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数据经济：通过实时数据和数字孪生改进安全性
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当今世界需要实时响应 - 延迟 **就是** 新的故障，您的客户对速度的期望只会不断提高。实时用例只有通过实时解决方案才能实现。RDBMS 无法提供像 Redis Enterprise 这样的内存数据库所能提供的速度和性能。
阅读我们的白皮书“延迟就是新的故障”。
传统和传统的 SQL 数据库并非为大规模速度而设计，因此，出于此原因，通常使用 缓存 来存储查找表的副本，以减少延迟并提高吞吐量。这允许前端 DBMS 易于扩展，同时始终保持可用。
缓存用户会话数据对于构建可扩展且响应迅速的应用程序至关重要。存储每个用户交互都需要访问会话数据，并将这些数据保存在缓存中可以加快对应用程序用户的响应时间。在大型规模上，此摄取过程中的缓存会话数据对于 现代微服务架构 也很重要，因为会话数据通常用作事实来源，有助于数据质量。这确保微服务状态更新快速且可扩展。
现代应用程序 API 非常繁忙，如果没有考虑到性能，就会成为很多延迟的来源。缓存 API 确保应用程序的响应始终是实时。
让我们看看将您部分数据湖 数据摄取 到 Redis Enterprise 的六种不同方法，如何改变您的数据层，以便您可以保持竞争优势并实现这些实时用例。
应用程序根本无法承担 数据迁移 的许多风险，例如意外（通常比预期更长）停机。企业通常依赖于较低风险的蓝绿部署来摄取数据，在该部署中，应用程序继续使用“蓝色”传统数据库，同时并行部署新的“绿色”云原生数据库，以进行实时生产测试和新的数据管道切换，并确保回滚。Redis Connect 是我们的数据摄取工具，用于在传统数据库和新的云原生数据库 (Redis Enterprise) 之间保持一致性，直到新部署达到一定程度的置信度。
对于过于复杂或包含大量大数据的关键任务应用程序来说，数据摄取蓝绿部署并不适合。它们需要一个多阶段数据摄取迁移计划，该计划可能需要几个月甚至几年才能完成。通常，这些项目会将小工作负载逐步迁移到新创建的模块化应用程序，或者更近的 微服务。该应用程序的传统数据库通常在项目持续时间内充当记录系统或数据仓库，这使得与支持微服务架构的新数据库保持一致性成为一项挑战。Redis Connect 可以用于单个或少量表，以保持传统记录系统和新数据库之间的一致性，有时甚至可以双向摄取数据。
企业通常将他们的传统数据库作为记录系统来支持其现有运营，同时利用只读副本或缓存预取摄取数据，以实现这些实时解决方案。Redis Connect 用于将数据从传统数据库无限流式传输到 Redis Enterprise。一种非常容易且几乎没有风险的方法，可以最终实现实时数据用例。
传统企业架构、合规性风险和运营问题通常成为迁移到云的障碍。为了克服这些挑战，企业采用了混合云架构，将部署分隔在内部部署和公共云之间。通常，无状态应用程序托管在云中，而运营数据保留在内部部署，充当传统记录系统数据库。Redis Connect 可用于将数据从内部部署数据库流式传输到 Redis Enterprise，它支持其内部部署和公共云副本之间的双向 复制。
许多行业都见证了交易的空前增长，以及对速度和可用性的高度期望。企业需要弹性地配置、突发到云、基础设施以处理季节性流量峰值、扩展数据仓库/分析、改进灾难恢复目标，或者在数据中心出现故障时保持业务连续性。常见的解决方案涉及利用云进行地理分布式、按需基础设施。Redis Connect 可用于将数据从多个来源流式传输到 Redis Enterprise，后者能够实现 主动-主动地理分布式 混合云部署。
随着应用程序现代化和 云迁移 策略的加速，微服务架构的采用持续增长。最流行的微服务设计模式之一是 CQRS。在此模式中，不同的数据结构（通常由不同的数据库支持）用于独立地优化写入（命令）和读取（查询）。在微服务架构中实现此模式可能很复杂，因为必须维护命令和查询之间的一致性。Redis Connect 可用于通过将更改数据事件 (CDC) 从命令数据库流式传输并转换到查询数据库/缓存中的读取优化数据结构来实现 CQRS。
上面讨论的六种使用数据摄取来改变数据层的方法提供了易于实施且企业级强化的方法，可以帮助您的企业保持高效和竞争力。Redis Enterprise 是一个绝佳的平台，可以使您的数据能够完成这些现代用例并提供亚毫秒级的响应。除了我们今天介绍的缓存用例之外，还有更多可能的用例，例如 排行榜、消息代理、欺诈检测 等。
