Nikita Ivanov谈内存计算平台Ignite

大数据 内存计算平台

摘要：

Apache Ignite是一个内存计算平台，支持事务、键值存储、流和复杂事件处理（CEP）。Ignite最早由GridGain于2014年下半年开源，并成为Apache孵化器项目。InfoQ访问了GridGain的CTO Nikita Ivanov，了解更多有关Ignite的内容。

正文：

Apache Ignite是一个内存计算平台，支持事务、键值存储、流和复杂事件处理（CEP）。Ignite最早由GridGain于2014年下半年开源，并成为Apache孵化器项目。

InfoQ采访了GridGain的CTO Nikita Ivanov，了解更多有关Ignite的内容。

InfoQ：Ignite提供了很多基于内存的特性，从键值存储到流式处理。它主要的使用场景有哪些呢？

Nikita Ivanov： Ignite主要用于高性能的计算任务，特别是金融领域的服务和Fintech公司。对于这些公司来说，收益与应用程序的性能和伸缩性有直接的关系。他们直接从高性能、低延迟和伸缩性中获得价值。Ignite为这些公司的很多应用程序提供了支持，包括自动化交易、实时合规、价差赌注、欺诈检测、回溯测试、数据分析，等等。

Ignite也经常被集成到第三方的软件系统或SaaS解决方案。增长较快的两个垂直领域分别是SaaS和IoT供应商，为了提供最优化的用户体验，或者满足Web应用程序的SLA需求和物联网应用程序的数据需求，他们的业务模型要求很高的性能和伸缩性。

InfoQ：Ignite如何与其他流行的内存计算框架竞争，比如Apache Spark？如何将它与Alluxio进行比较？

Ivanov： Ignite可以在以下几个方面与Spark展开竞争。Spark是一个只读的系统，不支持事务，主要用于数据分析和机器学习。Ignite是一个高性能的支持事务的系统。如果将两者用在一起，Ignite可以作为Spark RDD的内存存储层，在Spark的作业之间共享状态。另外，Ignite对Spark存储在内存里的数据进行了索引。运行在Spark上的SQL查询会进行全局扫描，而Ignite的索引可以提升查询性能。

至于Alluxio，我们没见过有人将它与其他框架进行对比，所以很难说。

InfoQ：2016年12月，Netflix开源了缓存框架Hollow，它支持在客户端嵌入缓存，以便减小请求延迟和对RPC的依赖。Ignite里可以做到类似的事情吗？

Ivanov：虽然我们也没看到有关Hollow的评测，不过我对它的特性比较熟悉，Hollow提供的所有特性Ignite也提供了。

InfoQ：Ignite的一个很重要的特性是它提供了事务和一致性保证。你能解释一下Ignite的设计和CAP理论之间的关系吗？

Ivanov：我们相信，只支持CAP的产品是无法与Ignite相提并论的。如果只支持最终一致性（EC）事务，那就无法做到完整一致性。你可以改进EC，让它变得更快，但仍然无法得到完整一致性。所以，如果你的系统需要事务，比如转账或账号管理，像Apache Cassandra、MongoDB、Apache CouchDB这些EC解决方案就不能满足需求，因为它们不提供完整的一致性。

Ignite提供了成熟的两阶段提交事务来支持完整一致性，与Oracle的别无二致。不过用户也可以通过配置禁用两阶段提交，从而获得EC的性能。Ignite同时提供了两种方案，可以配置完整的事务，也可以用部分的一致性换取性能。根据我们客户的反馈，这种灵活性是GridGain的一个重要的优势。

InfoQ：Ignite是否支持适合用于数据分析的基于列的内存格式？

Ivanov： Ignite不支持基于列的格式。

InfoQ：Ignite的路线图是什么？

Ivanov： Ignite的路线图中包含了两个非常重要的方面。首先，为了满足整个数据库无法放进RAM的使用场景，需要极大地改进基于磁盘的存储。其次，改进对机器学习和深度学习的支持。这些特性将在未来的几个主版本里发布。

查看英文原文：Nikita Ivanov on Apache Ignite In-Memory Computing Platform