Neue Version

Hazelcast 3.7 integriert Cloud Foundry und OpenShift

Hartmut Schlosser

In-Memory Speicherlösungen kommen dann zum Einsatz, wenn Festplatten-basierte Datenbankabfragen zu langsam sind. Im Java-Umfeld hat sich in den letzten Jahren das In-Memory-Data-Grid Hazelcast etabliert, das nun in Version 3.7 erschienen ist.

Was ist Hazelcast?

Hazelcast ist ein in Java geschriebenes In-Memory Data Grid für die Datenverteilung auf Cluster-Systeme. Verteiltes Caching, hohe Skalierbarkeit, memcache Support und Integrationen mit Spring und Hibernate schreibt sich Hazelcast auf die Fahnen.

Hazelcast beschreibt sich selbst als In-Memory Computing „Plattform“, was auf die zahlreichen Plug-ins und Integrationen mit verschiedenen Sprachen, Datenbank-APIs und Cloud-Lösungen hinweist. Im Kern verwaltet Hazelcast Daten im Speicher eines verteilten Cluster-Systems, was die horizontale Skalierung von Speicher- und Rechner-Ressourcen ermöglicht.

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Hazelcast-Plattform, Bild: https://hazelcast.com/products/

Ein typischer Use Case für Hazelcast ist die Entwicklung eines verteilten Cache-Systems, das einer traditionellen Datenbank vorgelagert ist. Aber auch In-Memory Daten-Analysen, Cache-as-a-Service oder Web Session Clustering ist mit dem System möglich. Hazelcast wird zudem häufig als Grundlage höherer Funktionalitäten in Projekte integriert, so nutzt beispielsweise das asynchrone Framework Vert.x Hazelcast als verteilte (NoSQL)-Speicher-Lösung.

Hazelcast 3.7: Was ist neu?

Die größte Änderung in Hazelcast 3.7 besteht aus der kompletten Modularisierung der Plattform: Für viele Hazelcast-Komponenten existieren nun separate Repositorys, Maven-Module und eigenständige Release-Zyklen. Das betrifft einerseits die Clients bzw. Hazelcast APIs, etwa für Java, .Net, C++ und Scala, die nun als „Module“ zur Verfügung stehen. Andererseits sind auch die zahlreichen Plug-ins, mit denen sich die Hazelcast-Plattform erweitern lässt, an diese Modul-Struktur angepasst (eine Übersicht der verfügbaren Plug-ins gibt es hier).

Im Ergebnis soll es die neue Struktur erlauben, Feature-Updates unabhängig vom Hazelcast Core und damit deutlich schneller an den Mann zu bringen. Außerdem wird die Mitarbeit von Open-Source-Entwicklern aus der Community einfacher, da sich Beiträge gezielt auf einzelne Module beziehen können.

Weiter wurde an der Performance-Schraube gedreht. So soll Hazelcast 3.7 im Vergleich zur Vorgängerversion um 30% schneller sein. Ermöglicht wurde dies durch die Umarbeitung der Networking-Schicht, die nun stärker von nebenläufigen Prozessen Gebrauch macht. Hazelcast selbst untermauert die Performance-Steigerungen mit der folgenden Benchmark-Grafik:

Hazelcast Performance

 

Auf der Feature-Seite bietet Hazelcast 3.7 neue Integrationen mit Cloud Foundry und OpenShift. Dadurch erkennen sich etwa Hazelcast Member, die auf CloudFoundry und OpenShift deployt wurden, automatisch. Außerdem kann Hazelcast als Service innerhalb von CloudFoundry und OpenShift verwendet werden – das Ganze funktioniert auch im Zusammenspiel mit Docker.

Für Nutzer von Microsofts Cloud-Plattform Azure wurde ein Azure Cloud Discovery Plug-in veröffentlicht. Auch ein neuer Hazelcast-Spark Connector steht zur Verfügung, mit dem Hazelcast Maps und Caches von Apache Spark als verteilte RDD Caches genutzt werden können. Zudem lassen sich nun Eviction Policies individuell anpassen.

More to come

Weitere Informationen zu Hazelcast 3.7 finden sich auf dem Hazelast-Blog. Dort weist Enes Akar auf das neue Client-Protokoll hin, das in Hazelcast 3.6 eingeführt wurde und bereits erste Früchte trage: Neben der Fertigstellung von Python und Node.js Clients zeichne sich bereits ab, dass die Community in Kürze eigene Clients beitragen werde.

Hazelcast ist in einer Community Edition frei erhältlich. Die Enterprise Edition bietet kommerzielle Erweiterungen wie Elastic Memory, erweiterte Off-Heap-Technologien und Security-Features. Hazelcast 3.7 kann via Maven Repository oder auf der Hazelcast-Download-Seite bezogen werden.

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Hartmut Schlosser
Hartmut Schlosser
Content-Stratege, IT-Redakteur, Storyteller – als Online-Teamlead bei S&S Media ist Hartmut Schlosser immer auf der Suche nach der Geschichte hinter der News. SEO und KPIs isst er zum Frühstück. Satt machen ihn kreative Aktionen, die den Leser bewegen. @hschlosser
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