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信息时代的标志是公司必须存储和分析的大量业务数据。有效搜索重要模式数据的能力可以提供必不可少的竞争优势。例如，电子商务网站需要能够监视在线购物车，以查看哪些产品正在快速销售。金融服务公司需要优化其股票交易策略，以优化其对快速变化的市场条件的响应。
面临诸如此类挑战的企业已转向分布式数据网格(也称为分布式缓存)，以扩展其管理快速变化的数据并梳理数据以识别需要及时响应的模式和趋势的能力。分布式数据网格具有一些关键优势。
首先，它们将数据存储在内存中而不是磁盘上，以便快速访问。其次，它们在服务器场之间无缝运行以扩展性能。但也许最重要的是，它们提供了一个快速，易于使用的平台，可对存储的数据进行“假设分析”。通过打破顺序瓶颈，它们可以将性能提高到独立数据库服务器无法匹敌的水平。
软件架构师和开发人员经常说：“好的，我明白了优点，但是如何将分布式数据网格合并到数据存储体系结构中?又如何帮助我分析数据呢?” 以下是使用分布式数据网格构建快速，可扩展的数据存储和分析解决方案的三个简单步骤：
步骤1：将快速变化的业务数据直接存储在分布式数据网格中，而不是数据库服务器中
分布式数据网格旨在直接插入当今企业应用程序和服务的业务逻辑中。通过将数据存储为对象的集合而不是关系数据库表，它们与业务逻辑已经使用的数据的内存视图匹配。这使得使用简单的API可以非常轻松地将分布式数据网格集成到现有应用程序中-适用于大多数现代语言(例如C#，Java和C ++)。
由于分布式数据网格在服务器场上运行，因此仅通过添加更多网格服务器即可扩展其存储容量和吞吐量。当托管在大型服务器场或云中时，分布式数据网格存储和快速访问大量数据的能力将远远超出独立数据库服务器的能力。