Redis Labs 推出 Redis 的标志性机器学习模块：Redis-ML

通过 Redis-ML 和 Spark ML 的结合，提供即时预测智能

加利福尼亚州山景城，2016 年 10 月 4 日——今天，Redis，Redis 的家，推出了一个开源项目 Redis-ML，Redis 的机器学习模块，结合 Spark 机器学习 (Spark ML)，加速交互式应用程序的实时推荐和预测的交付。

机器学习正迅速成为现代智能应用程序的关键要求。Redis-ML 加速了实时预测分析的交付，用于金融产品中的欺诈检测和风险评估、电子商务应用程序中的产品或内容推荐、制造应用程序中的需求预测或客户参与的情感分析等用例。Spark ML（以前称为 MLlib）提供经过验证的机器学习库，用于分类和回归任务。与 Redis-ML 结合使用，应用程序现在可以更快、更低延迟地交付精确、可重用的机器学习模型。

Databricks 的 Apache Spark 产品经理 Ram Sriharsha 表示：“Apache Spark 和 Redis 的结合简化并加速了现代应用程序中预测智能的实施。Redis 的最新版本是 Spark 在企业机器学习应用程序中成长和成熟的一个很好的例子。”

Redis 高级架构师 Dvir Volk 表示：“带有 Apache Spark 的 Redis-ML 模块可以在实时和高负载下，以更大的数据量提供闪电般快速的分类，同时允许多个以不同语言开发的应用程序同时使用相同的模型。Redis-ML 模块充分展示了 Redis Modules API 在支持下一代应用程序的尖端需求方面的强大功能。”

Redis-ML 在以下方面丰富了 Spark ML

• 更快的预测生成：直接从 Redis 存储和提供您训练的 Spark 机器学习模型，可以并行访问模型并显着提高性能。初步基准测试表明，在实时分类中，与标准 Spark 解决方案相比，延迟提高了 5 倍到 10 倍。Redis-ML 避免了从文件系统或其他基于磁盘的数据存储生成模型的需求，这个过程通常涉及长时间的序列化/反序列化开销以及缓慢的磁盘访问。使用 Redis-ML，在训练阶段结束时，模型只是以其原生格式存储在 Redis 中。
• 一致的预测交付：随着用户流量的增长，保证以一致的速度向最终用户提供实时推荐和预测非常重要。使用 Redis-ML，无论有多少并发用户访问模型，推荐和预测都以一致的速度交付。
• 更强的互操作性：Redis-ML 为包括 Scala、Node、.Net、Python 等在内的所有语言提供了强大的互操作性。使用 Redis ML，您的模型不再受限于开发它们的语言，它们可以被以不同语言编写的应用程序使用简单的 API 同时访问。
• 扩展机器学习模型：以更高的精度交付预测需要更大的机器学习模型。当模型增长超出单个节点中可用的内存时，现有解决方案无法将模型保存在内存中。这会立即降低性能并触发到磁盘的序列化/序列化，从而导致性能下降。Redis-ML 模块充分利用了 Redis 的内存分布式架构，以完全自动化的方式扩展数据库到所需的任何大小，而不会影响性能。
• 简化的部署：一旦模型准备就绪，Redis-ML 使您可以轻松地使用简单的 API 为应用程序获取推荐或预测，而无需实施自定义推荐/预测生成代码或设置支持它的高度可用和可扩展的基础架构。
• 更高的可用性：训练新模型可以离线完成。然而，可靠地提供实时预测智能对于现代应用程序至关重要。使用 Redis 技术部署的 Redis-ML 模块可提供始终在线的可用性，从而防止进程、节点、机架或数据中心故障，并具有即时自动检测和故障转移功能。

加入 Redis 于 2016 年 11 月 4 日在 伦敦大数据展 了解更多关于带有 Spark 机器学习 (Spark ML) 的 Redis 机器学习模块 (Redis ML) 的信息。

开源 Redis 机器学习模块 (Redis ML) 可在 https://github.com/RedisLabs/spark-redis-ml 上找到。

在 Redis Module Global Hackathon 上创建其他模块来解决现代数据挑战，该活动现已开放注册，提交截止日期为 11 月 12 日。预计该活动将汇集来自世界各地超过 500 个在线团队以及在 旧金山 和 特拉维夫 相关的现场黑客马拉松。参与者将有资格赢得总计高达 10,000 美元的现金奖励。大奖得主将于 11 月 17 日公布。

关于 Redis

数据是每个企业的生命线，Redis 帮助组织重新构想他们可以多快地处理、分析、预测和对他们生成的数据采取行动。 Redis 通过提供 开源 和 企业级 数据平台来驱动以任何规模驱动实时体验的应用程序，从而为任何企业提供竞争优势。 开发人员依靠 Redis 将性能、可扩展性、可靠性和安全性构建到他们的应用程序中。

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