RedisDays งานเสมือนทั่วโลกสามส่วนของเราเริ่มต้นด้วยการหยุดที่ลอนดอนในปีนี้ โดยที่ผู้เชี่ยวชาญ Redis และแขกผู้มีเกียรติของเราได้เจาะลึกถึงพลังของความเร็วที่ต่ำกว่ามิลลิวินาที
RedisDays เป็นโอกาสในการแบ่งปันกับชุมชนของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้และความก้าวหน้าทางเทคนิคทั้งหมดที่เราทำในปีที่ผ่านมา ด้วยการประกาศผลิตภัณฑ์ใหม่ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และกรณีการใช้งานของลูกค้าใหม่สำหรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ ด้านล่างนี้คือไฮไลต์บางส่วนจาก RedisDays London 2022
ประเด็นสำคัญ:ยุคเรียลไทม์มาถึงแล้ว เร่งหรือหยุดชะงัก
Ofer Bengal ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Redis เริ่มงานด้วยคำปราศรัยสำคัญที่รวมเอาแนวคิดหลักเดียว:หลายคนใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยไม่สังเกตเห็น ข้อมูลแบบเรียลไทม์เป็นแกนหลักทางเทคนิคของการใช้ชีวิตสมัยใหม่ ด้วยกรณีการใช้งานที่ขยายไปถึงการผลิต สายการบิน การบริการ โทรคมนาคม การดูแลสุขภาพ การโฆษณาออนไลน์ ความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ เกม ความคล่องตัวทางดิจิทัล บริการจัดส่ง โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ อีกมากมาย
นอกจากการเน้นย้ำถึงวิธีการใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ในวงกว้างทุกวันเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าในแอปพลิเคชันและจุดติดต่อต่างๆ แล้ว ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญและประกาศเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์จากประเด็นสำคัญของลอนดอน:
- ขณะนี้ RedisJSON 2.0 พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว และมีที่เก็บเอกสารที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงพร้อมการจัดทำดัชนีแบบเนทีฟและการค้นหาข้อความแบบเต็ม
- การสาธิต RedisFI นำเสนอวิธีพัฒนาแอปแบบเรียลไทม์สำหรับบริการทางการเงิน RoboAdvisor ด้วย RedisJSON 2.0 และ RediSearch
- ความนิยมของ Redis สะท้อนให้เห็นโดยคอนเทนเนอร์ Redis กว่า 5 ล้านคอนเทนเนอร์ที่เปิดตัวทุกวันบน DockerHub ซึ่งมากกว่า MongoDB, Elastic และ Cassandra รวมกัน
- Redis จัดการกับปัญหามากมายในขณะที่ให้เวลาแฝงต่ำกว่าระดับมิลลิวินาทีแม้ในขณะที่ประมวลผลการดำเนินการหลายล้านรายการต่อวินาที
- กองข้อมูลแบบเรียลไทม์ของคุณควรสนับสนุนโมเดลข้อมูลและเครื่องมือประมวลผลทั้งหมด
คลิกที่นี่ เพื่อลงทะเบียนและดูประเด็นสำคัญตามความต้องการ
เร่งความเร็วแอปของคุณด้วยที่เก็บเอกสาร JSON แบบเรียลไทม์จาก Redis
ในเซสชั่นนี้ Ash Sahu ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ และ Pieter Cailliau ผู้อำนวยการฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์ที่ Redis มุ่งเน้นไปที่การจัดเก็บเอกสาร JSON แบบเรียลไทม์ งานนำเสนอนี้กล่าวถึงจำนวนประเภทของข้อมูล ซึ่งรวมถึง JSON ที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันดิจิทัลสมัยใหม่ แต่ถูกจำกัดโดยสคีมาที่เข้มงวดของระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) และประสิทธิภาพที่ช้าของฐานข้อมูลเอกสารบนดิสก์
นี่คือไฮไลท์สำคัญบางส่วนจากการนำเสนอนี้:
- RedisJSON 2.0 ซึ่งขณะนี้พร้อมใช้งานโดยทั่วไป ได้รับการออกแบบมาสำหรับข้อกำหนดที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงของที่เก็บเอกสารสมัยใหม่
- RedisJSON 2.0 รองรับการทำงานแบบอะตอมมิก คิวรีการทำดัชนีแบบเนทีฟ การค้นหาข้อความแบบเต็ม ตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น ภายในองค์กร หรือเป็นบริการที่มีการจัดการในระบบคลาวด์
- การทดสอบประสิทธิภาพปริมาณงานแบบผสมแสดงปริมาณงานมากกว่า MongoDB ถึง 50 เท่า และมากกว่า Elasticsearch 7 เท่า
ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมหรือไม่? ดูเซสชันทั้งหมดโดยลงทะเบียนที่นี่ .
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปรับสถาปัตยกรรมข้อมูลของคุณให้ทันสมัย
เซสชั่นนี้นำโดย David Loshin ประธานของ Knowledge Integrity Inc. และ Henry Tam ผู้จัดการอาวุโสด้านการตลาดของโซลูชันที่ Redis ได้จัดแสดงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการปรับปรุงสถาปัตยกรรมข้อมูลให้ทันสมัยซึ่งยังคงถูกขัดขวางโดยเทคโนโลยีรุ่นเก่า
แล้วประเด็นสำคัญจากเซสชั่นนี้คืออะไร? ข้อมูลโดยย่อ:
- อุตสาหกรรมบริการทางการเงินกำลังเผชิญกับความท้าทายในการเติบโตที่ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า ความเสี่ยงและการปฏิบัติตามข้อกำหนด การรายงาน และความสามารถในการระบุโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ
- ระบบเดิมที่ล้าสมัยขัดขวางความสามารถในการแข่งขันกับผู้ทำลายระบบฟินเทคแบบดิจิทัล
- ลูกค้าจำนวนมากกำลังปรับใช้ Redis Enterprise เพื่อปรับปรุงแอปพลิเคชันรุ่นเก่าให้ทันสมัยเพื่อรองรับกรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์ ซึ่งรวมถึง customer360 การจัดการการเข้าถึงแบบละเอียด และการจัดการการฉ้อโกง
พลาดเซสชั่น? ดูได้ที่นี่ .
ไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์:NLP + Redis
RedisDays London ปิดท้ายด้วยการสนทนาข้างกองไฟระหว่าง Allen Terleto, CTO ภาคสนามที่ Redis และ Alexander Mikhalev สถาปนิก AI/ML ที่ Nationwide Building Society ซึ่งกล่าวถึงการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลการประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบเรียลไทม์ (NLP) โดยใช้ Redis เพื่อเปลี่ยนแปลงบริการทางการเงิน กระบวนการ
ต่อไปนี้คือประเด็นหลักบางส่วนที่กล่าวถึงระหว่างการสนทนาแบบตัวต่อตัว:
- NLP ช่วยในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความที่มีรูปแบบอิสระและไม่มีโครงสร้าง
- กรณีการใช้งานรวมถึงการรวมข้อความจำนวนมากและแชทบ็อตถาม &ตอบ
- NLP ต้องการประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของชั้นข้อมูลในหน่วยความจำ เช่น Redis
- Redis Streams/RedisGears ให้การนำเข้าและประมวลผลข้อมูลแบบกระจาย RedisGraph เก็บกราฟความรู้ และ RedisAI ขับเคลื่อนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไปป์ไลน์ข้อมูล NLP หรือไม่ จดบันทึกโดยรับชมแบบออนดีมานด์ .
