AI 词汇表

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RAM Cloud

一种存储架构，所有数据都驻留在内存中，提供微秒级的访问时间和每秒数百万次操作的处理能力。

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Distributed In-Memory Data Grid

分布式系统，将数据分区并复制到多个内存节点，为事务型应用提供水平扩展性和高可用性。

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Vectorized Processing

以向量块形式处理数据集的计算方法，最大化CPU缓存和SIMD指令的利用率，减少循环开销。

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Memory-Mapped Files

将进程虚拟地址空间直接映射到磁盘文件的机制，无需显式读取即可实现数据的准即时访问。

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Cache Coherence

在多处理器系统的并行内存计算操作中，确保多级缓存间数据一致性的协议。

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Persistent Memory

混合存储技术，结合了DRAM的速度和断电后数据持久性，如英特尔傲腾数据中心持久内存。

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Spark RDD (Resilient Distributed Datasets)

Apache Spark的基本抽象，表示在内存中分区的不可变集合，通过转换追踪实现容错能力。

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Off-Heap Memory

在Java堆外分配的内存，避免垃圾回收器的影响，允许对关键数据进行手动管理和可预测的性能。

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Apache Ignite

内存分布式计算平台，结合数据网格、数据库和流处理，为高性能应用提供原生ACID一致性。

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SAP HANA

企业级内存数据库平台，结合OLTP和OLAP处理，采用列式计算引擎和向量压缩技术，实现实时分析。

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Redis

开源内存数据结构，支持可选持久化、主从复制和集群功能，适用于需要微秒级延迟的应用。

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Data Grid

中间件架构，通过内存节点集群分布数据和计算，提供弹性扩展和自动负载均衡。

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In-Memory Analytics

分析方法，将数据集完全加载到RAM中，即时执行复杂查询和交互式计算，不受磁盘大小限制。

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In-Memory Data Fabric

抽象层，统一访问分布式异构内存数据，提供一致的API以及自动的布局和复制优化。