In-memory базы данных: применение, масштабирование и важные дополнения

В каких случаях стоит переходить на in-memory? Как и зачем масштабировать? И на что стоит обратить внимание? Ответы в выступлениях спикеров, которые мы осветим в этом посте.

Но для начала представим спикеров:

• Андрей Трушкин, руководитель центра инноваций и перспективных технологий Промсвязьбанка
• Владислав Шпилевой, разработчик Tarantool
• Артем Шитов, архитектор решений GridGain

Переход на in-memory

Современные тенденции финансового рынка предъявляют гораздо более строгие требования по времени отклика и работе средств автоматизации процессов в целом. К тому же, практически все крупнейшие финансовые институты стремятся сегодня к построению собственных экосистем.

В связи с этим мы видим для себя два основных применения in-memory решений. Во-первых, это кэширование интеграционных данных. По классическому сценарию в крупных компаниях существует нескольких автоматизированных систем, которые обеспечивают предоставление данных по запросу пользователя. Либо внешней системы — но в этом случае инициатором в большинстве случаев является пользователь. Традиционно эти системы хранили структурированные определенным образом данные в БД, осуществляя доступ к ней по запросу.