Ein einzelner Redis-Cluster kann für jede dieser zehn Aufgaben verwendet werden, unabhängig davon, ob es sich um eine transaktionale oder analytische Arbeitslast handelt.

Verwenden Sie es als Ihre primäre Datenbank: Redis ist nicht nur eine NoSQL-Datenbank. Sie geht weit über NoSQL hinaus und implementiert zahlreiche Funktionen für die heutigen Unternehmenskunden. Redis ist mehr als nur ein einfacher Key/Value-Speicher – es bietet mehrere Datenmodelle und mehrere Methoden für den Datenzugriff, so dass Redis vom gesamten Anwendungsstapel eines Unternehmens genutzt werden kann.

Zwischenspeichern der am häufigsten verwendeten Datenteile: Laden Sie Daten aus langsameren Datenquellen in Redis und bieten Sie nahezu sofortige Antwortzeiten. Redis speichert die Daten im RAM (Random Access Memory), um einen schnellen Abruf zu ermöglichen.

Verwenden Sie es für die Sitzungsspeicherung: Die Sitzungsspeicherung erfordert sehr schnelle Antwortzeiten, sowohl für das Schreiben von Daten, wenn Benutzer durch eine Anwendung gehen, als auch für das Zurücklesen dieser Informationen. Redis eignet sich hervorragend für die Sitzungsspeicherung, da sein nativer Datentyp die Art von Speicher widerspiegelt, die für die Speicherung von Sitzungsdaten benötigt wird.

Dienste entkoppeln: Redis-Streams und das Publish/Subscribe-Muster ermöglichen die Entkopplung von Diensten. Dienste können in Redis-Streams schreiben und daraus lesen oder Nachrichten veröffentlichen und abonnieren, indem sie Redis als Vermittler des Pub/Sub-Musters verwenden.

Ratenbegrenzung bereitstellen: Redis kann zur Ratenbegrenzung von Benutzern und Endpunkten verwendet werden. Die leistungsstarke Echtzeit-Natur von Redis bedeutet, dass die Verfolgung in Echtzeit zusammen mit den Benutzern und Endpunkten durchgeführt werden kann.

Schnelles Einlesen von Daten: Redis ist für seine Fähigkeit bekannt, mit großen Datenmengen schnell zu arbeiten. Durch die Aufnahme großer Datenmengen und deren anschließende Verarbeitung oder Weitergabe zur weiteren Verarbeitung ist Redis eine hervorragende Wahl für die Datenaufnahme.

Erstellen Sie Echtzeit-Ranglisten: Native Datentypen, die Sortier- und Zählvorgänge unterstützen, ermöglichen den Einsatz von Redis als Backend für Echtzeit-Ranglisten.

Erstellen Sie einen Store-Finder: Redis enthält GEO-basierte Datentypen, die nativ geografische Daten wie Breiten- und Längengradberechnungen verarbeiten. Ein Store Finder ist ein weiterer Anwendungsfall, bei dem Redis die überzeugende Lösung ist.

Effiziente Durchführung von Analysen: Daten, die verarbeitet werden müssen, können in Redis kompakt gespeichert werden. Daten, die in einem anderen Speichermedium vielleicht Terabytes umfassen, können in Redis so verarbeitet werden, dass sie deutlich weniger Ressourcen benötigen. Zum Beispiel können probabilistische Datenstrukturen verwendet werden, die dann helfen, Zählungen, Häufigkeiten und Perzentile sehr effizient zu verwalten.

Große Datenmengen indizieren: Redis kann große Datenmengen gut verarbeiten. Wenn eine Organisation und ihr Anwendungsportfolio wachsen, wächst auch die Datenmenge. Redis hat die Flexibilität und Erweiterbarkeit (durch Module), um Daten für mehrere Verbraucher zu speichern, und die Leistung und Effizienz, um große Datenmengen für etablierte und neue Organisationen gleichermaßen zu speichern.