Redis

Todos os dados do Redis residem na memória, o que permite acesso a dados de baixa latência e alta taxa de transferência. Diferentemente dos bancos de dados tradicionais, os datastores na memória não exigem uma viagem ao disco, reduzindo a latência do mecanismo para microssegundos. Por causa disso, os datastores na memória podem suportar uma ordem de magnitude a mais de operações e tempos de resposta mais rápidos. O resultado é uma performance excepcional, com operações de leitura ou gravação demorando em média menos de um milissegundo e suporte a milhões de operações por segundo.

Ao contrário de outros datastores de chave-valor que oferecem estruturas de dados limitadas, o Redis tem uma grande variedade de estruturas de dados para atender às necessidades de suas aplicações. Os tipos de dados do Redis incluem:

• Strings – dados em texto ou binários com tamanho de até 512 MB
• Listas – uma coleção de strings na ordem em que foram adicionadas
• Conjuntos: uma coleção não ordenada de strings com a capacidade de fazer a intersecção, união e diferenciação de outros tipos de conjunto
• Conjuntos ordenados: conjuntos ordenados por um valor
• Hashes: uma estrutura de dados para armazenar uma lista de campos e valores
• Bitmaps: um tipo de dados que oferece operações de nível de bits
  
• HyperLogLogs: uma estrutura de dados probabilística para estimar os itens únicos em um conjunto de dados
  
• Transmissões: uma fila de mensagens de estrutura de dados de log
• Dados geoespaciais: um mapa de registros com base em longitude/latitude, “proximidades”
• JSON - um objeto aninhado e semiestruturado de valores nomeados que suportam números, strings, booleanos, matrizes e outros objetos
  

O Redis permite que você escreva código tradicionalmente complexo com linhas mais simples e em menor quantidade. Com o Redis, você escreve menos linhas de código para armazenar, acessar e usar dados em suas aplicações. A diferença é que os desenvolvedores que usam o Redis podem usar uma estrutura de comando simples, em oposição às linguagens de consulta de bancos de dados tradicionais. Por exemplo, você pode usar a estrutura de dados de hash do Redis para migrar dados para um datastore com apenas uma linha de código. Uma tarefa similar, em um datastore sem estruturas de dados de hash, exigiria muitas linhas de código para a conversão de um formato para o outro. O Redis é fornecido com estruturas de dados nativas e várias opções para manipular e interagir com dados. Mais de cem clientes de código aberto estão disponíveis para os desenvolvedores do Redis. As linguagens compatíveis incluem Java, Python, PHP, C, C++, C#, JavaScript, Node.js, Ruby, R, Go e muitas outras.

O Redis emprega uma arquitetura de réplica principal e oferece suporte à replicação assíncrona, o que permite a replicação de dados para vários servidores de réplica. Essa arquitetura oferece maior performance de leitura (com a distribuição das solicitações entre vários servidores) e recuperação quando o servidor primário sofre uma interrupção. Para proporcionar persistência, o Redis oferece suporte a backups em um ponto anterior no tempo (cópia do conjunto de dados do Redis para o disco).

O Redis não foi criado para ser um banco de dados durável e consistente. Se você precisa de um banco de dados durável compatível com o Redis, considere o Amazon MemoryDB for Redis. Como o MemoryDB usa um log transacional durável que armazena dados em várias zonas de disponibilidade (AZs), você pode usá-lo como seu banco de dados primário. O MemoryDB foi criado para permitir que os desenvolvedores usem a API do Redis sem se preocupar com o gerenciamento de um cache separado, um banco de dados ou uma infraestrutura subjacente.

O Redis oferece uma arquitetura de réplica principal em um único nó principal ou em uma topologia de clusters. Dessa forma, você pode criar soluções altamente disponíveis que oferecem performance e confiabilidade consistentes. Quando for necessário ajustar o tamanho do cluster, você poderá usar uma das diversas opções de escalabilidade vertical ou horizontal disponíveis. Assim, o cluster pode crescer com a demanda.

O Redis é um projeto de código aberto que conta com o suporte de uma comunidade vibrante, incluindo a AWS. Não há aprisionamento a nenhum fornecedor ou tecnologia, pois o Redis é baseado em padrões abertos, compatível com formatos de dados abertos e disponibiliza um rico conjunto de clientes.

O Redis é uma excelente escolha para a implementação de caches de memória altamente disponíveis para diminuir a latência de acesso aos dados, aumentar a produtividade e aliviar a sobrecarga de aplicativos e bancos de dados relacionais ou NoSQL. O Redis pode fornecer itens frequentemente solicitados com um tempo de resposta inferior a um milissegundo. Além disso, pode escalar facilmente para processar cargas maiores sem necessidade de aumentar o back-end de alto custo. Entre os exemplos mais comuns de armazenamento em cache com o Redis, estão resultados de consultas de banco de dados, sessões persistentes, páginas web e objetos frequentemente usados como imagens, arquivos e metadados.

O Redis oferece suporte a Pub/Sub com correspondência de padrões e a várias estruturas de dados como listas, conjuntos ordenados e hashes. Assim, o Redis pode oferecer suporte a salas de chat de alta performance, streams de comentários em tempo real, feeds de mídia social e intercomunicação de servidores. A estrutura de dados Redis List facilita a implementação de uma fila leve. As listas oferecem operações atômicas e recursos de bloqueio e são adequadas para vários aplicativos que exigem um agente de mensagens ou uma lista circular confiável.

O Redis é uma escolha comum de desenvolvedores de jogos que precisam criar placares em tempo real. Basta usar a estrutura de dados Sorted Set do Redis que disponibiliza a especificidade de elementos enquanto mantém a lista classificada de acordo com suas pontuações. A criação de uma lista classificada em tempo real é tão fácil quanto atualizar a pontuação de um usuário toda vez que ela muda. Você também pode usar conjuntos classificados para processar dados de séries temporais usando time stamps como pontuação.

O Redis é um datastore na memória com alta disponibilidade e persistência, escolhido frequentemente por desenvolvedores de aplicativos para armazenar e gerenciar dados de sessão para aplicativos na escala da Internet. O Redis oferece a latência inferior a um milissegundo, a escala e a resiliência necessárias para gerenciar dados de sessão como perfis de usuário, credenciais, estados de sessão e personalizações específicas de usuários.

O Redis oferece um datastore rápido na memória para viabilizar casos de uso de streaming ao vivo. O Redis pode ser usado para armazenar metadados sobre perfis de usuários, visualização de históricos e informações/tokens de autenticação para milhões de usuários, bem como armazenar arquivos manifesto para possibilitar que CDNs façam streaming de vídeo para milhões de usuários de dispositivos móveis e desktops ao mesmo tempo.

O Redis oferece estruturas e operadores de dados na memória para uso específico, o que permite gerenciar em tempo real dados geoespaciais em grande escala e velocidade. Comandos como GEOADD, GEODIST, GEORADIUS e GEORADIUSBYMEMBER para armazenar, processar e analisar dados geoespaciais em tempo real facilitam e agilizam o uso de recursos geoespaciais com o Redis. Você pode usar o Redis para adicionar aos aplicativos recursos baseados em localização como tempo de percurso, distância do percurso e pontos de interesse.

Aplicativos modernos e orientados a dados exigem machine learning para processar rapidamente um grande volume e variedade de dados e automatizar a tomada de decisões. Para casos de uso como detecção de fraudes em jogos e serviços financeiros, fazer ofertas em tempo real em tecnologia de anúncios e matchmaking para encontros e transporte solidário, a capacidade de processar dados ao vivo e tomar decisões em dezenas de milissegundos é fundamental. O Redis oferece um datastore ágil na memória para criar, treinar e implantar rapidamente modelos de Machine Learning.

O Redis pode ser usado com soluções de streaming como Apache Kafka e Amazon Kinesis, atuando como datastore na memória para consumir, processar e analisar dados em tempo real com latência inferior a um milissegundo. O Redis é uma escolha ideal para casos de uso de análises em tempo real, como análises de mídia social, direcionamento de anúncios, personalização e IoT.