Redis Enterprise | All in One

Através da campanha All in One, reforçamos que a Redis Enterprise é um canivete suíço, no que diz respeito a um banco de dados robusto. Além disso, trabalha em “memory” e foi criada pelos mesmos desenvolvedores do Redis Open Source.
A princípio, All in One mantém a simplicidade e o alto desempenho do Redis, além de adicionar muitos recursos de nível empresarial. Por exemplo, a escala linear a centenas de milhões de operações por segundo e a distribuição global Active-Active com latência local. Nesse sentido, ainda soma Redis on Flash para suportar grandes conjuntos de dados, ao custo da infraestrutura baseada em disco e tempo de 99,999% de atividade, com base na durabilidade integrada e no failover de um único-dígito-segundo.
Por isso, All in One estende a funcionalidade Redis para oferecer suporte a qualquer método de modelagem de dados, com módulos como RediSearch, RedisGraph, RedisJSON, RedisTimeSeries e RedisAI. De tal forma que permite que operações sejam executadas entre módulos e núcleo. Assim, tudo isso é fornecido enquanto mantém a latência do banco de dados em um milissegundo, para que sua aplicação possa responder na mesma hora. Em seguida, veja um pouco mais sobre cada uma dessas ferramentas.
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RediSearch

Por analogia, os mecanismos de pesquisa são lentos na indexação de dados. Como resultado, demora para mostrar novos conteúdos nos resultados da pesquisa.

Sem dúvida, RediSearch é um mecanismo de pesquisa rápida, que roda em seu conjunto de dados Redis. Por isso, permite que que você consulte dados que foram indexados para responder a consultas complexas. Além disso, pode ser usado como índice secundário para dados hospedados em outros locais, como uma pesquisa rápida de texto ou um mecanismo de preenchimento automático ou de pesquisa, que alimenta outros módulos como RedisGraph e RedisTimeSeries.

Sobretudo, é escrito em C e construído a partir do zero, na moderna estrutura de dados e com um protocolo Redis eficiente. Portanto, RediSearch é o mecanismo de pesquisa mais rápido do mercado. Além disso, é rico em recursos, suporta inclusive classificação, consultas booleanas, filtros geográficos, sinônimos, outros filtros e intervalos numéricos, agregação e muito mais. Por fim, ainda permite que você adicione seu próprio código de pontuação personalizado.

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RedisGraph

De fato, com vários saltos nas arquiteturas tradicionais de bancos de dados de gráficos, a execução de sua consulta é ineficiente e lenta. Principalmente porque se baseia em listas de adjacências, uma abordagem que é abaixo do ideal para o processá-los.

Por isso, o RedisGraph é baseado em uma abordagem e arquitetura exclusivas, que traduz consultas Cypher em operações matriciais executadas em mecanismo GraphBLAS. Assim, esse novo design permite que casos de uso, como operação de gráfico social, detecção de fraude e recomendação em tempo real, sejam executados de 10 a 600 vezes mais rápido do que qualquer outro banco de dados de gráficos.

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RedisJSON

A fim de armazenar um objeto JSON em uma implementação nativa do Redis, use uma estrutura de dados String ou divida-a em campos Hash, impondo uma sobrecarga de conversão em sua aplicação.

Aliás, RedisJSON faz do JSON uma estrutura de dados nativa no Redis. Com efeito, foi desenvolvido para manipulação rápida, eficiente e em memória de documentos JSON em alta velocidade e volume. Como resultado, você pode armazenar os dados do documento em formato hierárquico e semelhante a uma árvore, além de escalá-los e consultá-los com eficiência, o que melhora muito o desempenho em relação às soluções de banco de dados de documentos existentes baseadas em disco.

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RedisTimeSeries

Antes de tudo, Redis tem sido usado como um banco de dados de séries temporais em tempo real por muitos anos. Portanto, potencializou casos de uso como IoT, preços de ações e telemetria.

Dessa forma, com o RedisTimeSeries, recursos como redução de amostragem automática, agregações, rotulagem e pesquisa, compactação e consultas aprimoradas de vários intervalos são agora suportados nativamente pelo Redis. Ademais, conectores integrados a ferramentas de monitoramento populares, como Prometheus e Grafana, permitem a extração de dados em formatos úteis para visualizar e monitorar. Enfim, RedisTimeSeries mantém o DNA do Redis, por isso é muito mais rápido que qualquer outro banco de dados de séries temporais.

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RedisBloom

Em primeiro lugar, filtros Bloom e Cuckoo, TopK e CountMinSketch são usados para dar suporte a consultas de associação de dados, graças à sua eficiência de espaço e a função de associação constante. Pois bem, dito isto, não é fácil desenvolver implementações probabilísticas rápidas e eficientes da estrutura de dados.

Então, os benchmarks mostraram que a implementação Redis, para filtros Bloom e outras estruturas de dados probabilísticas, é mais rápida em termos de magnitude do que outras implementações do mesmo tipo. Desse modo, ao ser implantado no Redis Enterprise, o RedisBloom desfruta de escala linear, tempo de failover de um dígito-segundo e durabilidade, com fácil provisionamento e recursos de monitoramento integrados.

Redis Streams

Acima de tudo, o Redis Streams funciona como um canal de comunicação para a construir arquiteturas de streaming. Além disso, funciona também como estrutura de log para dados persistentes, o que torna o Streams a solução perfeita para fornecer os eventos.

Dessa maneira, é uma estrutura de dados incrivelmente poderosa, já que gerencia fluxos de dados velozes (como uma fila de mensagens). Ao mesmo tempo, com particionamento, replicação e persistência prontos para uso, pode capturar e processar milhões de pontos de dados por segundo com baixíssima latência. Assim, baseado em implementação eficiente de árvore de base, torna as consultas de alcance e pesquisa muito rápidas. Enfim, ainda conecta produtores e consumidores com chamadas assíncronas, além de suportar grupos de consumidores.

Redis Pub/Sub

Por certo, o Redis Pub/Sub é um protocolo de mensagens muito leve, projetado para transmitir notificações ao vivo em um sistema. Então, é ideal para propagar mensagens de vida curta quando em baixa latência e enormes taxas de transferência são críticas.

Em suma, além do armazenar dados, Redis pode ser usado como plataforma de Publicador/Assinante. Nesse sentido, os editores podem emitir mensagens para qualquer número de assinantes em um canal. Em seguida, essas mensagens são acionadas e esquecidas, já que se alguma for publicada e não houver assinantes, é destruída e não pode ser recuperada.

Por fim, uma vez inscrito em um canal, o cliente em modo de assinante não pode emitir nenhum comando. Dessa maneira, torna-se somente para leitura. Por certo, a publicação não tem essa limitação.

Gostaria de saber mais sobre a sustentação com Redis Enterprise ou apenas tirar alguma dúvida? Preencha seus dados que logo retornaremos seu contato.

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