Redis fournit une ingestion de données rapide, sans brûlures d’estomac

Redis fournit une ingestion de données rapide, sans brûlures d’estomac

Imaginez visiter un parc d’attractions, consommer de grandes quantités des quatre principaux groupes alimentaires du parc d’attractions (qui sont les chiens de maïs, le gâteau en entonnoir, les cônes de neige et la barbe à papa bien sûr), puis tourner sauvagement sur le Tilt-A-Whirl. Le volume et la variété (et osons-nous suggérer la vitesse ?) des aliments que vous venez de consommer sont susceptibles de submerger votre estomac, provoquant une gêne et le forçant à ralentir et à se regrouper afin de s’adapter aux indulgences de la journée.

Mais votre pile logicielle n’a pas le luxe de ralentir, même pas une fraction de sous-milliseconde ; il doit gérer toutes les données qui lui sont envoyées sans transpirer ni faire exploser un Tums. L’ingestion et le traitement rapides des données sont une exigence de plus en plus courante pour les cas d’utilisation du Big Data, et les parties prenantes internes et les clients en sont venus à s’attendre à (et à compter sur) la prise de décision en temps réel qu’il permet.

La collecte, le stockage et le traitement de grands volumes de données très variées et à grande vitesse est une tâche qui présente plusieurs défis de conception complexes, en particulier dans des domaines tels que l’IoT, le commerce électronique, la sécurité, les communications, le divertissement, la finance et la vente au détail.

Et c’est là que Redis a un réel avantage. Il relève ces défis avec une facilité inégalée par d’autres solutions d’ingestion rapide de données, qui ont tendance à être complexes et sur-conçues pour des exigences simples.

En fait, dans une enquête indépendante menée par TechValidate auprès des clients Redis, 74 % ont déclaré utiliser Redis pour la messagerie et l’ingestion de données.

Redis for Data Ingest

Nous avons décrit quelques-unes des fonctionnalités exceptionnelles qui rendent Redis si parfaitement adapté à la messagerie, au streaming de données et à l’ingestion rapide de données.

Haute performance avec le plus petit nombre de serveurs

En matière de performances, Redis a été référencé pour gérer plus d’un million d’opérations de lecture/écriture par seconde, avec des latences inférieures à la milliseconde sur une instance cloud de taille modeste d’un ou deux serveurs. Cela fait de Redis la base de données NoSQL la plus économe en ressources du marché.

Structures de données flexibles pour l’analyse en temps réel

Redis offre une variété de structures de données telles que des listes, des ensembles, des ensembles triés et des hachages qui fournissent un traitement de données simple et polyvalent afin de combiner efficacement l’ingestion de données à grande vitesse et l’analyse en temps réel. En tirant parti des structures de données spécialement conçues pour prendre en charge l’objectif visé (par exemple, l’analyse de séries chronologiques, l’analyse spatiale, l’apprentissage automatique, etc.), les opérations d’analyse bénéficient d’une amélioration considérable des performances, car ces structures de données fournissent non seulement des mécanismes Pour stocker plus élégamment des données à structure variable, ils sont également livrés avec des opérations intégrées qui effectuent des analyses complexes dans la base de données sur les données, directement dans la mémoire où elles sont stockées.

Une autre amélioration des performances provient des capacités de publication/abonnement de Redis, qui lui permettent d’agir comme un courtier de messages efficace entre des nœuds d’ingestion de données répartis géographiquement. Les applications productrices de données publient des données en continu sur des canaux dans le(s) format(s) requis, et les applications consommatrices s’abonnent aux canaux qui les concernent, recevant des messages de manière asynchrone au fur et à mesure qu’ils sont publiés.

Mémoire flash économique

Pour les ensembles de données mesurés en téraoctets, Redis Enterprise de Redis est amélioré pour fonctionner sur une combinaison de RAM et de mémoire Flash. La possibilité de stocker simultanément des clés et des valeurs chaudes dans la RAM et des valeurs froides dans une mémoire Flash plus économique réduit considérablement les coûts d’exploitation sans compromettre la réactivité. Pour les ensembles de données plus volumineux, qui deviennent rapidement la norme, il s’agit du moyen le plus économique d’offrir des performances en mémoire à l’échelle du Big Data.

Vous voulez en savoir plus ?

Nous avons récemment publié un livre blanc intitulé Redis pour une ingestion rapide de données. Il passe en revue les défis rencontrés lors de la conception de solutions d’ingestion de données rapides et comment Redis les relève avec très peu d’effort. Pour ceux d’entre vous qui aiment plonger en profondeur, il existe un exemple de scénario d’ingestion rapide de données à suivre, et trois méthodes différentes, complètes avec du code (oh oui !), Pour accomplir ce scénario.

Au fur et à mesure que les besoins en Big Data de votre organisation augmentent, n’oubliez pas que la réalisation d’une ingestion rapide et d’un traitement en temps réel de données volumineuses, variées et à grande vitesse ne doit pas vous donner de maux de tête.ou vos brûlures d’estomac du système. Utilisez simplement Redis Enterprise.

Development Source

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