New from O’Reilly: The memory architecture behind adaptive AI agents
Redis Data Integration (RDI) est un outil puissant qui synchronise les données de votre base existante vers Redis en quasi-temps réel. Nous faisons le gros du travail, afin que vous puissiez accélérer vos données lentes, passer à l’échelle sans limite et arrêter de gaspiller de l’argent avec des coûts de base de données excessifs — le tout sans écrire une seule ligne de code.
Améliorez l’expérience client en garantissant que les données restent toujours synchronisées. Éliminez les cache misses et les données obsolètes, et dépassez les limites du modèle cache-aside traditionnel.
Lancez rapidement des apps temps réel, à n’importe quelle échelle. Arrêtez de gaspiller des ressources avec plusieurs équipes qui construisent manuellement des pipelines de données. Gérez vos données et gardez-les synchronisées grâce à la configuration — pas au code.
Au lieu de payer pour des read-replicas coûteux, déchargez les lectures vers Redis pour rendre vos applications plus scalables et moins chères.
Ne perdez plus de temps à attendre le premier cache miss avant de charger les données en mémoire avec le cache-aside. Le préfetchement avec RDI anticipe la requête : vos données sont déjà chaudes et en mémoire quand vous en avez besoin.
Soumettez ce formulaire pour rejoindre la préversion publique de RDI dans Redis Cloud.
“On ne veut aucune complexité opérationnelle entre les systèmes. Tout doit être fiable et fonctionner parfaitement — c’est essentiel pour nous. Jusqu’ici, Redis nous apporte exactement les outils et la tranquillité d’esprit que nous recherchions, afin que nous puissions consacrer plus de temps à nos clients.”
“La priorité, c’est de répondre aux besoins de nos clients, et intégrer RDI a été déterminant. En utilisant Redis, nous avons obtenu une récupération de données ultrarapide, de meilleures performances, une expérience utilisateur améliorée et une stabilité accrue pour plus de 10 millions d’utilisateurs quotidiens.”
Accélérez presque n’importe quelle base de données
Nous couvrons de nombreuses bases : Oracle, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Percona XtraDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, Cassandra, Google Cloud SQL, et plus encore
Ingestion sans code
Identifiez, transformez et ingérez instantanément les données de votre base vers Redis pour garder votre base et Redis synchronisés — sans écrire de code.
Gérez votre pipeline de données en toute simplicité
Avec notre intégration RDI, vous pouvez créer, valider, déployer et visualiser vos pipelines de données directement dans Redis Insight, de manière fluide.
Intégrez vos données en toute fiabilité
RDI est conçu pour une haute disponibilité, se rétablit automatiquement (self-healing) et garantit une livraison at-least-once, afin que vous puissiez intégrer vos données en toute confiance.
Travaillez avec vos outils préférés
RDI prend en charge les outils d’exploitation les plus utilisés, comme le CLIRDI et Grafana, avec des métriques disponibles via un exporter Prometheus.
Faites plus avec Redis
Comme RDI précharge l’ensemble de votre dataset dans le format attendu par votre appli, vous pouvez interroger vos données directement dans Redis, en temps réel.
Échangez avec un expert Redis et commencez à utiliser RDI dès aujourd’hui.
Redis Data Integration (RDI) simplifie l’ingestion de données dans Redis et élimine le besoin de garder Redis manuellement synchronisé avec votre base principale. RDI identifie les changements à la source, les transforme de manière déclarative et les ingère dans des types de données Redis optimisés pour la lecture.
Les clients Redis Software peuvent installer RDI sur une VM puis configurer leurs pipelines via Redis Insight. RDI est également disponible sur Redis Cloud (préversion publique) et peut être configuré via l’interface Redis Cloud.
Trois défis majeurs du modèle cache-aside sont les cache misses, les données obsolètes et le coût. Les cache misses ralentissent la récupération des données, tandis que les données obsolètes peuvent conduire à afficher aux utilisateurs des informations incorrectes ou non mises à jour. Et le coût marginal pour mettre à l’échelle les lectures sur votre cache est inférieur à celui de votre base de données primaire. RDI vous aide à surmonter ces problèmes en gardant Redis parfaitement synchronisé avec votre source de données principale, éliminant la nécessité de pipelines de données personnalisés coûteux et chronophages.
RDI est particulièrement adapté lorsque votre application compte un grand nombre d’utilisateurs (>10 000 utilisateurs simultanés), des tables avec un très grand volume de lignes (de dizaines à des centaines de millions), et un ratio lecture/écriture de 80:20.
Ces caractéristiques se retrouvent fréquemment dans les cas d’usage des services financiers, de l’e-commerce et du secteur public. Les cas d’usage incluent la banque mobile, le traitement des transactions (avec mise en cache des données de référence), l’inventaire en temps réel (e-commerce) et les portails de paiement des impôts. Ces cas d’usage peuvent comporter des dizaines à des centaines de millions de lignes d’actifs, comme des obligations, des comptes, des produits, etc.
Le cache prefetching est une technique utilisée dans les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) pour améliorer les performances des requêtes. Elle consiste à anticiper et à charger les données depuis le sous-système de stockage avant qu’elles ne soient explicitement demandées par une requête.
CDC signifie Change Data Capture : un modèle permettant d’identifier et de suivre les données modifiées dans un dataset.