Redis 8 来了，而且它是开源的
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云数据库是一种托管和管理在云计算平台上的数据库类型，允许企业从世界任何地方检索其数据。
与传统的本地部署数据库相比，云数据库提供了更高的可伸缩性、灵活性和成本效益，使组织能够根据需要快速增长或缩减其存储和处理资源。
云数据库由云服务提供商或供应商管理，消除了组织投资自身基础设施的需要。相比之下，传统数据库需要专门的硬件和软件，并由组织的 IT 部门管理。这可能会带来高昂的维护成本和耗时，而云数据库则提供了一种更便捷、更具成本效益的解决方案。
云数据库有几个关键属性，使其成为企业受欢迎的选择。例如，它们
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云数据库提供两种部署模型：传统自管理和托管数据库即服务 (DBaaS)。
传统自管理云数据库： 在此部署模型中，云数据库在一个或多个虚拟机上进行自部署和自管理，使组织能够对其数据库拥有更多控制权。
托管数据库服务： 在此模型中，云服务提供商或供应商负责大部分运营、维护和管理任务，例如自动调配、扩展、安全补丁、更新和健康监测。这种方法使组织能够专注于利用其数据库推动业务目标，而不是管理底层技术。
云数据库将数据存储和管理在可通过互联网访问的远程服务器上，而非本地、本地部署的硬件上。它在云基础设施上运行，数据分布在多台服务器上，以确保高可用性和容错性。
部署云数据库有几种不同的方式：
大多数数据库类型，例如关系型数据库服务和非关系型数据库，都适用于这些部署模型。
由于数据存储在云平台中，因此可以从任何地方访问（只要有互联网连接），这对于拥有全球业务和分布式团队的企业来说是理想的选择。云数据库还通过将工作负载分散到多个区域或服务器来支持高性能应用程序。
最适合您公司的云数据库解决方案将取决于您公司的预算、资源和业务优先级。在权衡您的云数据库服务选项时，以下是一些需要考虑的关键因素：
与传统的本地部署数据库相比，云数据库具有多项优势。以下是一些主要优势
随着流量的增加和冗余的需求，本地部署数据库可能会消耗公司资源来满足基础设施增长的需求。硬件、IT 人员和能源支出都是影响因素。云数据库更简化的可伸缩性消除了这种潜在的负担，因为云数据库可以根据需求变化动态快速地向上或向下扩展。理论上，云数据库的可伸缩性没有限制。
云数据库的可访问性优于本地部署系统，特别是对于全球运营的企业而言。如果您的云数据库支持同步，您的 IT 团队可以通过互联网连接从任何地方访问数据。此外，它们还有助于简化应用程序开发，因为云数据库允许您的团队在整个开发阶段根据需要构建和删除数据库。这一优势降低了复杂性并加快了新应用程序的上市时间。
基于云的数据库服务的成本因云服务提供商而异。计费方式包括订阅定价（客户每月支付固定金额）、按使用量付费定价（您仅为您使用的部分付费）以及混合定价（结合了订阅和按使用量付费定价模式的特点）。
通过使用云数据库，公司可以避免购买和维护本地服务器安装所需的硬件和软件的前期成本。此外，他们还可以避免雇用和培训 IT 人员来管理这些系统的持续成本。将存储外包给云提供商还可以潜在地节省额外成本，因为与在本地购买和维护同等数量的存储相比，云提供商通常可以以更低的成本提供存储。
然而，重要的是要注意，云数据库的成本效益取决于多种因素，包括公司的具体需求、数据库的大小和复杂性以及选择的定价模式。
灾难恢复是一套由数据库管理员在意外事件发生后用于恢复数据和减少停机时间的程序或操作。云数据库，包括 NoSQL 和传统 SQL 数据库，提供各种备份和恢复选项。虽然云数据库供应商通常提供备份和恢复解决方案，但企业仍必须制定自己的灾难恢复计划，以确保在发生灾难时业务连续性。
托管数据库通常提供跨多个数据中心或区域的数据复制和冗余。这使得系统即使在发生网络中断、硬件或软件问题时，也能保持完全运行并对用户可用。DBaaS 提供商通常在不同服务器或节点上运行数据库的多个副本，此外还具备在数据库实例之间分配流量的方式。
虽然云数据库提供了多项优势，但在某些 DBaaS 提供商中也可能存在一些缺点
带有外键关联和连接的复杂查询可能会导致不可预测的高账单，这是由于需要更多的处理能力、存储和网络带宽。这些操作通常会导致全表扫描和更高的资源消耗，从而推高成本。此外，如果数据分布在多个位置，跨区域数据传输可能会增加费用。为了缓解这种情况，公司必须设计高效的数据模型，优化查询，并了解提供商的定价结构，以避免意外费用。
云延迟是指云服务提供商响应客户端请求所需的时间。在云计算中，云服务延迟是一个关键问题，尤其是在数据创建和连接设备呈指数级增长的情况下。数据传输到云托管中心进行计算操作并返回到客户端所需的时间会影响云计算性能。因此，在云端托管数据库时，拥有一个知道如何通过地理位置特定的部署实现低延迟的 DBaaS 提供商至关重要。
然而，在实践中，这并不是一个常见的问题。对于部署在与主要云提供商数据库相同可用区域的应用程序，典型延迟在一到五毫秒之间。相比之下，复杂查询返回结果通常需要更长的时间。
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供应商锁定是一个潜在问题，即组织过于依赖特定的云服务提供商，并且难以将其基础设施迁移到其他提供商。公司可以选择采用多云部署来解决此问题。通过将数据和工作负载分布在多个云提供商之间，公司可以确保不受任何单个提供商的定价、功能或限制的约束。
选择云数据库可能具有挑战性，因为有许多选项，每个选项都有不同的功能和定价结构。在选择云数据库时，以下是一些需要考虑的因素
云数据库可以为组织带来许多好处，但遵循最佳实践以确保有效安全地使用它们非常重要。以下是一些需要记住的关键实践
通过遵循这些最佳实践，组织可以有效地开发、监控和管理其云数据库基础设施。他们可以确保数据安全、高效管理，并支持其业务需求。
高可用性、可伸缩性和低延迟现在是大多数云数据库的常见功能。越来越多的移动和云时代要求前所未有的速度和规模来部署只有内存计算才能提供的高级应用程序（例如自动化、物联网或机器学习）。
使用内存数据结构，例如 Redis 提供的数据结构，在云环境中提供了显著的性能优势，尤其是在实现毫秒级延迟方面。
由于数据存储在内存而非磁盘中，访问时间大幅缩短，从而实现了更快的读写操作。这种速度对于实时 Web 应用程序（例如缓存、向量搜索等）非常有用，其中低延迟响应至关重要。此外，Redis 支持哈希、集合、有序集合、向量和 JSON 等高级数据结构，使开发人员能够以进一步优化性能的方式高效管理和查询数据。
努力构建现代 AI 堆栈的公司需要更快的速度和更大的规模。这就是用于 AI 的 Redis 专门设计用于帮助团队将 GenAI 应用程序投入生产的原因。
Redis 内存计算正在改变各个行业。以下是 Redis 正在帮助开发人员快速开发快速应用程序的几个实际应用场景。
金融服务公司正在经历巨大的数字化颠覆，并正在现代化其应用程序，以提供卓越的客户体验、更好的决策、主动欺诈检测和提高弹性。Redis Enterprise 提供成功交付实时金融服务和移动银行以及遵守开放银行要求所需的现代数据平台，同时使组织保持安全合规。
真正卓越的玩家体验需要一个响应迅速且能随用户增长在全球范围内扩展的数据平台。Redis Enterprise 的 NoSQL 内存数据库为游戏公司提供了实时性能，使游戏响应迅速、有趣，提高游戏参与度和玩家留存率，并在混合云和多云环境中扩展。
现在，拥有具有所需性能和规模的数字医疗基础设施比以往任何时候都更加重要，以支持远程医疗、数字索赔处理以及其他软件驱动的医疗保健方法的广泛应用。Redis 通过提供实时性能、现代化索赔处理、简化云迁移以及将 AI 应用于患者数据分析，帮助驱动现代医疗保健应用程序。
如今，客户期望在所有渠道上获得响应迅速、无缝且个性化的体验。零售商必须从根本上改造其数据层，以提供客户所需的购物体验。这包括提供全渠道体验——跨移动、Web 和实体店互动的统一购物旅程。现代零售商依赖 Redis 部署应用程序，以提供实时库存、最近浏览的缓存、个性化客户旅程、购物车搜索等。
借助 Redis Cloud，公司可以通过自动重新平衡实现 Redis 的自动无限扩缩容。Redis Cloud 使您能够为世界各地的用户线性扩展应用程序，提供亚毫秒级延迟和 99.999% 可用性的实时体验。通过超大规模架构、自动分层和内置持久性，充分利用您的数据基础设施。
数据分层是一种根据使用频率、性能需求和存储成本等因素将数据分类到不同“层级”或级别的数据管理和存储策略。这种方法通过确保关键数据能够快速访问，同时以更经济的方式存储不太重要的数据来优化性能并降低成本。数据分层常用于云环境中，以平衡性能与成本效益。
Redis 通过自动分层将数据分层向前推进了一步。使用 Redis Enterprise 的自动分层，开发人员可以通过使用固态硬盘 (SSD) 作为可用内存的一部分，将大容量数据库扩展到集群现有 DRAM 的限制之外。通过利用我们的一些巧妙编程，Redis Enterprise 可以在任何给定时刻识别哪些数据应该在内存中，哪些数据应该保留在 SSD 上，与之前的解决方案相比，吞吐量提高了一倍，延迟降低了一半。
借助云数据库和互联网连接，人们可以从任何地方访问数据和工作，从而实现前所未有的全球协作和沟通。在过去几年里，围绕性能、可伸缩性、可用性、安全性等方面的技术使得许多组织使用云数据库更加高效和经济。
现在，内存计算可以提供推动新兴 GenAI 时代进一步创新所需的前所未有的速度和规模。
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