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- una certa complessità...soprattutto quando si implementa la disponibilità multi-cluster basata sulla replica

- molte funzionalità contribuiscono alla complessità

- più ricco di funzionalità rispetto alla concorrenza = più costoso (ma maggiore ROI) Recensione raccolta e ospitata su G2.com.