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多模型数据库旨在减少为每个数据模型配置和维护不同数据库带来的开销。传统的多模型数据库方法无法实现不同模型之间的真正交互:一旦选择了一个数据模型,就很难在同一个数据库上访问不同的模型。为了解决这个问题,用户通常会开发在数据库外部运行的独立逻辑,无论是在应用程序层还是在无服务器基础设施上,充当不同数据模型之间的粘合剂。这种外部数据库的逻辑会产生巨大的执行开销,无法满足当今对即时体验的要求。
Redis Enterprise 为 Redis 模块架构 提供动力,通过允许在完全可编程且分布式的方式下执行跨模块和模块与核心 Redis 数据结构之间的多模型操作来解决这一复杂问题,同时保持即时、亚毫秒级的延迟。
以高效的方式实现模块间和模块核心数据结构操作,延迟为亚毫秒级。
使用 RedisGears 对 Redis 中结合了 Redis 模块和核心操作的任何数据库逻辑进行编程。
通过实施一些简单的原则,可以轻松地将现有数据集迁移到 Redis 的纯多模型数据库,而无需更改您的数据库架构。
使用最少的资源以最小的延迟每秒摄取和处理数百万个带时间戳的数据点。
从多个远程 IoT 设备、本地、任何云或边缘收集遥测数据,以获取数据驱动的见解。
与 Prometheus、Grafana 和 Telegraf 集成,深入了解基础设施和应用程序的健康状况。
将机器学习模型实时应用于 Redis 中的任何数据,以对交易进行评分、对数据进行分类并检测“大海捞针”式的异常活动。
支持在大量流式交易中自动发现模式,以剔除误报并识别真正的欺诈活动。
根据用户偏好、趋势和交互,即时提供相关内容,定制体验。
通过允许模块自动发现并与其他模块交互来丰富功能,例如 RediSearch 与 JSON 进行文档索引和查询。
消除与存储数据集多个副本相关的开销,并避免内存复制操作。