Prestandainsikter för Alumio iPaaS

Vår nästa generations integrationsplattform är utformad för att leverera skalbart, schemalagt eller realtidsdatautbyte för företag av alla storlekar.

Begär en demo

Hör av dig

Toppprestanda för dynamiskt datautbyte!

Organisationer i olika branscher värdesätter Alumio iPaaS (integrationsplattform som en tjänst) för att leverera tillförlitlig plattformsdrifttid och hantera tusentals transaktioner per sekund. Vi stöder också tusentals molnbaserade Alumio-miljöer som enkelt kan skalas för att möta olika datakrav, vilket möjliggör höghastighetsintegrationer i realtid eller schemalagda datautbyten med stora volymer.

2,1 miljoner dataöverföringar per dag

Alumio prestandahärd

100k dataöverföringar per minut

Alumio prestandahärd

Bygg skalbara integrationer

Synkronisera data flexibelt

Drifttid under högtrafik

Öka prestandan med Alumios datamotorer

Alumio Data Engines är kraftverk som hjälper till att bearbeta uppgifter som datasynkronisering, inkommande och utgående förfrågningar och utföra bakgrundsoperationer. Antalet Data Engine avgör hur många datarutter du kan köra parallellt genom vårt avancerade kösystem. Lägg till datamotorer fritt för att matcha dina bearbetningskrav!

Förbättra datautbytet

Bearbeta uppgifter snabbare, hantera större volymer av datautbyte och se till att integrationerna körs oavbrutet, vilket förbättrar den totala prestandan.

Förbättra datahantering

Genom att hantera operationer i bakgrunden säkerställer det att grundläggande appfunktioner inte fastnar av resurskrävande uppgifter.

Skala upp med dina data

Hantera ökade datalaster genom att hantera flera uppgifter parallellt, hantera minnesanvändningen effektivt eller välja att lägga till datamotorer.

Beräkna hur Data Engines fungerar med Alumio-utgåvor

Dra nytta av både batchbearbetning och realtidsdataintegrationer!

Alumio iPaaS ger moderna företag den flexibilitet de behöver för att bearbeta dataintegration enligt olika krav. Oavsett om du hanterar stora datamängder på schemalagd basis eller behöver omedelbara datauppdateringar mellan system, säkerställer Alumios mångsidiga integrationsplattform att dina data bearbetas på det sätt som behövs för optimal prestanda.

Integrering av batchbearbetning
(asynkron integration)

Integrera stora datamängder i schemalagda, periodiska intervall för data som inte behöver bearbetas omedelbart, vilket säkerställer minimal belastning av systemresurser.

Batchbearbetning kan planeras under lågtrafik, vilket optimerar resursanvändning och systemprestanda.

Bäst lämpad för regelbundna, storskaliga datasynkroniseringar, till exempel rapporter vid slutet av dagen, analyser och faktureringscykler.

Integrering i realtid
(synkron integration)

Importera och exportera data omedelbart mellan integrerade system för att säkerställa datauppdateringar i realtid, för data som måste återspeglas exakt på ett ögonblick.

Bearbetning i realtid kan kräva kontinuerlig resursanvändning men säkerställer uppdaterade data i applikationer.

Bäst lämpad för realtidstransaktioner, lageruppdateringar, fakturering, leveransspårning, produktionsstatus eller upptäckt av IoT-enhetsfel.

Importera data

Asynkron metod - importera data

I det här scenariot användes en datasåddare för att skapa uppgifter inom Alumio. Vi eliminerade påverkan av externa faktorer genom att använda en datasådare istället för ett API-anrop, databasfråga, GraphQL-fråga, etc. Detta gjorde det möjligt för oss att mäta omkostnaderna som lagts till av Alumio. Följande komponenter användes vid utförandet av testet:
‍
En inkommande konfiguration, en intervallabonnent (för att skapa 1000 enheter per körning), en entitetstransformator, ett datafilter, en transformator med rörelsemönster och en värdesättare.

Exportera data

Asynkron metod - exportera data

I det här scenariot användes en lagringsutgivare för att bearbeta uppgifter inom Alumio. Den här gången eliminerade vi påverkan av externa faktorer genom att använda en lagringsutgivare istället för ett API-anrop, databasfråga, GraphQL-fråga, etc. Eftersom varje uppgift bearbetas sekventiellt fanns det inget behov av optimeringar. Det är dock möjligt att ytterligare förbättra prestanda genom att utföra massbearbetning eller uppgradera värdmiljön.

Följande komponenter användes: en utgående konfiguration, en lagringsutgivare (för att bearbeta 1000 uppgifter sekventiellt per körning), en entitetstransformator, ett datafilter, en transformator som använder flyttmönster och en värdesättare.

Importera och exportera data

Synkron metod - import &
exportera data samtidigt

I detta scenario användes en datasåddare för att skapa uppgifter inom Alumio. Vi eliminerade påverkan av externa faktorer genom att använda en datasådare istället för ett API-anrop, databasfråga, GraphQL-fråga, etc. Med detta tillvägagångssätt kunde vi mäta den omkostnad som Alumio lagt till.

Följande komponenter användes vid utförandet av testet: en inkommande konfiguration, en intervallabonnent (för att skapa 1000 enheter per körning), en entitetstransformator, ett datafilter, en move-using-patter-transformator och en värdesättare.

Tillförlitlig plattformsprestanda för datautbyte med stora volymer

Säsongsförsäljning, marknadsföringskampanjer och nya produktlanseringar kan leda till högsta datalast. Alumio iPaaS levererar horisontellt och vertikalt skalbar prestanda och molnbaserad infrastruktur som enkelt kan anpassas för att tillgodose större transaktionsvolymer. Alumio levererar 99,95% mer drifttid, möjliggör cachelagring och buffring och tillhandahåller återaktiveringsprocedurer.