Финал серии: три сценария, которые переживают оверхед платформы, — рабочий набор за границей RAM (Redis против двух конфигураций Aerospike), цена выноса вычислений к данным (Tarantool против Ignite) и etcd под несвойственной нагрузкой. Почему абсолютной latency здесь нет и почему это делает выводы прочнее — и итоговая карта выбора «задача → система → способ ускорения»
Две системы для масштаба: Aerospike с гибридной архитектурой памяти (индекс в DRAM по умолчанию, данные в RAM или на flash) — и живая цена индекса в байтах; и Apache Ignite как in-memory data grid + compute grid, где вычисление едет к данным через affinity colocation, а экономия сети измеряется в объектах
С чего начинается in-memory computing: почему память ускоряет (иерархия памяти, latency RAM vs SSD vs сеть), главные трейдофы (durability, стоимость RAM, консистентность, объём) и карта шести систем по ролям — от кэша до координации
