データ取得を高速化
アプリケーションが繰り返しデータを読み込む際の待機時間を短縮し、エンドユーザーにより滑らかな体験をもたらします。
アプリケーションのスムーズな稼働を支援し、データベースへの負荷を軽減する高パフォーマンスなキャッシュソリューション。
HiTechCloud Caching Service(vCAS)は、大量のリクエストをスムーズに処理し、backendシステムの負荷を最大限に軽減します。頻繁にアクセスされるデータはキャッシュに保存されるため、アプリケーションの応答が高速化し、データベースへの直接クエリの回数が削減されます。
KubernetesおよびMicroservicesプラットフォームへのシームレスな統合機能により、vCASはセッションストア、API向けCacheレイヤー、または柔軟なデータ伝送メカニズムとして機能し、運用におけるボトルネックを解消します。
アプリケーションが繰り返しデータを読み込む際の待機時間を短縮し、エンドユーザーにより滑らかな体験をもたらします。
データベースへの直接クエリを抑制し、トラフィック増加時にもシステムの安定性と耐障害性を維持します。
インテリジェントキャッシュメカニズムにより帯域幅、CPU、処理リソースを節約し、複数のアプリケーション層に適用可能です。
CI/CD プロセスにおけるテスト 、デプロイ 、スケーリング 時間を短縮し、特に microservices アーキテクチャに対応します。
従来の Webアプリケーションから Microservices まで、vCAS は高速で管理しやすくスケーラブルなキャッシングレイヤーの構築を支援します。
ビジュアル管理コンソールから Cache Instance を簡単に初期化し、インフラ準備時間と手動設定を削減します。
高いパフォーマンス、低レイテンシおよび最新アプリケーションへの幅広い統合能力を備えた一般的なキャッシングプラットフォームを活用します。
リソース、RAM、CPU 使用率、Cache Instance メトリクスを明確に把握し、運用を積極的に最適化できます。
セッションストア、メッセージキュー、pub/sub メカニズムとして柔軟に動作し、サービス間のデータ転送をサポートします。
キャッシュ層を container エコシステムに統合し、cloud-native アプリケーションが一貫性を持って柔軟に動作します
データベースおよびパートナーシステムの前に高速キャッシュレイヤーを配置し、リクエスト量が急増した場合の過負荷リスクを軽減します。
大規模データセットに対する複雑な計算結果をキャッシュして統計レポートを生成し、レイテンシを削減、テーブルロック制限および CPU 過負荷を抑制します。
Microservices/Cluster アーキテクチャにおいてショッピングカートの状態やユーザーデータを管理し、Load Balancer がリクエストを分散する際にもセッションが常に利用可能な状態を確保します。
為替レート、GeoIP または認証トークンなどの外部サービスからの結果をキャッシュして、コストを削減し、レート制限エラーを回避し、可用性を維持します。
ランディングページを静的 HTML としてストレージに保存して応答速度を向上させ、Time to First Byte を最適化してトラフィックの急増にもスムーズに対応します。
価格は VAT を除きます。期間を選択すると、システムが各プランの総コストを自動的に更新します。
ウェブサイト、小規模アプリケーション、または高速キャッシュが必要なテスト環境に適しています。
e-commerce アプリケーション、API およびセッションストアの均衡取れた構成。
チーム、microservices、analytics dashboard 向けのより大きなリソース。
高トラフィック向け、堅牢なキャッシュレイヤーと豊富なメモリが必要。
HiTechCloudは、アーキテクチャ評価、Cache対象データの特定、リソース設計から実際の運用までサポートします。
vCPU/RAM のサイジング、cache layer の配置場所、Database、API、Kubernetes または Microservices との統合方法についてアドバイスを受けてください。
























































































































































HiTechCloud で素早くデプロイを開始
新しい通知、専門的分析およびイベント































































































































































































