RedisDays, हमारा तीन-भाग वाला विश्वव्यापी वर्चुअल इवेंट, इस साल लंदन में एक पड़ाव के साथ शुरू हुआ, जहां हमारे Redis विशेषज्ञों और सम्मानित मेहमानों ने सब-मिलीसेकंड गति की शक्ति में गहराई से गोता लगाया।
RedisDays हमारे समुदाय के साथ पिछले वर्ष में हमारे द्वारा किए गए सभी सीखने और तकनीकी प्रगति को साझा करने का एक अवसर है, नई उत्पाद घोषणाओं, सर्वोत्तम प्रथाओं, और रियल-टाइम डेटा के लिए नए ग्राहक उपयोग के मामलों के साथ। नीचे RedisDays लंदन 2022 के कुछ मुख्य अंश दिए गए हैं।
मुख्य भाषण: रियल-टाइम का युग अब है। तेजी लाएं या बाधित हों
Redis के सह-संस्थापक और सीईओ, Ofer Bengal, ने एक मुख्य भाषण के साथ चीजों की शुरुआत की जो एक मूल विचार पर केंद्रित है: बहुत से लोग इसे नोटिस किए बिना रियल-टाइम डेटा का उपयोग करते हैं। रियल-टाइम डेटा आधुनिक जीवन की तकनीकी रीढ़ है, जिसमें उपयोग के मामले विनिर्माण, एयरलाइन, आतिथ्य, दूरसंचार, स्वास्थ्य सेवा, ऑनलाइन विज्ञापन, साइबर सुरक्षा, गेमिंग, डिजिटल मोबिलिटी, शिपिंग सेवाएं, सोशल मीडिया, और कई अन्य तक फैले हुए हैं।
कई एप्लिकेशन और टच पॉइंट्स में ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए रियल-टाइम डेटा को स्केल पर दैनिक उपयोग कैसे किया जाता है, इस पर प्रकाश डालने के अलावा, यहां लंदन के मुख्य भाषण से मुख्य निष्कर्ष और उत्पाद घोषणाएं हैं:
- RedisJSON 2.0 अब सामान्य उपलब्धता में है और नेटिव इंडेक्सिंग और फुल-टेक्स्ट सर्च के साथ एक लचीला और उच्च-प्रदर्शन डॉक्यूमेंट स्टोर प्रदान करता है।
- RedisFI डेमो दर्शाता है कि RedisJSON 2.0 और RediSearch के साथ एक वित्तीय सेवा RoboAdvisor रियल-टाइम ऐप कैसे विकसित किया जाए।
- Redis की लोकप्रियता DockerHub पर रोजाना लॉन्च होने वाले 5M+ Redis कंटेनरों से परिलक्षित होती है, जो MongoDB, Elastic, और Cassandra को मिलाकर से अधिक है।
- Redis लाखों ऑपरेशन प्रति सेकंड प्रोसेस करते हुए भी सब-मिलीसेकंड लेटेंसी प्रदान करते हुए कई मुद्दों को संबोधित करता है।
- आपका रियल-टाइम डेटा स्टैक सभी डेटा मॉडल और प्रोसेसिंग इंजन का समर्थन करना चाहिए।
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Redis से रियल-टाइम JSON डॉक्यूमेंट स्टोर के साथ अपने ऐप्स को तेज करें
इस सत्र में, Redis के वरिष्ठ निदेशक, उत्पाद विपणन, Ash Sahu, और Redis के निदेशक, उत्पाद प्रबंधन, Pieter Cailliau, ने रियल-टाइम JSON डॉक्यूमेंट स्टोर पर ध्यान केंद्रित किया। इस प्रस्तुति में बताया गया कि आधुनिक डिजिटल एप्लिकेशन के लिए JSON सहित कई प्रकार के डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन ये संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों (RDBMS) के कठोर स्कीमा और डिस्क-आधारित डॉक्यूमेंट डेटाबेस के धीमे प्रदर्शन से प्रतिबंधित हैं।
इस प्रस्तुति से कुछ उल्लेखनीय मुख्य अंश यहां दिए गए हैं:
- RedisJSON 2.0, अब सामान्य उपलब्धता में, आधुनिक डॉक्यूमेंट स्टोर की लचीली और उच्च-प्रदर्शन आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- RedisJSON 2.0 एटॉमिक ऑपरेशंस, नेटिव इंडेक्सिंग क्वेरी, फुल-टेक्स्ट सर्च, लचीले डिप्लॉयमेंट विकल्प, ऑन-प्रेमिस या क्लाउड में मैनेज्ड सर्विस के रूप में समर्थन करता है।
- मिश्रित वर्कलोड प्रदर्शन टेस्ट MongoDB की तुलना में 50X अधिक थ्रूपुट और Elasticsearch की तुलना में 7X अधिक दिखाता है।
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अपने डेटा आर्किटेक्चर को आधुनिक बनाने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास
Knowledge Integrity Inc. के अध्यक्ष David Loshin, और Redis के वरिष्ठ समाधान विपणन प्रबंधक Henry Tam के नेतृत्व में इस सत्र ने विरासत प्रौद्योगिकियों से बाधित डेटा आर्किटेक्चर को आधुनिक बनाने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को प्रदर्शित किया।
तो इस सत्र से मुख्य निष्कर्ष क्या थे? यहां वे एक नज़र में हैं:
- वित्तीय सेवा उद्योग विकास चुनौतियों का सामना कर रहा है जो उनके ग्राहक अनुभव, जोखिम और अनुपालन, रिपोर्टिंग, और नए व्यावसायिक अवसरों की पहचान करने की क्षमता को प्रभावित करते हैं।
- पुराने विरासत सिस्टम डिजिटल नेटिव फिनटेक डिसरप्टर्स के साथ प्रतिस्पर्धा में बाधा डालते हैं।
- कई ग्राहक Redis Enterprise को अपने विरासत एप्लिकेशन को आधुनिक बनाने के लिए तैनात कर रहे हैं ताकि रियल-टाइम उपयोग के मामलों का समर्थन किया जा सके, जिसमें customer360, बारीक एक्सेस प्रबंधन, और धोखाधड़ी प्रबंधन शामिल हैं।
सत्र चूक गए? इसे यहां देखें।
रियल-टाइम डेटा पाइपलाइन्स: NLP + Redis
RedisDays लंदन का समापन Redis के फील्ड CTO Allen Terleto, और Nationwide Building Society के AI/ML आर्किटेक्ट Alexander Mikhalev के बीच एक फायरसाइड चैट के साथ हुआ, जिन्होंने वित्तीय सेवा प्रक्रियाओं को बदलने के लिए Redis का उपयोग करके रियल-टाइम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) डेटा पाइपलाइन्स बनाने पर चर्चा की।
इस वन-ऑन-वन वार्तालाप के दौरान संबोधित कुछ मुख्य बिंदु यहां दिए गए हैं:
- NLP मुक्त-फॉर्म और असंरचित टेक्स्ट का विश्लेषण और समझने में मदद करता है।
- उपयोग के मामलों में बड़ी मात्रा में टेक्स्ट का सारांश और Q&A चैटबॉट शामिल हैं।
- NLP को Redis जैसे इन-मेमोरी डेटा लेयर के प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी की आवश्यकता होती है।
- Redis Streams/RedisGears वितरित डेटा अंतर्ग्रहण और कंप्यूट प्रदान करता है, RedisGraph नॉलेज ग्राफ़ संग्रहीत करता है, और RedisAI मशीन लर्निंग मॉडल चलाता है।
NLP डेटा पाइपलाइन्स के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं? ऑन-डिमांड देखकर नोट्स लें।
