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Azulを使って時間を節約できます。方法を学ぶ

Zing: ビッグデータ対応に最適なJVM

より優れたJVMをデプロイして
ビッグデータイニシアティブから価値を最大限に引き出す

制限のないビッグデータ

「ビッグデータと大きなグラフは、Neo4jにとってのスイートスポットです。JVM性能に対して実証されたAzulのテクノロジーに基づくZingは、インメモリ処理を活用するNeo4jに最適です。Azulは、当社の最大規模のお客様が今日のJVMテクノロジーの限界を突破するのに役立つでしょう。」
- Neo Technology、製品部門シニアディレクター、Philip Rathle

Zing: ビッグデータの成功に欠かせないテクノロジー

ビジネスの成果にとって必要不可欠なアプリケーション用に設計されたZingは、HBaseとHDFSに対して極めて整合性の高い、継続的な実行をサポートする唯一のJVMです。Zingは、コーディングの変更なしに、平均最大70%のレイテンシの削減を実現し、大量のインメモリインデックスの実用性を高めます。さらに、収益が応答時間に直接左右されるビッグデータ駆動型アプリケーションに対して、Zingは成功率とエンドユーザーの合計エンゲージメント率を高めることができます(最近のお客様一社は3〜4倍)。

Feedzaiケーススタディ

広範なパートナーエコシステム

Azulのビッグデータパートナーには、Datastax、Cloudera、Feedzai、Neo Technologies、Red Hatが含まれます

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膨大なインメモリデータセットのサポート

ZingはJVMの単一のインスタンスで最大8TBのメモリーをサポートします

Hadoop、Cassandra、Elastic、Lucene、Solr、Sparkなど

Zingがあれば、必ず予測可能なパフォーマンスが実現します

リアルタイムのリスク管理に最適

Zingはビッグデータを使用したリアルタイムアナリティクスを実行可能で、実際に役立つものにします

エンタープライズ検索? お任せください

Zingは、Elastic、Lucene、Solrに最適なJVMです

リソースセクション

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Javaはほぼすべてのビッグデータテクノロジーの鍵となる要素です。そして、Zingはビッグデータの展開において極めて重要なメリットを提供します。お客様の最も要求の厳しいビッグデータワークロードに対して予測可能なパフォーマンスを実現できるようになりました。

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