{"id":100558,"date":"2026-11-06T18:02:00","date_gmt":"2026-11-06T18:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.azul.com\/?post_type=press_release&#038;p=100558"},"modified":"2026-11-06T18:02:00","modified_gmt":"2026-11-06T18:02:00","slug":"azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen","status":"publish","type":"press_release","link":"https:\/\/www.azul.com\/de\/newsroom\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\/","title":{"rendered":"Azul Prime bietet im Vergleich zum Standard-OpenJDK eine 2- bis 5-mal schnellere Java-Aufw\u00e4rmzeit, indem JVMs in die Lage versetzt werden, voneinander zu lernen"},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":85,"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-100558","press_release","type-press_release","status-publish","hentry","release_type-press-release"],"acf":{"type":[{"term_id":393,"name":"Press Release","slug":"press-release","term_group":0,"term_taxonomy_id":393,"taxonomy":"release_type","description":"","parent":0,"count":408,"filter":"raw","term_order":"0"}],"title":"Azul Prime bietet im Vergleich zum Standard-OpenJDK eine 2- bis 5-mal schnellere Java-Aufw\u00e4rmzeit, indem JVMs in die Lage versetzt werden, voneinander zu lernen ","date":"Oktober 6, 2026","logo":{"image":false,"customer_id":null},"subtitle":"Der Cloud-Native-Compiler \u00fcbertr\u00e4gt den vollst\u00e4ndig optimierten, kompilierten Code einer Anwendung beim Start an jede neue Instanz und reduziert so den Warm-up-Aufwand drastisch","body_content":"<p><strong>SUNNYVALE, Kalifornien, 6. Oktober 2026 <\/strong>\u2013 <a href=\"https:\/\/www.azul.com\">Azul<\/a>, der vertrauensw\u00fcrdige Marktf\u00fchrer f\u00fcr Enterprise Java in einer KI-gepr\u00e4gten Welt, gibt bekannt, dass <a href=\"https:\/\/www.azul.com\/products\/prime-2\/\">Azul Prime<\/a> nun eine zwei- bis f\u00fcnfmal schnellere Anwendungs-Warm-up-Zeit im Vergleich zu Standard-OpenJDK bietet. Dadurch k\u00f6nnen Unternehmen schlankere, dynamischere und kosteneffizientere Java-Bereitstellungen betreiben.<\/p>\n<p>Diese Verbesserung ist <a href=\"https:\/\/www.azul.com\/products\/prime\/cloud-native-compiler\/\">dem Cloud Native Compiler<\/a> des Azul Optimizer Hub zu verdanken, einer speziellen Funktion von Azul Prime. Diese zentralisiert und speichert die Just-in-Time-Kompilierungen (JIT) \u00fcber eine ganze Flotte von Java Virtual Machines (JVMs) hinweg zwischen, anstatt es jeder JVM zu \u00fcberlassen, die Leistung isoliert zu optimieren. Neue Instanzen, die f\u00fcr eine bestimmte Anwendung oder einen Microservice gestartet werden, erhalten beim Start gestreamten, vollst\u00e4ndig optimierten kompilierten Code, noch bevor sie Datenverkehr entgegennehmen. Dadurch erreichen Anwendungen ihre volle Leistung weitaus schneller als mit Standard-OpenJDK.<\/p>\n<p><strong>Der flottenweite Warm-up-Aufwand<\/strong><\/p>\n<p>Der \u00dcbergang zu containerbasierten Cloud-Anwendungen und -Diensten, die sich dynamisch skalieren lassen, in Verbindung mit der deutlich schnelleren Bereitstellung von Code durch den Einsatz von KI-Codegenerator-Tools macht ein effizientes JVM-Warm-up wichtiger denn je. Fast zwei Drittel der Organisationen mit Kubernetes-Einsatz skalieren mittlerweile automatisch \u2013 ein Anstieg gegen\u00fcber den rund 55 Prozent vor weniger als zwei Jahren, wie aus dem Bericht \u201e2025 State of Containers and Serverless\u201c von Datadog hervorgeht.<a href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\">[1]<\/a> Gleichzeitig luden Entwickler im Jahr 2025 fast 1 Milliarde Code\u00e4nderungen (Commits) auf GitHub hoch \u2013 ein Anstieg von 25 Prozent gegen\u00fcber dem Vorjahr \u2013, da KI-Codegeneratoren das Tempo des Wandels beschleunigen, wie aus dem \u201eOctoverse\u201c-Bericht 2025 von GitHub hervorgeht.<a href=\"#_ftn2\" name=\"_ftnref2\">[2]<\/a><\/p>\n<p>Bei herk\u00f6mmlichen Bereitstellungen hat keine JVM einer Anwendung Kenntnis davon, was andere Instanzen in der Flotte bereits gelernt und optimiert haben. Daher f\u00fchrt jede neue Instanz zun\u00e4chst langsameren, weniger optimierten Code aus, bis sie im Laufe der Ausf\u00fchrung erkennt, dass bestimmte Codesegmente h\u00e4ufig genug verwendet werden, um optimiert zu werden \u2013 was zu dem bekannten \u201eWarm-up\u201c-Problem beim Starten neuer Instanzen f\u00fchrt. Skalierung behebt dieses Problem nicht: Unabh\u00e4ngig davon, wie viele Instanzen einer Flotte bereits aufgew\u00e4rmt sind, startet die n\u00e4chste Instanz \u201ekalt\u201c.<\/p>\n<p>Teams umgehen den Warm-up-Aufwand heute entweder durch eine \u00dcberdimensionierung der Rechenkapazit\u00e4t, um den langsamen Warm-up-Prozess abzufangen, oder indem sie nach jeder Bereitstellung einfach eine Phase mit verminderter Leistung und erh\u00f6hter Latenz in Kauf nehmen. Diese Umgehungsl\u00f6sungen f\u00fchren entweder zu h\u00f6heren Kosten durch ungenutzte Kapazit\u00e4ten, zu Umsatzverlusten durch entgangene Transaktionen beim Start der Anwendungen oder zu einer schlechten Kundenerfahrung aufgrund sp\u00fcrbarer Verlangsamungen. Diese Vorgehensweise wird immer teurer: Die CPU-\u00dcberprovisionierung in Kubernetes \u2013 also die L\u00fccke zwischen der bereitgestellten Kapazit\u00e4t und dem tats\u00e4chlichen Bedarf der Workloads \u2013 stieg laut dem \u201e2026 State of Kubernetes Optimization Report\u201c von Cast AI im Jahresvergleich von 40 auf 69 Prozent.<a href=\"#_ftn3\" name=\"_ftnref3\">[3]<\/a><\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung des Warm-up-Problems in Java-Flotten<\/strong><\/p>\n<p>Das Warm-up-Problem ist eine seit langem bestehende Herausforderung bei Java-Bereitstellungen. Azul bietet bereits seit 2014 Funktionen zur Bew\u00e4ltigung an, als das Unternehmen <a href=\"https:\/\/www.azul.com\/products\/components\/readynow\/\">ReadyNow<\/a> einf\u00fchrte, um Warm-up-Verz\u00f6gerungen bei einzelnen JVMs in latenzempfindlichen Workloads zu beheben. Im Jahr 2023 erweiterte Azul dies um <a href=\"https:\/\/www.azul.com\/newsroom\/azul-enhances-readynow-to-solve-javas-warmup-problem-simplify-operations-and-optimize-cloud-costs\/\">den \u201eReadyNow Orchestrator<\/a>\u201c, der das beste Warm-up-Optimierungsprofil \u00fcber die gesamte JVM-Flotte einer Anwendung hinweg \u00fcberwacht, daraus lernt und es jeder Instanz bereitstellt, die es anfordert. Der Cloud Native Compiler treibt diese flottenweite Intelligenz nun noch weiter voran: Anstatt kompilierten Code auf Anfrage bereitzustellen, liefert er ihn bereits beim Start vorausschauend aus. So f\u00e4hrt jede Instanz zwei- bis f\u00fcnfmal schneller hoch als mit Standard-OpenJDK. Mit dieser neuen Funktion erh\u00e4lt jede JVM-Instanz einer Anwendung oder eines Microservices nun:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vorausschauende Bereitstellung: <\/strong>Anstatt kompilierten Code Methode f\u00fcr Methode anzufordern und zu empfangen, erh\u00e4lt eine Instanz beim Start als einzigen Datenstrom den vollst\u00e4ndig optimierten Code, dessen Bedarf auf der Grundlage fr\u00fcherer Instanz-Starts in der gesamten JVM-Flotte einer Anwendung vorhergesagt wurde.<\/li>\n<li><strong>Vorausschauende Installation: <\/strong>Anstatt h\u00e4ufig genutzte Codepfade durch langsame Codeinterpretation und -promotion zu ermitteln, installiert die neu gestartete Instanz Code, den die Anwendungsflotte bereits optimiert hat \u2013 abgeleitet aus der erfolgreichen Ausf\u00fchrung identischer Workloads \u2013, sodass diese Optimierungen bereits vorhanden sind, bevor der tats\u00e4chliche Datenverkehr eintrifft, und nicht erst darauf reagieren.<\/li>\n<li><strong>Keine \u00c4nderungen an der Anwendung: <\/strong>Es sind keine Neuprogrammierung, Neukompilierung oder Neugestaltung der Architektur f\u00fcr Anwendungen oder Microservices erforderlich; eine einfache Konfigurationseinstellung in Azul Prime mit dem Cloud Native Compiler erm\u00f6glicht diese spezielle Funktion.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Ergebnis ist, dass neue Instanz die bisherigen Arbeitsergebnisse der Anwendungsflotte \u00fcbernimmt, anstatt diese neu zu erlernen. So erreicht sie deutlich schneller als bei Standard-OpenJDK-Bereitstellungen die volle Produktionsgeschwindigkeit. Im Gegensatz zu Ahead-of-Time-Ans\u00e4tzen sammelt der Cloud Native Compiler Optimierungen \u00fcber eine gesamte Live-Flotte hinweg. Er lernt und optimiert kontinuierlich, w\u00e4hrend die Anwendung l\u00e4uft \u2013 der Nutzen vervielfacht sich also, je mehr Instanzen der Flotte in Betrieb sind. Keine andere JVM oder OpenJDK-Distribution.<\/p>\n<p><strong>Was ein schnelleres Warm-up erm\u00f6glicht<\/strong><\/p>\n<p>Das deutlich schnellere Erreichen der vollen Geschwindigkeit \u2013 anstatt Instanz f\u00fcr Instanz hochzufahren \u2013 ver\u00e4ndert die Wirtschaftlichkeit des Betriebs einer Java-Flotte in gro\u00dfem Ma\u00dfstab in zweierlei Hinsicht:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Reibungsloseres Auto-Scaling, geringere Cloud-Kosten: <\/strong>Java-Teams halten in der Regel zus\u00e4tzliche \u201eWarm-Standby\u201c-Instanzen als Kapazit\u00e4t bereit, die ausschlie\u00dflich dazu dient, die Zeit zu \u00fcberbr\u00fccken, die eine neue Instanz zum Aufw\u00e4rmen ben\u00f6tigt. Wenn neue Instanzen deutlich schneller produktiv sind, kann dieser ben\u00f6tigte Spielraum drastisch reduziert, wenn nicht sogar ganz eliminiert werden. Betreiber, die statisch \u00fcberprovisionieren oder geplantes Auto-Scaling nutzen, k\u00f6nnen nun m\u00f6glicherweise dynamisch skalieren und warme Instanzen schnell online schalten, um die Standby-Rechenkapazit\u00e4t drastisch zu reduzieren.<\/li>\n<li><strong>Reaktionsschnelles Kundenerlebnis: <\/strong>Bei Standard-OpenJDK-Bereitstellungen kommt es bei einer \u201ekalten\u201c JVM \u2013 auf der die ersten Transaktionen mit langsamerem, weniger optimiertem Code ausgef\u00fchrt werden \u2013 am ehesten zu Zeit\u00fcberschreitungen, langen Latenzzeiten oder St\u00f6rungen bei Kundenanfragen. Durch die erhebliche Reduzierung der Warm-up-Verz\u00f6gerung verh\u00e4lt sich jede neu skalierte oder neu bereitgestellte Instanz in der Regel bereits ab der ersten Anfrage wie der Rest der optimierten Flotte, sei es bei einem Traffic-Anstieg oder einer routinem\u00e4\u00dfigen Neubereitstellung. Dadurch wird die Leistung von Anfang an verbessert und ein nahtloses Kundenerlebnis geschaffen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Ergebnis ist besonders wichtig f\u00fcr Unternehmen, bei denen Spitzenleistung bereits ab der allerersten Anfrage unverzichtbar ist: Betrugserkennung, Echtzeit-Werbeauktionen, digitale Zahlungen, Multiplayer-Spiele und E-Commerce.<\/p>\n<p><strong>Ein schl\u00fcsselfertiger Ansatz f\u00fcr Vertriebspartner<\/strong><\/p>\n<p>Mit dieser neuen Funktion in Azul Prime mit dem Cloud Native Compiler k\u00f6nnen Vertriebspartner von Azul ihren Kunden erhebliche Kosteneinsparungen bieten, unter anderem durch ihre Professional-Services und Managed-Deployment-Angebote. Das alles erfolgt auf Basis der bereits vorhandenen Java-Anwendungsinfrastruktur und ohne die Notwendigkeit, Anwendungen neu zu schreiben oder die Architektur zu \u00fcberarbeiten.<\/p>\n<p>\u201eTeams haben sich so lange mit dem langsamen Hochfahren der JVM abgefunden, dass sie es als gegeben hinnehmen, \u00fcberzudimensionieren und die automatische Skalierung zu vermeiden, nur um das Problem zu verbergen\u201c, sagte <a href=\"https:\/\/www.azul.com\/leadership\/scott-sellers\/\">Scott Sellers<\/a>, Co-Founder und CEO von Azul. \u201eAzul Prime mit dem Cloud Native Compiler behebt dieses Problem. Eine neue Anwendungsinstanz \u00fcbernimmt die Compiler-Optimierungen, die ihre Flotte bereits gelernt und ausgef\u00fchrt hat, anstatt von Null anzufangen. Man muss nicht mehr f\u00fcr jede einzelne Instanz die \u201aAufw\u00e4rmkosten\u2018 tragen und verk\u00fcrzt so die Zeit, die eine bestimmte Anwendungsinstanz ben\u00f6tigt, um ihre volle Leistung zu erreichen.\u201c<\/p>\n<p>Der Cloud Native Compiler ist als Teil von<\/p>\n<p>Um zu erfahren, wie der Cloud Native Compiler von Azul Prime die Aufw\u00e4rmzeit in Ihrer gesamten Java-Flotte verk\u00fcrzen kann, <a href=\"https:\/\/www.azul.com\/products\/prime\/cloud-native-compiler\/\">besuchen Sie die Seite zum Cloud Native Compiler<\/a>.<\/p>\n<p><strong>FAQs:<\/strong><\/p>\n<p><strong>Warum startet eine Java-Anwendungsinstanz langsam, auch wenn sich der Code nicht ge\u00e4ndert hat?<\/strong><\/p>\n<p>Die Java Virtual Machine (JVM) ist f\u00fcr die Ausf\u00fchrung des Anwendungscodes verantwortlich. Beim Start beginnt sie, den Code zu interpretieren und (im Laufe der Zeit) zu kompilieren, um eine optimierte Ausf\u00fchrung zu erreichen. Dieser \u201eKaltstart\u201c-Prozess dauert eine gewisse Zeit, und jede Instanz in der Anwendungsflotte durchl\u00e4uft diesen langsamen Prozess, selbst wenn andere Instanzen bereits mit voller Geschwindigkeit laufen. Der Cloud Native Compiler von Azul Prime reduziert diesen Leistungsverlust, indem er den bereits kompilierten Code einer Anwendungsflotte beim Start an jede neue Instanz \u00fcbertr\u00e4gt, sodass diese im Vergleich zu Standard-OpenJDK zwei- bis f\u00fcnfmal schneller ihre volle Geschwindigkeit erreicht.<\/p>\n<p><strong>Wie kann ich vermeiden, Cloud-Kapazit\u00e4ten \u00fcberm\u00e4\u00dfig bereitzustellen, nur um die langsame Aufw\u00e4rmphase der JVM auszugleichen?<\/strong><\/p>\n<p>Eine \u00dcberdimensionierung und das Vorhalten zus\u00e4tzlicher Warm-Standby-Instanzen ist eine Notl\u00f6sung f\u00fcr eine zu langsam hochfahrende JVM, keine dauerhafte Behebung. Azul Prime geht die Ursache an: Neue Anwendungsinstanzen \u00fcbernehmen den kompilierten Code ihrer Flotte sofort beim Start, sodass Teams die ungenutzte Kapazit\u00e4t, die sie bisher zur Kaschierung von Hochfahrproblemen vorhielten, reduzieren oder sogar ganz eliminieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><strong>Gibt es eine M\u00f6glichkeit, die JIT-Kompilierung \u00fcber die gesamte Flotte einer Anwendung hinweg gemeinsam zu nutzen, anstatt sie bei jedem Start einer JVM zu wiederholen?<\/strong><\/p>\n<p>Ja. Der Cloud Native Compiler von Azul Prime speichert den kompilierten Code, den die Flotte einer Anwendung erzeugt, in einem zentralen Dienst zwischen; seine neueste Funktion \u00fcbertr\u00e4gt diesen Code beim Start proaktiv an jede neue Instanz, wodurch die Zeit, die eine Instanz ben\u00f6tigt, um ihre volle Leistung zu erreichen, weiter verk\u00fcrzt wird.<\/p>\n<p><strong>Was ist der schnellste Weg, um bei einer horizontal skalierten Java-Anwendung eine konsistente Leistung und Latenz \u00fcber alle Instanzen hinweg zu erzielen?<\/strong><\/p>\n<p>Die Konsistenz \u00fcber den gesamten JVM-Bestand einer Anwendung h\u00e4ngt davon ab, wie schnell neue Instanzen hochfahren und ihre voll optimierte Leistung erreichen. Azul Prime mit dem Cloud Native Compiler reduziert die Hochlaufzeit einer Instanz erheblich, indem neue Instanzen die im gesamten Bestand gesammelten Optimierungen installieren, bevor tats\u00e4chlicher Datenverkehr eintrifft \u2013 im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Bereitstellungen, bei denen jede Instanz unabh\u00e4ngig hochgefahren wird, was zu schlechter Leistung und Latenz w\u00e4hrend dieser Hochlaufphase f\u00fchrt.<\/p>\n<p><strong>Kann ich die Java-Aufw\u00e4rmleistung verbessern, ohne den Anwendungscode zu \u00e4ndern?<\/strong><\/p>\n<p>Ja. Das flottenweite Streaming von kompiliertem Code in Azul Prime wird durch eine einzige Konfigurations\u00e4nderung an einer Cloud Native Compiler-Bereitstellung aktiviert: Es ist keine Neuprogrammierung, Neukompilierung oder Umstrukturierung der Anwendung erforderlich.<strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u00dcber Azul<\/strong><\/p>\n<p>Azul ist der vertrauensw\u00fcrdige Marktf\u00fchrer im Bereich Enterprise Java f\u00fcr die heutige KI- und Cloud-first Welt. Seine Open-Source-basierte Java-Plattform erm\u00f6glicht es Unternehmen, den gesamten Java-Lebenszyklus zu optimieren, um die Leistung zu beschleunigen, die Sicherheit zu erh\u00f6hen, Lizenz- und Cloud-Kosten zu senken und die Produktivit\u00e4t der Entwickler zu steigern. Azul unterst\u00fctzt gesch\u00e4ftskritische Systeme f\u00fcr 37 Prozent der Fortune-100-Unternehmen, 50 Prozent der Forbes-Top-10-Marken mit dem h\u00f6chsten Markenwert weltweit und die zehn weltweit f\u00fchrenden Finanzhandelsunternehmen. Weitere Informationen finden Sie unter <a href=\"https:\/\/www.azul.com\/\">azul.com<\/a> und folgen Sie @azulsystems.<\/p>\n<p>#\u00a0\u00a0 #\u00a0\u00a0 #<\/p>\n<p><strong>Pressekontakt:<\/strong><\/p>\n<p><strong>PER Connect<br \/>\n<\/strong>Daniela Fichtl \/ Nicole Stadtm\u00fcller<strong><br \/>\n<\/strong>Hofmannstra\u00dfe 54<strong><br \/>\n<\/strong>81379 M\u00fcnchen<br \/>\nTelefon: + 49 89 17959 18-0<strong><br \/>\n<\/strong>E-Mail: <a href=\"mailto:azul@per-group.com\">azul@per-group.com<\/a><\/p>\n<p><a href=\"#_ftnref1\" name=\"_ftn1\">[1]<\/a> Datadog: Der Stand der Dinge bei Containern und Serverless, 6. November 2025.<\/p>\n<p><a href=\"#_ftnref2\" name=\"_ftn2\">[2]<\/a> GitHub: \u201e Octoverse: Jede Sekunde kommt ein neuer Entwickler zu GitHub hinzu, w\u00e4hrend KI TypeScript auf Platz 1 bringt .\u201c Der GitHub-Blog, 28. Oktober 2025.<\/p>\n<p><a href=\"#_ftnref3\" name=\"_ftn3\">[3]<\/a> Cast AI: <a href=\"https:\/\/cast.ai\/reports\/kubernetes-optimization-report\/\">Bericht zum Stand der Kubernetes-Optimierung 2026<\/a><\/p>\n<p><a href=\"mailto:rdumouchelle@azul.com\">@Rebekah Dumouchelle<\/a> Ist jede neue Instanz in der Flotte mit dem Cloud Native Compiler verbunden? W\u00e4re das pr\u00e4ziser und genauer?<\/p>\n<p><a href=\"mailto:rdumouchelle@azul.com\">@Rebekah Dumouchelle<\/a> H\u00e4lt dies im Vergleich zu den zentralisierten Diensten von IBM Semeru und anderen Wettbewerbern stand?<\/p>\n<p>Nach unseren Recherchen gibt es keine OpenJDK-Distribution, die einen flottenweiten Anwendungsbereich mit kumulativen, sich verst\u00e4rkenden Verbesserungen verbindet.<\/p>\n<p>Wir erheben derzeit keine Geb\u00fchren f\u00fcr CNC oder OptHub \u2013<a href=\"mailto:rdumouchelle@azul.com\"> @Rebekah Dumouchelle<\/a> Du kannst das noch einmal bei Karen best\u00e4tigen lassen.<\/p>\n<p>Best\u00e4tigt.<\/p>\n"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v28.8 (Yoast SEO v28.8) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Azul Prime bietet im Vergleich zum Standard-OpenJDK eine 2- bis 5-mal schnellere Java-Aufw\u00e4rmzeit, indem JVMs in die Lage versetzt werden, voneinander zu lernen - Azul | Better Java Performance, Superior Java Support<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Azul Prime bietet im Vergleich zum Standard-OpenJDK eine 2- bis 5-mal schnellere Java-Aufw\u00e4rmzeit, indem JVMs in die Lage versetzt werden, voneinander zu lernen\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.azul.com\/de\/newsroom\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Azul Prime bietet im Vergleich zum Standard-OpenJDK eine 2- bis 5-mal schnellere Java-Aufw\u00e4rmzeit, indem JVMs in die Lage versetzt werden, voneinander zu lernen\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.azul.com\/de\/newsroom\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Azul | Better Java Performance, Superior Java Support\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/AzulSystemsInc\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.azul.com\/wp-content\/uploads\/azul-social-share.png?wsr\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1164\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"510\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@azulsystems\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"NewsArticle\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/de\\\/newsroom\\\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/de\\\/newsroom\\\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Nick Van Huis\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/c335d298780fb87ffd4ea4c388b932b0\"},\"headline\":\"Azul Prime bietet im Vergleich zum Standard-OpenJDK eine 2- bis 5-mal schnellere Java-Aufw\u00e4rmzeit, indem JVMs in die Lage versetzt werden, voneinander zu lernen\",\"datePublished\":\"2026-11-06T18:02:00+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/de\\\/newsroom\\\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\\\/\"},\"wordCount\":24,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/#organization\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/de\\\/newsroom\\\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.azul.com\\\/de\\\/newsroom\\\/azul-prime-bietet-im-vergleich-zum-standard-openjdk-eine-2-bis-5-mal-schnellere-java-aufwaermzeit-indem-jvms-in-die-lage-versetzt-werden-voneinander-zu-lernen\\\/\",\"name\":\"Azul Prime bietet im Vergleich zum Standard-OpenJDK eine 2- bis 5-mal schnellere Java-Aufw\u00e4rmzeit, indem JVMs in die Lage versetzt werden, voneinander zu lernen - 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