2012年，企业用户已经拥有足够的数据库处理和推进用户日常活动的能力，但是根据行业分析机构IDC公司的预测，智能手机和平板电脑的普及将大幅增加移动互联网的使用量。而来自分布式互联系统-比如目前汽车，家用电器和实用传感器上的应用-也在进一步加剧这些移动数据流量的负荷。这种“物联网”叠加在一起的交易量意味着传统的数据库系统可能很快会达到使用的极限。
如今企业用户正在寻找可以扩展他们系统的解决方案，能帮助他们在保证系统性能的同时还能充分利用移动所带来的业务机遇。而而传统的数据层往往过于僵化，复杂和价格高昂，很难满足移动数据所带来的挑战，因此内存中数据网格的设计就能为企业用户提供所需的规模化性能和灵活性。
以下是这项技术将成为主流的几个原因所在：
提供准确，实时的信息：可以实时使用准确的信息是能否做出正确决策的关键所在。数据网格可以将数据迁移到更接近应用软件的位置，提供容错，确保用户能更加迅速，低延迟的使用关键业务信息。
满足高级别正常工作时间和响应速度的期望：要保持用户的忠诚度，应用软件必须保证运行的连续性和提供无缝服务，即使是在高峰运行时间和意料之外的流量高峰时亦是如此。数据网格可以灵活扩展和兼容分布式节点，帮助系统满足所需的响应时间。
应对更大规模的交易流量：随着数据量的大幅增长，对传统后端数据库的读写成为应用软件主要的性能瓶颈。数据网格充当的是关联存储和前端之间的中间层，来满足数据留存的需求，大幅提升系统速度和性能。
有效的整合复杂和僵化的数据层：配置新的应用软件或者更新应该是一个非常精简和直接的过程。数据网格能降低管理成本和数据层集成的困扰，有助于企业产品更快的进入市场。
混合IT环境中的互操作：如今的企业用户都身处各种IT环境之中。应用软件和基础架构可能是内部的，也可能是在云上的，可能是传统的，也可能是现代的。数据网格担当的是数据抽象层的角色，适用于各种环境，应用软件，平台和数据库。
内存中数据网格是一种智能化分布式缓存解决方案，能允许应用软件满足性能，可用性，可靠性，规模和灵活性的苛刻要求。它可以作为关联数据库(RDBMS)和应用软件之间的中间层，保留短暂性或临时性数据，或需要在多个位置之间进行快速存取，频繁访问的数据。关联数据库(RDBMS)可以随时将不常访问的数据释放出来用于使用或者修改。
简单来说，数据网格充当的的是应用软件的增压器。能提升应用软件的性能来满足运行高峰时期更大规模的交易流量。受益于数据网格分布式的容错特性，它非常适用于支持当今全球范围内的企业用户。数据网格可以用于当今各种不同的行业和应用案例。举例来说，提供涵盖移动和网络应用软件的无缝式用户体验，通过业务的季节性波动实现可靠的性能和规模化，或者降低传统关联数据库的负载来为用户提供高响应的服务。数据网格技术还被逐渐应用于全球企业用户来实时管理和分配在不同数据中心里的资源。
企业用户当今所面临的如何轻松解决数据层扩展的挑战存在于各个行业，无论是使用实时信息，应对大规模交易流量，满足高级别正常工作时间的期望，还是整合多样的动态IT环境都是如此。内存中数据网格技术能帮助企业用户获得高级别的应用软件灵活性和性能，简化与数据层之间的互动，帮助他们充分利用业务机会，缩短产品上市的时间。
Christina Wong是红帽公司负责Red Hat JBoss Data Grid和Red Hat JBoss Portal Platform高级产品销售经理。她持有巴布森学院(Babson College)的MBA学位，并拥有10年高科技工程和业务经验。
