Redis Data Integration (RDI) è un tool potente che sincronizza i dati dal tuo database esistente a Redis quasi in tempo reale. Al lavoro pesante pensiamo noi, così puoi rendere veloci i dati lenti, scalare senza limiti e smettere di sprecare soldi in costi eccessivi di database—tutto senza scrivere una riga di codice.
Migliora la customer experience assicurandoti che i dati siano sempre sincronizzati. Elimina i cache miss e i dati obsoleti e supera i limiti del tradizionale caricamento lazy (cache-aside).
Lancia rapidamente app in tempo reale, a qualsiasi scala. Smetti di sprecare risorse con più team che costruiscono manualmente pipeline per sincronizzare i dati. Gestisci facilmente i dati e tienili sincronizzati con la configurazione, non con il codice.
Scorda i tempi in cui perdevi ore di sviluppo per creare una data pipeline o spendevi soldi in tool di integrazione commerciale. Invece di pagare per costose repliche di lettura, sposta tutto su Redis.
Redis Data Integration (RDI) is a powerful tool that synchronizes data from your existing database into Redis in near real time. We do the heavy lifting, so you can make slow data fast, scale limitlessly, and stop wasting money on excessive database costs—all without writing code.
"Non vogliamo nessun grattacapo operativo tra i sistemi. Deve essere tutto affidabile e funzionare alla perfezione; è su questo che contiamo. Finora, Redis ci ha dato i tool e la tranquillità che cercavamo per poter dedicare più tempo ai nostri clienti."
"La priorità per noi sono i nostri clienti, e integrare RDI è stato fondamentale. Sfruttando Redis, abbiamo ottenuto un recupero dati rapidissimo, performance migliori, una user experience di livello superiore e maggiore stabilità per oltre 10 milioni di utenti giornalieri. Questo dimostra il nostro impegno verso l'innovazione e l'eccellenza nei servizi finanziari. I nostri clienti ora possono contare su un'esperienza di digital banking fluida ed efficiente, a conferma della nostra dedizione all'eccellenza."
Rendi più veloce quasi ogni database
Supportiamo un sacco di database: Oracle, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Percona XtraDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, Cassandra, Google Cloud SQL e altri ancora.
Ingestione dati senza codice
Identifica, trasforma e ingerisci all’istante i dati dal tuo database a Redis per mantenerli sincronizzati, senza scrivere codice.
Gestisci la tua data pipeline con semplicità
Con la nostra integrazione RDI, puoi creare, validare, eseguire il deployment e visualizzare le tue data pipeline in modo trasparente, tutto da Redis Insight.
Integra i tuoi dati in modo affidabile
RDI è progettato per l'alta disponibilità, è self-healing e garantisce una consegna "at-least-once", così puoi integrare i tuoi dati in tutta sicurezza.
Lavora con i tuoi tool preferiti
RDI supporta i più comuni tool operativi, come la CLI di RDI e la dashboard di Grafana, con metriche esposte tramite Prometheus.
Fai di più con Redis
Dato che RDI precarica il tuo intero dataset nel formato richiesto dalla tua app, puoi eseguire query sui tuoi dati direttamente in Redis, in tempo reale.
Parla con un esperto Redis e inizia a usare RDI oggi stesso.
Redis Data Integration (RDI) is a Redis tool that simplifies bringing data into Redis and eliminates the challenge of keeping Redis in sync with your primary database. It allows data to be synced into Redis in near-real time by identifying any changed data at the source database, transforming it in a declarative way, and ingesting it into read-optimized Redis data types.
RDI can be used by customers using Redis Software. Once you have a Redis Software deployment, RDI can be installed on a VM before a pipeline is configured and deployed using Redis Insight. RDI is also available for Redis Cloud (public preview) and can be set up through the Redis Cloud UI.
Three major challenges with cache-aside are cache misses, stale data, and cost. Cache misses slow down data retrieval, while stale data can lead to outdated or inaccurate information being shown to users. And the marginal cost for scaling reads on your cache is lower than on your primary database. RDI helps you overcome these issues by keeping Redis seamlessly in sync with your primary data source, eliminating the need for costly and time-consuming custom data pipelines.
RDI is an excellent choice when your application has a large number of users (>10,000 concurrent users), tables with many rows (tens to hundreds of millions), and a 80:20 read-write ratio.
These characteristics are commonly found in use cases in the financial services, e-commerce, and government verticals. Use cases include mobile banking, trade processing (caching reference data), real-time inventory (e-commerce), and tax payment portals. These use cases can have tens to hundreds of millions of rows of assets, such as bonds, accounts, products, and more.
Cache prefetching is a technique used in database management systems (DBMS) to improve query performance by anticipating and fetching data from the storage subsystem before it is explicitly requested by a query.
CDC stands for change data capture and is a design pattern used to determine and track data that has changed in a given dataset.