在加速大型可伸縮應用的處理和分析方面，內存數據網格已經顯示出了潛力。它們通常會在后端數據庫和前端Web應用之間提供一個有用的中間層。現在，它們也開始在所謂的大數據應用中露臉了。
應用內存數據網格IMDG對很多東西都有好處，但是如果把它用在錯誤的問題上則會適得其反。它們可以很好地應用在內存數據集上。在內存中處理PB級的信息并非你想去嘗試的東西。這方面有許多專門的系統能夠把這種規模的信息分析處理得更好。
盡管如此，應用內存數據網格（IMDG）時軟件架構師還是必須要仔細考慮限制。對于定期調用的一組特定數據IMDG工作得很好。但是如果是不同的數據偶爾被查詢的話，IMDG可能并不是最佳的途徑。
如果應用把數據當做對象處理，那么用數據網格就很好。可是如果應用把數據當做SQL數據的話，可能最好還是用SQL數據庫。如果應用與SQL語言對話，用數據網格去加速實現的效果往往是糟糕的。
有時候，對記錄的SQL數據系統的需求意味著IMDG的地位要比傳統的關系數據庫（RDB）低。硬件配置也會影響IMDG對整體系統架構的適應能力。最后管理IMDG的責任有時候會成為IT部門不同部分之間的問題。
有兩個特別重要的辦法可以幫助IMDG減少應用延時。一是降低網絡和基于磁盤的通訊，二是以可以更好地在應用中工作的對象格式來展示數據。
數據分區和數據關聯是部分非常適合于數據網格架構的概念。當存在一個可工作好的領域模型時，數據網格工作得最好。有較弱的數據模型或沒有數據模型的應用在采用數據網格時的問題最大，問題還需要在多個服務器之間方便地進行分割。
分布式緩存只有在應用本身也是分布式的情況下才有意義-也就是說，出于伸縮性和/或可用性的原因需要運行在超過一臺機器上，如果分布式緩存是為了提供對數據的低延時訪問，那它就必須距離運行的應用代碼很近-比方說，駐留在運行應用的同一臺機器上，或者通過復制來提供可伸縮性。在其他情況下，緩存會把自己的數據存儲到多臺機器上。
應用的數據訪問行為在確定數據網格是否最佳方案中可以扮演重要角色。如果應用顯示出一致的數據訪問模式，像不斷訪問一個數據子集，或者同時訪問可輕易識別的條目組，我們就可以說該應用有著好的數據局部性，緩存將會顯著改善其性能。對于應用分布式緩存的應用來說，最大的挑戰是提高數據局部性。這往往要通過對領域進行認真思考，并找出要緩存的東西是什么，以及如何展現緩存的數據-如非標準化來達到
數據網格是云基礎設施的關鍵組件之一，IMDG有希望能夠根據需求變化簡化伸縮的流程。比方說，如果你使用的是EC2,增加了100臺服務器，有一個數據網格來在這些服務器之間伸縮變化，看到的都是相同的實時信息，相互都了解對方，且不是100個不同的app,那么數據網格就會變得非常寶貴。如果你沒有能力以一種安全可靠的方式進行管理、可視化以及訪問，那么在云端建系統就會變得更加困難。
缺少標準接口是個值得注意的問題。為了解決這一需求，行業正在聯合推動即將出臺的javax.cache規范（在JSR107框架內）。
對于云計算，我們已經看到所有主流IaaS供應商都引入了緩存作為服務。因此這已經成為了基礎設施的一個標準部分。而面向云部署的Java EE 7,也將會出于同樣的原因吸納javax.cache,IMDG和云計算之間天然的緊密關系，相對于磁盤內存，云對IMDG使用的固態內存有一點偏好。
磁盤很慢，可是由于虛擬化以及NIC（網絡適配器）共享、網絡連接、物理驅動器的原因，云磁盤比它還要慢得多。但是IMDG并非適合于所有的大型應用，在多次讀取相同的數據時緩存工作得很好。
各種類型的數據都非常適合于內存數據網格，但是有些類型也許需要特殊的處理。如果有監管或審計要求，那么可能需要有手段能夠將數據推到像關系數據庫那樣的基于磁盤的數據解決方案上。當數據網格被用于所謂的數據庫起搏器時往往就會看見這種需求。所謂數據庫起搏器就是用數據網格來加速應用對數據庫的訪問。不過最終記錄的系統還是數據庫。
另一個問題是管理IMDG的責任分配。數據在習慣上一般由DB管理員和操作員管理，而緩存往往是應用結構的一部分。我們已經看到出現了一些情況，在確定由誰來對解決方案負責這個問題有一點糾結。
內存數據網格開始在分析金融等領域的實時大數據應用中扮演角色，這些領域的數據集往往有著數TB之巨大的熱門數據。盡管它們也可以用在其他地方，如根據Web日志重構用戶會話，別的解決方案，如Hadoop可能會更合適。此外，IMDG也可以作為可伸縮云應用的使能技術。
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