プログラマーの皆さん、この記事を読んでいるとき、私はすでに Redis 7.2 バージョンにアップグレードしています。これは突然思いついたことではなく、長い間計画されていました。10 年以上にわたり、強力かつ高速で大規模に実行できるアプリケーションの作成を支援していただけることに満足しています。今後は、元のバージョンを使用することはできなくなり、より優れた Redis7.2 に置き換えられます。
1. Redis 7.2 の概要
Redis 7.2 は最も広範囲にわたるバージョンです。**これには、AI イニシアチブをサポートするための幅広い新機能と、機能への多大な投資が含まれています。**これらすべての拡張機能には、開発者が Redis を使いやすくすること、Redis をより高速に実行すること、イノベーションを実現しやすくすることという明確なテーマが貫かれています。
当社はお客様のニーズを理解するだけでなく、お客様のニーズを満たす十分なイノベーション能力を備えています。
私たちには大規模な金融サービスのクライアントがいました。同社は、
Redis 上で複数の機械学習 (ML) ワークロードを実行することに特化しており、データ量は数百テラバイトに達し、99.999% の可用性を実現しています。
企業は、アクティブ/アクティブ地域分散、マルチテナンシー、ハイブリッド タグ ベースの検索、ロール ベースのアクセス、埋め込みオブジェクト (
JSON など)、テキスト検索機能、インデックス エイリアスを備えた、実証済みのエンタープライズ グレードのベクトル データベースを求めています。他の機能。これらの機能はすべて Redis Enterprise に組み込まれており、現場で実証されています。
二、
Redis7.2 により、人工知能分野のイノベーションが実現しやすくなります
Large Language Model (LLM) と生成人工知能の広範な適用により、コンピューター ソフトウェア業界は驚くべき速度で変化しており、Redis はこれらのアプリケーションを容易にする機能の提供に熱心に取り組んできました。当社は OpenAI を含む世界中のトップ顧客をサポートしており、特に現在はベクトル データベースの分野において、機械学習 (ML) をシームレスで使いやすいエクスペリエンスにすることに取り組んでいます。
Redis は、効率の向上、コストの削減、スケーラビリティとパフォーマンスの強化を目的として設計された複数の戦略を通じて、データベース サービスで生成的な AI ワークロードをサポートします。Redis のベクトル データベースは、FLAT (総当たり検索) と HNSW (近似検索) の 2 つのベクトル インデックス タイプと、一般的に使用される 3 つの距離測定値 (コサイン距離、内積距離、ユークリッド距離) をサポートします。その他の機能には、範囲クエリ、ハイブリッド検索 (フィルターとセマンティック検索の組み合わせ)、JSON オブジェクトのサポートなどが含まれます。
Redis は、LLM をサポートするアプリケーションの構築とデプロイにどのように役立つのですか? という質問がありました。
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取得拡張生成 (RAG): RAG フレームワークでは、事前トレーニングされた LLM とクライアント独自のデータを使用して応答が生成されます。多くの企業は、独自のモデルを構築したり、既存のモデルを微調整したりするのではなく、生成 AI の力を活用したいと考えています。さらに、企業はプライベート データを商用 LLM と共有することを望まないため、ここで Redis Enterprise が登場します。ベクトル データベースとして、関連データを正確に特定するための強力なハイブリッド セマンティック検索機能を備えています。さらに、外部ドメイン固有のナレッジ ベースとして展開することもできます。これにより、汎用 LLM が最も関連性の高い最新のコンテキスト情報を取得できるようになり、結果の品質が向上します。
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LLM セマンティック キャッシュ: Redis Enterprise は、以前に回答したユーザーの質問と結果を保存するためのスケーラブルなキャッシュとしてよく使用されます。Redis はまた、セマンティック キャッシュを使用して、入力された質問にセマンティック的に類似したキャッシュされた応答を識別して取得し、キャッシュ ヒット率を大幅に向上させます。これにより、LLM サービスに送信されるリクエストとトークンの数が大幅に減少し、応答の生成時間が短縮されることでパフォーマンスが向上し、コストが削減されます。
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レコメンデーション システム: LLM は、複雑な電子商取引の仮想ショッピング アシスタントのバックボーンとして機能します。Redis Enterprise のコンテキスト理解とセマンティック検索機能により、アプリケーションは顧客の質問を理解し、パーソナライズされた製品の推奨事項を提供し、リアルタイムの会話対話をシミュレートすることもできます。
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ドキュメント検索: 企業が大量のファイルを分析する必要がある状況では、LLM を利用したアプリケーションが強力なファイルの検出および取得ツールとして機能します。Redis Enterprise のハイブリッド セマンティック検索機能により、関連情報を正確に特定し、それらのドキュメントから新しいコンテンツを生成できます。
Redis は、LLM を利用したチャットボット、エージェント、パイプラインを作成するための最も一般的なアプリケーション開発フレームワークと統合されています。これらには、LlamaIndex、Langchain、RelevanceAI、DocArray、MantiumAI、ChatGPT 取得プラグインが含まれます。さらに、Redis は、NVIDIA ™ (NVIDIA ® ) AI ワークフロー (Merlin および Morpheus)、ツール (Triton および RAPIDS)、NVIDIA ™ (NVIDIA ® ) RAPIDS RAFT など、いくつかの主要な人工知能プロジェクトで NVIDIA と緊密に連携してきました。より高い 1 秒あたりのクエリ数 (QPS) を提供する高度なインデックス作成テクノロジが開発中です。
**これらのケースでは、より高いパフォーマンスの検索機能が必要です。**Redis Enterprise 7.2 では、拡張可能な検索機能のプレビューを開始します。これにより、最適な分散処理方法でクラスター全体で高 QPS、低遅延のワークロードを実行できます。以前の Redis Enterprise 検索およびクエリ エンジンと比較して、クエリ スループットが最大 16 倍向上します。
3. Redis には優れた開発者エコシステムがある
コミュニティが開発した何百ものクライアント ライブラリの中で、最新の Redis 機能をサポートしているライブラリはどれですか? 安全性と性能はどの程度ですか?
Redis 7.2 のリリースにより、Redis クライアントに新しいガイダンスとサポートが提供されます。私たちは、Jedis (Java)、node-redis (NodeJS)、redis-py (Python)、NRedisStack (.Net)、および Go-Redis (Go) の 5 つのクライアント ライブラリのコミュニティ メンテナと直接連携し、ドキュメントの一貫性を維持します。ユーザーインターフェイス、管理、セキュリティ。また、Redis Stack および Redis Enterprise (クラウドおよびソフトウェア) で RESP3 プロトコルもサポートしています。
4. Redis は開発者にとってより強力なツールになります
- より高いレベルのプログラマビリティ
このリリースでは、リアルタイム データのプログラム可能性も次のレベルに引き上げました。トリガーと関数のパブリック プレビューにより、サーバー側のイベント駆動型エンジンがデータベース内での Typescript/JavaScript コードの実行をサポートします。この機能により、開発者は複雑なデータ操作を Redis 上で直接実行できるようになり、あらゆるクライアント アプリケーション全体で一貫した実行が保証されます。
トリガーと関数は、クラスターレベルのクロスシャード読み取り操作をサポートします。この機能は、前世代の Redis プログラム可能エンジン (Lua や関数など) では利用できませんでした。
トリガーと関数のパブリック プレビュー
地理空間機能の改善
地理空間機能も改善されました。Redis Stack のポリゴン検索が改善され、地理空間データを検索して地理的エリア内の情報を見つけやすくなりました。
たとえば、メキシコ料理レストランを検索するアプリケーションでは、地理空間情報は、サンフランシスコのすべてのレストランのインデックス付き位置データです。ユーザーがデジタル地図上に描く多角形が、検索の地理的エリアになります。Redis は、描画されたポリゴンの境界内のレストランに関連するキーのみを取得します。
ポリゴン検索を使用してメキシコ料理レストランを検索する
Redis ソート セットのパフォーマンス: 30% から 100%
また、ゲームのリーダーボードやその他の目的の作成によく使用される Redis Sorted Set データ構造のパフォーマンスも大幅に向上しました。当社の改善により、Redis Enterprise Cloud 6.2 と比較して 30% ～ 100% のパフォーマンス向上が実現できます。
Redis クラウド 6.2 VS Redis クラウド 7.2
5. Redis はエンタープライズ ツールやインフラストラクチャとより簡単に統合できます
Redis データ統合 (RDI) ツールを使用できるようになりました。RDI は、Redis Enterprise 上で直接実行され、あらゆるデータセットを Redis データセットに簡単に変換するツールです。データ統合 (RDI) は、変更をソース データベースから Redis に直接ストリーミングし、そこでさらにフィルター処理され、変換され、JSON やハッシュなどの形式にマッピングされます。最も一般的なユースケースをキャプチャし、コードではなく構成を備えたインターフェイスを通じてユーザーに提供します。
RDI は、Oracle、Postgres、Cassandra などのさまざまなソースからデータを取得し、それをリアルタイム データに機能的に変換できます。同様に、データが「ライブ」でなくなると、RDI は、コードを追加したり複雑な統合を実行したりすることなく、Redis Enterprise での下流の変更を従来のデータ記録システムに同期します。
Redis データ統合
6. 拡張がより経済的かつ容易になります
自動レイヤリング
すべての状況でアプリケーションを最高速度で実行する必要があるわけではありません。**Redis Enterprise 7.2 では、自動階層化 (以前の Redis on Flash) と新しいデフォルトのストレージ エンジン Speedb が導入されました。**自動階層化により、オペレーターはソリッド ステート ドライブ (SSD) を使用して Redis データベースを拡張し、物理 DRAM の容量制限を超えることができます。これは、頻繁に使用されるデータがメモリに保存され、使用頻度の低いデータが SSD に保存され、Redis Enterprise が使用状況に基づいて自動的にデータ セットを管理する、大規模なデータ セットを含むアプリケーションにとっては理にかなっています。
これにより、データの保存がより簡単かつ経済的になります。自動階層化により、スループットとレイテンシのパフォーマンスが大幅に向上します。前世代のストレージ エンジン (RocksDB) に比べて、スループットは 2 倍、レイテンシは半分になり、ハードウェア インフラストラクチャのコストを最大 70% 削減できます。
Redis の自動階層化
クラスターマネージャー (CM) ユーザーインターフェイス
更新された Cluster Manager (CM) ユーザー インターフェイスは、日常の管理タスクの効率を向上させることができ、直感的なインターフェイスには Redis Enterprise Cloud と同じ機能があり、学習曲線を短縮し、間違いを最小限に抑えます。新しい CM を使用すると、マウスを 2 回クリックするだけで新しい Redis Enterprise データベースをデプロイできます。
クラスターマネージャー (CM)
コンテナ化されたアプリケーションのオペレーターにとって朗報です
コンテナ化されたアプリケーションのオペレーターにとって確実に喜ばれるもう 1 つの良いニュースは、アクティブ/アクティブ データベース デプロイメントをサポートする Kubernetes Redis Enterprise Operator が一般提供されたことです。YAML ファイルに数行の宣言を記述するだけで、地理的に分散されたデータベースの作成、アクティブ/アクティブ データベースからの参加クラスターの削除、追加、更新など、時間と労力がかかるいくつかのタスクを簡素化できます。
7. 望む自由: Unified Redis リリース
多くの開発者は、Redis サービスを自分のマシンにダウンロードするよりも、クラウド内の Redis サービス上に構築することを好みます。また、多くのお客様から、Redis OSS、Redis Stack、および Redis Enterprise インスタンスを混在させると、リリース日が異なるこれらの異なるインスタンスの新しいバージョンを処理する際に課題が生じるという声も聞きました。
最初の Unified Redis リリースである Redis 7.2 が一般提供されました。開発者が異なる Redis ディストリビューション間でコードを構築および移植することを容易にします。これは、Redis フットプリントの制御を簡素化したいと考えている事業者にとっては恩恵です。アーキテクトは、他のデータ ストアを Redis と自由に統合することもできます。