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Die vielseitigste Runtime Engine am Markt

Eine einzige Runtime

Verwirklichen Sie beliebige Integrationsmuster mit einer einzigen Runtime für alle Ihre APIs und Integrationen.

Flexibler Einsatz

Bereitstellung in der Cloud, lokal oder mit einem hybriden Ansatz.

Anpassungsfähige Architektur

Die Architektur kann ereignisgesteuert, dienstorientiert oder eine Microservice-Architektur sein.

Vorteile der Mule Runtime Engine

Screenshot zu Mule Runtime Engine: Konnektivität mit allen Systemen

Konnektivität mit allen Systemen

Mit einer Runtime, die die intelligente Verwaltung von Routing, Data-Mapping, Orchestrierung, Zuverlässigkeit und Sicherheit zwischen Systemen und Anwendungen übernimmt, sind Sie für jeden Konnektivitäts-Anwendungsfall gewappnet. Stellen Sie mit Anypoint Connectors Verbindungen zu gängigen Systemen und Datenbanken her, oder verwenden Sie das Mule SDK, um anpassbare Module für die Integration eigener Systeme zu erstellen.

Flexibilität und hohe Verfügbarkeit

Nutzen Sie eine auf Ausfallsicherheit ausgelegte Runtime, um Uptime für jede Implementierung – ob in der Cloud oder lokal – zu gewährleisten. Mit der Classloader Isolation von Mule, durch die Runtime- und App-Abhängigkeiten getrennt werden, lassen sich Upgrades ohne Downtime durchführen. Und mit dem dynamischen selbsteinstellenden Mechanismus von Mule können Sie wertvolle Zeit bei der Leistungsoptimierung sparen.

Die Architektur skalieren

Verschieben Sie Millionen von Datensätzen zwischen Anwendungen oder Datenquellen mithilfe der in Mule integrierten Funktion zur Batchintegration, non-blocking I/O oder beidem. Jede Komponente der Mule Runtime hat eine klar definierte Rolle und ist vollständig von anderen Komponenten abgekoppelt, wodurch Nutzer unkompliziert neue Abläufe erstellen und zukünftige Upgrades entwerfen können.

Darstellung zu Mule: Flexibilität – Menschen und Cloud
Screenshot zu Mule: Daten zuordnen

Daten und Formate zuordnen und transformieren

Nutzen Sie DataWeave, um verschiedene Arten von Datentransformationen zu unterstützen – vom einfachen Eins-zu-Eins-Mapping bis hin zu aufwendigen Transformationen wie Normalisierung, Gruppierungen, Verbindungen, Partitionierung, Pivots und Filterung.

Daten automatisch streamen und verarbeiten

Automatisches Streamen ermöglicht Content-Caching, Payloads, die größer sind als der Speicher, und das Schließen von Benutzer-Streams. Sie können Daten gleichzeitig streamen und auf diese zugreifen, um Informationen skalierbar zu verarbeiten und zu transformieren.

Mehr über die Anypoint Platform

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Unser Expertenteam gibt Ihnen einen Überblick über die Anypoint Platform.

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API-led Connectivity

Der nächste Schritt in der Evolution der SOA

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Magic Quadrant Leader

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