Nous avons maintes fois rencontré GridGain lors des IT Press Tours. Lors de cette édition nous avons fait le point sur les progrès de l’entreprise depuis l’année dernière. Elle a fait le plein de nouveautés sur son produit qui pour rappel est un système hybride transactionnel et analytique avec des traitements en mémoire vive s’appuyant sur la technologie Apache Ignite.
Le point fort des nouveautés de la solution a été l’ajout de fonctions d’apprentissage machine et profond avec une architecture qui supprime les besoins d'un ETL simplifiant le workflow d’apprentissage. Lors du dernier trimestre de 2018, GridGain a ajouté une intégration native à TensorFlow, GridGain devenant le réceptacle des données pour des tâches sur TensorFlow.
La solution ajoute des fonctions de tolérance de panne lors d’un traitement avec un redémarrage au point d’incident. Si TensorFlow se trouve sur le même nœud que GridGain, le déplacement des données pour le traitement est nul ou minimal. Dans l’écosystème Hadoop, GridGain a ajouté des connecteurs pour Spark et Kafka.
Des services cloud
L’autre axe important est la diversification vers le Cloud avec le lancement d’une offre en self-service entièrement managé par GridGain pour tester la solution de l’éditeur. Celui-ci a lancé lors du premier trimestre de cette année une édition Community toujours sur Ignite incluant les meilleures pratiques pour la performance de la solution en production.
