[tdc 2013] integre um grid de dados em memória na sua arquitetura


Suas aplicações precisam…

...acessar várias vezes o

banco de dados?

... armazenar dados em

cache?


Integre um grid de dados em memória em sua arquitetura

Fernando Galdino

Fusion Middleware Solution Specialist

Weblogic, SOA, BPM, ….

[email protected]

mailto:[email protected]


• Desde 2009 – ORACLE

• Antes: Ericsson, IBM, Banco JPMorgan,

Fundação CPqD e outras

• Mestrado Em Administração De Empresas –

Gestão De Projetos Pela Uninove

• Especialização em Administração De Empresas

pela FGV

• Ciência da Computação pela UNICAMP

Fernando Galdino


Agenda Introdução

Adoção na arquitetura

Como usar?


Introdução


Por quê um grid de dados em memória? No início as aplicações eram simples.


Por quê um grid de dados em memória? Escalar conforme a demanda e capacidade


Por quê um grid de dados em memória? Alta latência, começamos a criar caches locais


Por quê um grid de dados em memória? Da inconsistência para uma estrutura confiável e sincronizada


Por quê um grid de dados em memória? O cache distribuído tinha que ser confiável


O que é Oracle Coherence?

Uma biblioteca de desenvolvimento de software

– Funcionalidade de cache e grid de dados para desenvolvedores;

– Tecnologia de clusterização;

– Estruturas de dados distribuídas

Para Java

Para .Net

Para C++

REST clients


Application Servers

Web Servers

Data Demand

Universo crescente de usuários

Data Supply

Data Sources

Java Objects


Usos de um grid de dados

Caching

Analytics

Transactions

Events


Adoção na arquitetura


Como os desenvolvedores usam o Coherence?

Step 1. Incluir coherence.jar no classpath

Step 2. Fazer chamadas para a API do Coherence na aplicação

Step 3. Empacotar coherence.jar com a aplicação

Step 4. Instalar a Aplicação

(tantas vezes quanto necessário para atender a demanda)


Como usar grid de dados em memória na sua Arquitetura?


Casos de Uso Técnicos

Seamless Consolidation

DB off-Load

Mainframe off-Load

“Always On” Information

Web Scale Out

1

2

3

4

5

REDUÇÃO DE CUSTOS

Cross-App User Session

Cross-Page Form Data

Query Results Pagination

User Profiles

Large context data

Object Interoperability

EXPERIÊNCIA USR.

Enhanced Data Mapping

Data Grid Power on SOA

Geo replication

Real Time System

State machine

Complex Event Process

ESCALABILIDADE

6

7

8

9

10

11

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16

17


REDUZIR CUSTOS

Seamless Consolidation

Offload Costly Back-End Data Sources: DB off-Load

Offload Costly Back-End Data Sources: Mainframe off-Load

“Always On” Information

Web Scale Out

1

2

3

4

5


1. Seamless Consolidation

Data Grid Application

Server Cluster

with multiple

JVMs / Managed

Application

Server Cluster

with less

members and

data grid cluster

connected


2. DB Offload

Data Grid


3. Mainframe Offload

Data Grid Workers

Mainframe / Back End


4. “Always On” Information

Data Grid

In-F

lig

ht

Data

Production Servers


5. Web App Scale Out

Data Grid

Application

Servers Back End

Systems


APRIMORAR EXPERIÊNCIA DO USUÁRIO

Cross-Application User Sessions

Cross-Page Form Data

Query Results Pagination

User Profiles

Large context data

Object Interoperability

6

7

8

9

10

11


6. Cross-Application User Sessions

Data

Grid

Web App1

Web App2

Web App2


7. Cross-Page Form Data

OnLine Form

Next

OnLine Form

Done

OnLine Form

Next

Data Grid


8. Query Results Pagination

Query Results

Data

Grid


9. User Profiles

Data Grid Catalog App

Orders App

Billing App

User: John Smith

Address: 424 Shady Lane

Phone: 732-871-4882

Orders:

Bills: Order 123

Order 456

Bill 329


Reservation

System

Membership

Program

Application

Customer

DB Ad Server Video/media

Server

Partner

Applications

Campaign

Analytics

10. Large Context Data


11. Object Interoperability

Data Grid


ESCALABILIDADE EXTREMA

Enhanced Data Mapping

Data Grid Power on SOA

Geo replication

Real Time System

State machine

Complex Event Processing

12

13

14

15

16

17


Data

Grid

12. Enhanced Data Mapping

JPA


13. Data Grid power on SOA

Data Grid

Cu

st

om

Tu

xe

do

FT

P

File

SM

TP

Oracle Service Bus

We

b

Se

rvi

ce

s

JM

S

MQ

EJ

B/

RM

I


14. Geo Replication

Data Grid Data Grid


15. Real Time Systems

Assurance

Dashboard

CRM

Billing

Oracle Data

Integrator

Rule

Authoring Data Grid


16. State Machine

Data Grid

……………………

Back End

Network status

Rules & Decisions

Information

Telemetry

Real Time Devices


17. Complex Event Processing

Data Grid Oracle CEP

Consolidated

& in-context

Data


CASOS DE USO DE NEGÓCIO

Trading Exchange

Next Generation of OSS/BSS (Telco)

Payment Gateway

Risk Calculations

18

19

20

21

Outras possibilidades…


18. Trading exchange

Mainframe / Back End Data Grid

Batch to Load Data

Oracle Data

Integrator

Exchange

Application


19. Next Generation OSS/BSS

Network Domain IT Domain

IN

HLR

Black

List Voice

Mail

IMS DLSAM

BNG

Self Care

IVR

CRM

Billing, CRM,

ERP, MDM

Network

Events

Middleware

Data

Integration

Provisioning

Customer-Facing

Data Grid

Real Time Billing

Fraud Detection

System Assurance

Benefits

• Performance: data is always up to date on the

Grid

• Reliable and always Available

• Reduce access to network elements

• Compute intensive operations running in real time

on the Grid

• Scale dynamically on the fly


20. Payment Gateway

Data Grid

Cu

st

om

Tu

xe

do

FT

P

File

SM

TP

Oracle Service Bus

We

b

Se

rvi

ce

s

JM

S

MQ

EJ

B/

RM

I

WIRE

EFT

SWIFT

ACH


21. Risk Calculations

Mainframe / Back End Data Grid

Batch to Load Data

Oracle Data

Integrator

Risk Analysis

Dashboard


Como usar?


Usando o Oracle Coherence get, put, size & remove

NamedCache nc = CacheFactory.getCache(“mine”);

Object previous = nc.put(“key”, “hello world”);

Object current = nc.get(“key”);

int size = nc.size();

Object value = nc.remove(“key”);


Usando o Oracle Coherence Realizando pesquisas

NamedCache nc = CacheFactory.getCache(“people”);

Set keys = nc.keySet(

new LikeFilter(“getLastName”,

“%Stone%”));

Set entries = nc.entrySet(

new EqualsFilter(“getAge”,

35));


Usar um grid de dados em memória

é FÁCIL e traz

GANHOS significativos

para sua

APLICAÇÃO

e para

ARQUITETURA


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