Hàng năm, cộng đồng Redis đều tụ tập cho RedisConf và năm nay là để khám phá lại sức mạnh của dữ liệu thời gian thực. Hơn 12.000 nhà phát triển, kiến trúc sư và các nhà lãnh đạo kinh doanh và công nghệ từ 122 quốc gia đã đăng ký tham gia các bài phát biểu trực tiếp, trò chuyện trực tiếp và hơn 60 phiên thảo luận. Kể từ ngày 20 tháng 5, bạn có thể xem tất cả các phiên RedisConf 2021 trên kênh YouTube của chúng tôi!
Với nhiều phiên bao gồm các trường hợp sử dụng duy nhất, chúng tôi đã bỏ phiếu và tổng hợp các phiên đột phá hàng đầu cho 10 phiên so sánh nhất khác nhau. Đây là những người chiến thắng:
Diễn giả thú vị nhất
Bộ đôi SitePro gồm Giám đốc điều hành Aaron Phillips và Giám đốc Công nghệ Dustin Brown khơi gợi sự nhiệt tình và truyền cảm hứng tuyệt vời để trình bày chi tiết cách nền tảng IoT quan trọng trong sứ mệnh của công ty sử dụng mô-đun RedisTimeSeries trong Azure để đảm bảo luồng dữ liệu không bị tắc nghẽn. Aaron và Dustin bắt đầu phiên thảo luận về sự ra đời của SitePro với tư cách là một hệ thống đo lường end-to-end cho các công ty dầu khí. Họ giải thích cách công ty bắt đầu tận dụng RedisTimeSeries sau khi tăng trưởng đáng kể để cung cấp “bối cảnh lịch sử cho dữ liệu thời gian thực”.
Buổi học không bao giờ trở nên nhàm chán, vì Aaron và Dustin phát huy điểm của nhau, thêm phép ẩn dụ gia đình cho ngữ cảnh, đồng thời giải thích công cụ và các tính năng được sử dụng với RedisTimeSeries. Hãy mang đến cho phiên này một chút tiếng cười và tìm hiểu cách RedisTimeSeries có thể trao quyền cho dữ liệu lịch sử và thời gian thực trên quy mô lớn.
Trang trình bày tốt nhất
Các slide thuyết trình của Chris Oyler đi đôi với sự hài hước và khả năng thể hiện trực quan khả năng nắm bắt sự kiện theo thời gian thực trên quy mô lớn. Chưa đầy 30 giây trong bài thuyết trình, Chris tình cờ ám chỉ công ty khởi nghiệp của anh ấy, UserLeap, đến một rạp xiếc và bản thân anh là một chú hề. Anh ấy giữ thái độ điềm đạm, giản dị xuyên suốt, ngay cả khi các slide của anh ấy chuyển đổi từ đồ họa của API UserLeap sang hình ảnh của Sesame Street (đại diện cho cấu trúc của một sự kiện).
Nhưng ngay cả khi phiên họp của anh ấy rất vui nhộn, điều nổi bật là khả năng duy trì sự tập trung vào chủ đề hiện tại của anh ấy. Ông nêu chi tiết cách UserLeap không cần cơ sở dữ liệu quan hệ, nhưng cần thông lượng ghi cao và đọc cao — đã thuyết phục công ty sử dụng Redis Cluster và sử dụng chế độ HA với tính năng tự động chuyển đổi dự phòng. Sau đó trong phiên, Chris hiển thị so sánh biểu đồ hai ngày về độ trễ trung bình của UserLeap, lưu ý rằng có sự thay đổi tích cực trung bình khoảng 100 mili giây trong thời gian phản hồi sau khi công ty của anh sử dụng Redis. Khả năng liên kết hình ảnh trong các trang trình bày với bản trình bày của Chris — và duy trì khiếu hài hước — khiến phiên này trở thành người chiến thắng.
Người mới xuất sắc nhất
Masoud Koleini hoàn toàn không phải là người mới đối với thế giới IoT, nhưng anh ấy đã mang về giải thưởng Người mới xuất sắc nhất của bảng điều khiển cho phiên đột phá RedisConf 2021 đầu tiên của anh ấy, suy luận cạnh hiệu suất cao với RedisAI. Khi phân tích dữ liệu tiếp tục phát triển trong các ngành, Masoud nhấn mạnh những thách thức khi chạy ứng dụng trên các thiết bị có khả năng tính toán hạn chế. Sau đó, anh ấy trình bày chi tiết lý do tại sao Redis được chọn — vì dung lượng bộ nhớ thấp của nó cho phép các ứng dụng học máy chạy trên các thiết bị nhỏ.
Phiên thảo luận của anh ấy là một nghiên cứu điển hình về hội thảo cạnh, với giải thích về cách khả năng suy luận sâu của RedisAI giúp phân tích dữ liệu tensor, cũng như các phương pháp hay nhất khi chạy mô-đun RedisAI trên máy Arm. Nếu bạn tò mò về cách RedisAI có thể chạy suy luận dữ liệu học sâu trên ứng dụng học máy của mình, hãy xem video này.
Dễ tiếp cận nhất với người mới bắt đầu sử dụng Redis
Eric Brandes giành được giải thưởng này nhờ hướng dẫn trong 20 phút giải quyết quan niệm sai lầm phổ biến rằng Redis không thể là cơ sở dữ liệu chính. Anh ấy có một bài thuyết trình giống như MythBusters, giải thích kinh nghiệm trực tiếp của mình trong việc xây dựng công cụ hiệu suất giám sát người dùng, Chỉ số yêu cầu, với Redis làm cơ sở dữ liệu chính của nền tảng. Sau đó, ông giải quyết lý do đằng sau việc chọn Redis, như độ phức tạp hoạt động thấp, khả năng sử dụng kiến trúc đơn giản, chi phí thấp và tính linh hoạt với các yêu cầu về độ bền.
Trong một khoảng thời gian ngắn, Eric thực hiện một công việc to lớn hướng dẫn bạn thông qua các vấn đề cơ bản trong hoạt động của nhà phát triển của anh ấy, từ việc giải thích thiết lập hoạt động của Request Metrics đến chiến lược mở rộng quy mô của nó. Nếu bạn là người mới sử dụng Redis và đang quyết định cách triển khai cơ sở dữ liệu NoSQL vào ngăn xếp công nghệ của mình, hãy dành thời gian xem Crazy like a fox:Redis làm cơ sở dữ liệu chính của bạn.
Tương tác nhiều nhất đối với Chuyên gia Redis
Đây là một phiên để xem nếu bạn có kiến thức nền tảng vững chắc về việc sử dụng Redis. Trong phiên thảo luận này, Jim Brunner khám phá các vấn đề thú vị và lặp lại khi sử dụng Amazon ElastiCache cho Redis. Là một nhà phát triển trong nhóm ElastiCache, Brunner đã làm việc độc quyền về phát triển nội bộ của Redis cho nền tảng Amazon. Anh ta chìm sâu vào những cơn ác mộng của nhà phát triển như lạm dụng bộ nhớ tối đa, LUA trái phép và cơn bão kết nối trong khi phá vỡ các phương pháp để tránh chúng.
Jim tiếp cận từng chủ đề một cách có hệ thống, đề cập đến chủ đề của từng trường hợp sử dụng, tình huống xảy ra, kết quả và cuối cùng là giải pháp để giảm thiểu vấn đề. Mặc dù các trường hợp sử dụng này đang ở mức “cực đoan”, nhưng phiên này là một nội dung hữu ích cho các nhà phát triển muốn giảm thiểu các vấn đề tiềm ẩn với bộ nhớ cache của họ.
Câu chuyện về Redis xuất sắc nhất ở quy mô
Chuyển đổi kỹ thuật số đã trở thành một lĩnh vực trọng tâm quan trọng đối với các ngân hàng để cung cấp trải nghiệm người dùng thành công. Adi Shtatfeld của Redis giới thiệu Dani Sela và Yaniv Yair của Bank Hapoalim để cung cấp cái nhìn trực tiếp về cách Redis Enterprise cải thiện tính khả dụng và sự hài lòng của khách hàng cho ngân hàng lớn nhất ở Israel.
Với hơn triệu khách hàng trong khi đạt doanh thu 14 tỷ đô la mỗi năm, Ngân hàng Hapoalim đã phải đối mặt với một thực tế đại dịch — họ nhận ra rằng họ cần phải cấu hình cơ sở hạ tầng ngân hàng của mình để đáp ứng nhu cầu kỹ thuật số của khách hàng. Số lượng lớn các yêu cầu trên trang web và ứng dụng dành cho thiết bị di động của Bank Hapoalim đã bắt đầu tạo ra tình trạng quá tải máy chủ trên hệ thống phụ trợ MF của họ, khiến thời gian chờ cũng như hết thời gian chờ cho khách hàng chậm hơn. Để đáp ứng cơ sở hạ tầng của mình, Ngân hàng Hapoalim đã chuyển sang sử dụng bộ nhớ đệm Redis Enterprise để giảm yêu cầu tới máy tính lớn của ngân hàng và giảm bớt sự thiếu hụt tài nguyên — do đó tiết kiệm được nhiều khoản chi phí.
Câu chuyện về mô-đun Redis hay nhất
SmartSim là một thư viện dành riêng để tăng tốc độ hội tụ của AI, phân tích và khoa học dữ liệu với các mô hình mô phỏng số. Các thư viện và mô phỏng khoa học dữ liệu ban đầu không được kết nối và không giao tiếp với nhau theo truyền thống trong thời gian thực.
Mô phỏng sẽ mất nhiều thời gian, từ hàng giờ đến hàng tuần, để tính toán đầy đủ và hoàn thành, trong khi thư viện dữ liệu chỉ có thể được phân tích sau khi hoàn thành mô phỏng. Sử dụng RedisAI, SmartSim giờ đây có thể tương tác với các mô phỏng trong thời gian chạy với tốc độ lưu trữ trong bộ nhớ nhanh chóng trên quy mô lớn. Mô-đun cũng cho phép suy luận, đào tạo và phân tích trực tuyến các mô phỏng của SmartSim mà không cần sử dụng hệ thống tệp và đồng thời cho phép nhóm xem dữ liệu trực tuyến . Xem phiên này để xem bản trình bày chi tiết cao về việc tận dụng RedisAI.
Câu chuyện về AI hay nhất
Với hơn 40 mô hình học máy và một ứng dụng tạo ra hai triệu dự đoán mỗi giây, DoorDash đã mang về giải thưởng Câu chuyện AI hay nhất. Kỹ sư nền tảng ML Arbaz Khan và Giám đốc kỹ thuật Zohaib Hassan giải thích cách công ty sử dụng Redis như một kho tính năng có thể mở rộng để cung cấp một loạt các biến đầu vào để đưa ra dự đoán thời gian thực. So với cơ sở dữ liệu dựa trên đĩa, Redis có thể cung cấp kho dữ liệu trong bộ nhớ rẻ, nhanh và đơn giản để hạn chế chi phí lưu trữ và cung cấp dữ liệu cục bộ cho DoorDash.
Phiên này mang về danh mục so sánh nhất này vì người thuyết trình giải thích sâu về trường hợp sử dụng Redis của công ty họ như thế nào. Họ xác định lý do của mình đằng sau việc chọn Redis để mở rộng quy mô hoạt động ML, bổ sung các quyết định của họ bằng hình ảnh và kết quả dữ liệu, đồng thời thảo luận về các bước tiếp theo của dự án đang diễn ra này. Hãy xem phiên thảo luận này để hiểu cách Redis có thể phù hợp với vai trò là một kho tính năng có thể mở rộng cho các nền tảng máy học.
Có nhiều khả năng sống sót sau ngày tận thế với Just Redis
Khi Ngày tận thế đang cận kề — bất cứ khi nào có thể — bạn muốn có kiến thức từ các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực, phải không? Với suy nghĩ đó, so sánh nhất này thuộc về Ayaka Shinozaki của Techspert.io cho phiên của cô Xây dựng biểu đồ kiến thức bằng RedisGraph. Techspert.io là một công ty khởi nghiệp sử dụng công nghệ tìm kiếm dựa trên AI để kết nối các chuyên gia hàng đầu thế giới với các tổ chức cần thông tin chuyên sâu của họ. Tổng hợp hàng tỷ điểm dữ liệu có sẵn công khai trên internet, Techspert.io cần một giải pháp cơ sở dữ liệu để ghi lại mối quan hệ giữa các chuyên gia, tổ chức và các khái niệm ngữ nghĩa — và sau đó đưa ra cái nhìn tổng quan theo thời gian thực về toàn cảnh tri thức. Đó là nơi mà RedisGraph đã xuất hiện.
RedisGraph cho phép Techspert.io kết nối các dữ kiện như vị trí, lĩnh vực chuyên môn và tên với nhau để tạo ra một mối quan hệ xác định. Sử dụng các đỉnh và cạnh để biểu thị dữ kiện, Techspert.io sử dụng truy vấn tìm kiếm toàn văn bản tiết kiệm chi phí của RedisGraph để trích xuất thông tin về các mối quan hệ thông qua biểu đồ tri thức. Phiên đột phá này là một điều không thể bỏ qua đối với các nhà phát triển muốn tạo cơ sở dữ liệu biểu đồ tri thức, cũng như cho các nhà phát triển đang tìm kiếm thông tin chi tiết để chuẩn bị cho ngày tận thế đang chờ xử lý.
Câu chuyện hay nhất mà tôi không-thể-tin-bạn-đang-sử-dụng-lại-cho-đó
Redis có rất nhiều trường hợp sử dụng, nhưng nhóm của chúng tôi đã đăng quang phiên của Tiến sĩ Alexander Mikhalev, Sử dụng hệ sinh thái Redis để xây dựng các dịch vụ dựa trên NLP, vì tính độc đáo và sáng tạo của nó. Tiến sĩ Alexander đã bắt đầu xây dựng một sản phẩm xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong cuộc thi hackathon RedisConf 2020 để giúp các chuyên gia y tế điều hướng thông qua các tài liệu y khoa. Ông đã hình dung ra việc tạo ra một hệ thống trả lời câu hỏi hoặc một chatbot thông qua máy học, nhưng nó phải đủ nhanh để vượt quá mong đợi của người dùng đồng thời cũng có tính khả dụng cao. Tiến sĩ Alexander nhận ra rằng ông cần phải xây dựng một biểu đồ kiến thức có thể xác định các truy vấn dài, phức tạp và một công cụ mạnh mẽ để xử lý thời gian phản hồi API nhanh — vì vậy, ông đã phát triển một đường ống NLP với RedisGears, RedisAI và RedisGraph đều được nhúng vào lõi của nó.
Phiên thảo luận này phác thảo rõ ràng khung API của sản phẩm và cách định cấu hình từng mô-đun, giúp người xem trình bày cặn kẽ về khả năng kết nối với nhau của các mô-đun Redis. Hãy xem phiên RedisConf 2021 này để tìm nguồn cảm hứng về cách Redis có thể giúp bạn tạo một ứng dụng với sự đổi mới ở trung tâm của nó.
Các phiên RedisConf 2021 này thu hút sự chú ý của chúng tôi, nhưng có nhiều phiên khác để lựa chọn trên nền tảng. Nếu bạn đã xem một phiên giúp bạn khám phá lại sức mạnh của dữ liệu thời gian thực, vui lòng chia sẻ với chúng tôi trên Twitter với thẻ bắt đầu bằng # RedisConf2021 hoặc tham gia máy chủ Redis Discord của chúng tôi để được hỗ trợ thêm cho cộng đồng.