New from O’Reilly: The memory architecture behind adaptive AI agents
Redis Data Integration (RDI) é uma ferramenta poderosa que sincroniza dados do seu banco para o Redis próximo do tempo real. A gente faz o trabalho pesado, você transforma dados lentos em rápidos, escala sem limites e para de gastar dinheiro com custos excessivos de banco de dados — tudo isso sem escrever uma linha de código.
Melhore a experiência dos usuários garantindo que os dados estejam sempre sincronizados. Elimine falhas no cache e dados obsoletos e supere as limitações do cache-aside tradicional.
Lance apps em tempo real rapidamente, em qualquer escala. Pare de desperdiçar recursos com múltiplos times construindo pipelines manualmente para sincronizar dados. Gerencie dados facilmente e mantenha tudo sincronizado com configuração — não código.
Em vez de pagar por read-replicas caras, direcione as leituras para o Redis para tornar seus apps mais escaláveis e econômicos.
Pare de esperar pelo primeiro cache miss para carregar dados na memória usando o modelo cache-aside. Com o pré-carregamento do RDI, os dados chegam antes da requisição ficando “quentes” e prontos na memória exatamente quando você precisa.
Envie este formulário para participar da prévia pública do RDI no Redis Cloud.
“Não queremos nenhum tipo de dor de cabeça operacional entre os sistemas. Tudo precisa ser confiável e funcionar sem falhas — é nisso que estamos apostando. Até agora, o Redis tem nos oferecido as ferramentas e a tranquilidade que buscávamos, permitindo que dediquemos mais tempo ao que importa: nossos clientes."
“Colocar as necessidades dos nossos clientes em primeiro lugar é fundamental, e integrar o RDI foi decisivo. Ao utilizar o Redis, alcançamos recuperação de dados extremamente rápida, melhor performance, uma experiência de usuário superior e mais estabilidade para mais de 10 milhões de usuários diários.”
Deixe quase todas as bases de dados mais rápidas
Cobrimos uma ampla variedade de bancos de dados: Oracle, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Percona XtraDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, Cassandra, Google Cloud SQL e outros.
Ingest sem código
Identifique, transforme e injete dados do seu banco de dados no Redis instantaneamente para manter ambos sempre sincronizados, tudo isso sem escrever uma linha de código.
Simplifique a gestão do seu pipeline de dados
Com nossa integração RDI, você cria, valida, faz o deploy e visualiza seus pipelines de dados sem complicação, direto do Redis Insight.
Integre seus dados com confiança
RDI é construído para alta disponibilidade, tem autocorreção e garante entrega de pelo menos uma vez para você integrar dados sem medo.
Trabalhe com suas ferramentas favoritas
RDI suporta ferramentas de ops populares, como RDI CLI e dashboard Grafana, com métricas via Prometheus exporter.
Faça mais com Redis
Como o RDI pré-carrega todo o seu conjunto de dados no formato que o app precisa, você pode consultá-lo diretamente no Redis em tempo real.
Faça uma reunião com um especialista Redis e comece a usar o RDI hoje mesmo.
O Redis Data Integration (RDI) é uma ferramenta do Redis que simplifica a importação de dados para o Redis e elimina a dificuldade de manter o Redis sincronizado com seu banco de dados principal.
Ele permite sincronizar dados com o Redis em quase tempo real, identificando alterações diretamente na fonte, transformando esses dados de forma declarativa e fazendo o ingest de tudo em tipos de dados do Redis otimizados para leitura.
O RDI pode ser utilizado por clientes que usam o Redis Software. Depois de configurar uma instância do Redis Software, o RDI pode ser instalado em uma VM antes da criação e implantação de um pipeline usando o Redis Insight. O RDI também está disponível para o Redis Cloud (em public preview) e pode ser configurado diretamente pela interface do Redis Cloud.
Três grandes desafios do modelo cache-aside são: cache misses, dados desatualizados e custo. Os cache misses tornam a recuperação de dados mais lenta, enquanto dados desatualizados podem levar a informações incorretas ou antigas sendo exibidas aos usuários. Além disso, o custo marginal para escalar leituras no seu cache é menor do que no banco de dados principal. O RDI ajuda a superar esses problemas mantendo o Redis sincronizado, de forma transparente, com sua fonte primária de dados, eliminando a necessidade de pipelines personalizados, caros e demorados de construir.
O RDI é uma excelente escolha quando a sua aplicação possui um grande volume de usuários simultâneos (mais de 10.000), tabelas com muitos registros (de dezenas a centenas de milhões) e uma proporção de leitura/escrita de aproximadamente 80:20.
Essas características são comuns em casos de uso nos setores financeiro, e-commerce e governo. Os exemplos incluem banco móvel, processamento de negociações (com cache de dados referenciais), inventário em tempo real (e-commerce) e portais de pagamento de impostos.
Esses casos de uso podem envolver dezenas a centenas de milhões de registros de ativos — como títulos, contas, produtos e muito mais.
O cache prefetching é uma técnica usada em sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para melhorar a performance de consultas ao antecipar e buscar dados do subsistema de armazenamento antes que eles sejam explicitamente solicitados por uma query.
CDC significa change data capture e é um padrão de arquitetura usado para identificar e acompanhar dados que foram modificados em um determinado conjunto de dados.