Azul-Webinar

JDK 15: Die neuesten
Features in Java

224 % ROI und Amortisation in weniger als 3 Monaten für Azul Zing.
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Die beste JVM für Big Data – Zing

Erreichen Sie mehr mit Ihren Big-Data-Projekten durch
den Einsatz einer besseren JVM.

Big Data ohne Grenzen

„Big Data und große Graphen sind ein Sweetspot für Neo4j. Dank Azuls bewährter Technologie für die JVM-Performance eignet sich Zing ideal für Neo4j, das In-Memory-Processing nutzt. Azul wird unseren größten Kunden dabei helfen, die Grenzen der heutigen JVM-Technologie zu überwinden.“
- Philip Rathle, Senior Produktdirektor, Neo Technology

Unentbehrliche Technologie für den Erfolg mit Big Data – Zing

Zing wurde für Anwendungen entwickelt, die kritische Unternehmenprozesse unterstützen und ist die einzige JVM, die eine extrem konsistente und 100% unterbrechungsfreie Transaktionsverarbeitung für HBase und HDFS unterstützt. Zing senkt ohne Code-Änderungen die durchschnittliche Latenz um bis zu 70 % und macht größere In-Memory-Indizes praktikabel. Außerdem kann Zing für Big-Data-Anwendungen, bei denen der Umsatz direkt von Antwortzeiten abhängt, die Abschlussraten steigern (3–4-mal für einen spezifischen Azul Kunden) und die Endanwenderinteraktionen insgesamt angenehmer gestalten.

Fallstudie: Feedzai

Big Data-Partner

Unter den Big-Data-Partnern von Azul befinden sich Datastax, Cloudera, Feedzai, Neo Technologies und Red Hat.

Mehr erfahren

Unterstützt Terabyte-große In-Memory-Datensätze

Zing unterstützt bis zu 8 TB Memory in einer einzigen JVM-Instanz.

Hadoop, Cassandra, Elastic, Lucene, Solr, Spark und mehr

Mit Zing jederzeit vorhersehbares Antwortverhalten.

Ideal für Echtzeit-Risikoanalysen

Zing macht Echtzeit-Analytik mit Big Data möglich und praktikabel.

Enterprise-Search? Kein Problem

Zing ist die beste JVM für Elastic, Lucene und Solr.

Ressourcen

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Java ist die Laufzeitumgebung für die meisten Big-Data-Technologien, und Zing bietet entscheidende Vorteile für die Skalierung von Big-Data Lösungen. Mit Zing können Sie zuverlässige Leistung für Ihre anspruchsvollsten Big-Data-Workloads liefern.

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