我想同雷丢嗨呀
大数据时代已经到来，如何处理和利用庞大的信息，是众多企业所面临的新问题。
现在，众多的社会活动及企业活动都离不开IT，而在这些活动中必然产生庞大的信息。随着移动宽带和移动通信产品的日益普及，更加速了这一趋势。“信息爆炸”要求企业系统能够正确分析和处理大量而复杂的信息数据，但是，依靠以往的技术则很难做到。
只有能解决大数据问题的企业，才能从商务变革中获得商机。
要知道，大数据的种类多种多样，比如，在进行金融交易、购买、服务活动时，在记录器上以及产品制造过程中都会产生数据；如果能够快速处理这些数据，不仅现有的产品及服务的效率得到提高，而且以往的人工业务也通过计算机自动化，得以改善或提供崭新的服务。这样一来，不同的商务领域，都将发现新的商机。
处理大数据的系统要做到：
处理庞大的数据；快速处理数据；根据数据规模，灵活扩展；满足费用的合理。
只有同时满足以上4个条件，企业才能从大数据中获得商业利益。以往的技术能处理数百GB的数据，但是处理百万亿兆规模的数据时，就会遇到诸如无法应对、处理能力不足、无法灵活扩展以及耗费成本等问题。
从技术层面，在满足商业利益的前提下，能够解决上述问题的关键是内存即采取利用RAM（随机存取存蓄器）处理数据的方法。在以往的硬盘驱动器上，无法满足现有的性能要求。即使是速度更快的固态硬盘（SSD）和闪存也是远远不够的。可以利用比HDD性价比更高的RAM。RAM具有HDD、SSD和闪存无法比拟的性能。
而且，软件方面Java是解决很多问题的关键。Java具有垃圾回收（GC）这一优良的数据管理功能，即当需要分配的内存空间不再使用时，JVM将调用垃圾回收机制来回收内存空间，从而大大提高内存的利用效率。但是GC也有它的问题，就是当通过GC内存得以释放时，应用软件也会停止。
虽然随着64（bit）中央处理器的普及，相当容量的内存是能够分配的，但是内存量越大，因GC而引起的软件停止时间也就越长。对于要求具备更高性能的系统而言，这是致命的弱点。处理大数据的系统必须解决这个问题。由此可见，该公司的内存数据库管理的解决方案，不仅可以解决以往的问题，还可以成为推动商务变革的巨大动力。
