Redis 如何助力 Enkidoo 的 AI

无论是一家“夫妻店”还是国际制造商，供应链管理都是每家零售公司运营的核心。随着现代供应链产生的数据量不断增加，人工智能和区块链等新兴数字技术蓄势待发，将颠覆管理库存和供应商等的旧方法。

我们在 ENKIDOO.ai 的使命是帮助中小型企业通过参与这场智能供应链革命来提高运营效率。我们的优化即服务平台利用云技术和机器学习的最新进展，旨在通过简单、开箱即用的解决方案（用于需求计划、库存优化和网络优化）来帮助公司增强其竞争优势。

当然，所有这些都需要一个快速、可靠且灵活的主要数据库——这就是 Redis 的用武之地。以下是系列博客文章中的第一篇，我们将在此讨论我们如何在我们的应用程序中利用 Redis。

Redis-ML 为我们的预测模型提供动力

我们发现 Redis 的持久性在多种方面都很有用。例如，我们开发了多个预测模型，这些模型使用机器学习来预测各种产品和产品类别的需求。Redis-ML 模块简化了构建和部署我们的预测引擎的过程，包括我们设计的基于历史数据估计未来需求的引擎，以及我们设计的基于其特征预测新推出商品销售额的引擎。由于我们已经在 Python 中完成了机器学习开发，因此将模型加载到 Redis-ML 中几乎不需要我们团队做任何额外的工作（这要归功于 redis-py 客户端）。

Redis 作为会话存储

我们还在我们的对话分析平台中使用 Redis。在 ENKIDOO，我们设想未来我们的智能供应链助手可以回答有用的开放式问题，例如“我应该开展哪些前三个促销活动来解决魁北克的销量下滑问题？”我们相信应该可以从任何地方访问此类见解，而不仅仅是从我们的应用程序内部。因此，我们已经构建了与各种通信渠道（如 Slack 和 Facebook Messenger）的自定义集成，以便随时随地为决策者赋能。

Redis 使管理这些不同集成的用户会话变得非常容易。我们的用户可以在我们的平台上验证自己的身份，激活他们想要的渠道，而 Redis 将负责其余的事情（例如，使用适当的用户令牌验证来识别这些对我们服务器的外部请求）。与替代数据库相比，Redis 允许更大的使用并发性，而且成本更低，从而避免了分片以满足大吞吐量的痛苦。

Redis TTL 来救援

此外，我们知道此用户信息可能高度机密，需要采取预防措施来保护它免受窥探，同时仍然允许与受信任的联系人共享。这就是我们发现 Redis 的“密钥超时”功能非常有用的地方，因为它允许我们在有限的时间内有效地呈现敏感信息。

总而言之，我们的开发人员喜欢使用 Redis，因为它轻量级、文档齐全，并且拥有一个很棒的社区，贡献了许多有用的开源库。在我们帮助用户优化其供应链的使命中，Redis 支持不同场景的能力至关重要。从充当简单的会话存储到允许我们运行预测模型，Redis 为我们服务的多个核心方面提供动力。