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不断发展的组织会收集、存储和处理海量数据。这意味着他们需要高效的数据管理、处理和分析，以避免被数据淹没并避免错过机会。答案是：一个数据平台，提供一个集中且可扩展的基础架构，可以提高数据可访问性，更快地洞察，提高运营效率，推动创新。但是，数据平台再有用，也只是帮助企业发展到一定程度……
实时数据平台应运而生。亚毫秒级数据检索为构建实时体验、数据分析、机器学习和数据驱动决策提供了基础。
使用 Redis 云实时收集、存储和处理数据。支持多种数据结构，开发人员可以轻松实现从缓存和消息传递到会话和特征存储的各种用例。其发布/订阅消息传递系统允许不同的应用程序组件无缝通信和共享数据，其流式处理功能允许处理大型数据集，从而实现实时分析、通知和事件驱动架构。
Redis 云充当统一数据层，将来自多个来源的数据整合到一个统一的平台中。组织可以通过将多个数据源和数据库与 Redis 云集成，创建一个统一的数据视图，简化访问并降低复杂性。这种统一的数据视图提高了数据可用性，减少了重复，并提高了数据密集型应用程序的效率。
使用 Redis 企业版轻松将数据迁移到云，并卸除管理传统数据库的运营负担。快速扩展应用程序，无需担心预配底层基础架构或影响性能。利用 Redis 企业版提供的内置可靠性，实现高达 99.999% 的正常运行时间。
迁移到云可以为您的组织带来巨大的价值。然而，如果没有合理的数据层云策略，迁移可能会是一项风险很大的工作。借助 Redis 企业版对混合部署模式的支持，使用 Redis 企业版将您的数据层迁移到云变得轻而易举，帮助您的企业保持效率和竞争力。
在数据生成时监控和分析数据，以便及时检测模式、趋势和异常。借助实时数据，组织可以主动识别机会、解决潜在风险，并优化运营。
实时分析在需要快速决策和即时响应的领域特别有价值，例如金融、电子商务、网络安全、物流和物联网 (IoT) 部署。例如，Redis 云可以与 Grafana 仪表盘一起使用，检测传输中的数据的异常。
随着数据量的增长，存储这些数据的成本也会增加。通过 Redis 云的高效设计实现成本节约，并通过多租户数据平台架构充分利用您的 AWS 基础架构。
实现实时性能，同时通过自动将数据在内存和磁盘存储之间分层来管理成本。Redis 云会自动将使用频率较低的数据卸载到磁盘，以保持低成本，同时保持亚毫秒级延迟。
