Java 技术

提高承载能力，消除内存瓶颈，并将您的基础设施占用空间减少多 达 50%。

将您的基础设施减少至少 20% ，同时将 Kafka 的运行速度提高 30%，并提高吞吐量和一致、无抖动的性能。

提高 40% 以上的吞吐量，减少基础设施，并减少中间停顿时间。

在不更改任何应用程序代码的情况下，将 Elasticsearch 对第 75 至 99 个百分位数的响应时间缩短 75% 以上。

扩展 NameNode 以处理更多 HDFS 元数据，扩大 HDFS 群集 的规模，并降低基础设施成本和运营复杂性。

对于大多数 Spark 查询，将 Spark 响应时间缩短 24% 到 100% 以上，并提高一致性。

消除 Ignite 内存中的停顿，并在低毫秒内每秒处理数千个事务，同时扩展到 PB 级数据。

在 Hazelcast 中提供更严格的响应时间 SLA ，包括在 Hazelcast 存储 500MB 到 1.5GB 数据大小的小堆中。

提高 Web 服务器响应能力，减少基础设施不足时的停顿。

消除应用程序抖动、响应时间不一致和内存数据限制问题，包括 JBoss Data Grid、EAP 和中间件应用程序。

提高对内存敏感的 ZooKeeper 管理基础设施的一致性和可靠性, 包括 Kafka 事件流基础设施。