客串帖子:Redis如何实现实时人工智能的未来

云计算、实时分析和人工智能驱动的应用浪潮正在多个行业获得势头。企业希望用新兴技术增强其业务和团队的能力，人工智能和ML计划是许多企业的前沿和中心。我们正处于人工智能和ML的黄金时代，它正成为全球企业的核心组成部分，COVID-19大流行加速了它的重要性。这篇信息丰富、内容全面的文章由Subspace的联合创始人兼首席技术官William King撰写，是关于实时人工智能的未来，以及Redis技术是如何推动其发展的。从基本的例子(如ML功能商店)到更垂直具体的应用(如科学和医学研究的NLP)， Redis有很多方式为AI/ML用例带来实时。而这仅仅是个开始。

谢谢你让我们分享你的见解，威廉!
-Taimur

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实时应用程序性能是一个透视练习;根据用户的不同，你可以从用户体验或企业盈利的角度来看待它。然而，最终结论仍然是:世界越来越需要即时处理和响应数据，能够做到这一点的人将获得更大的成功。

实时功能在工业自动化、物联网(物联网)服务、网络安全、多人游戏、商业通信、自动驾驶汽车和飞机，以及无数其他领域。人工智能(AI)的需求继续在这些领域应用和发展。

可以说，实时应用程序面临的最大挑战是在实现即时性能的同时实现无缝、潜在的巨大可伸缩性。打个比方，想想车辆速度与载货能力的关系。

由于只有一个或两个乘客座位的容量，性能跑车实现了高响应和速度。你能从一辆满载18轮的大卡车上得到同样的结果吗?

这就是Redis一直致力于开发的开源内存数据结构存储(也叫Redis)。

随着公司描述它在不同的数据结构中，Redis可以“用作数据库、缓存和消息代理”。Redis提供磁盘持久性、异步复制、高可用性和自动分区。对于这个讨论来说，最重要的是，Redis通过将数据集保存在内存中来实现实时结果。在传统的数据架构中，应用程序总数据的子集(通常是“最热”或最迫切需要的数据)驻留在基于dram的系统内存中，而大部分数据驻留在较慢但价格便宜得多的磁盘(和/或SSD)存储中。内存架构吞下了更高成本的苦果，以避免从大容量存储媒体获取数据的时间密集。

2021年4月，该公司宣布它的新Redis 7.0平台，包含几个组件和技术。例如，Redis 7.0提供了两者的最佳选择，而不是强迫用户在可伸缩性和性能或潜在的全球分布式节点的数据一致性之间进行选择。这一功能部分依赖于Redis的“Active-Active”技术，该技术允许应用程序部署在任何云模型或位置，使数据尽可能接近客户。如果与该公司的人工智能推理引擎RedisAI相结合，用户可以在任何存储人工智能功能的地方部署实时人工智能应用程序，从而使“基于人工智能的应用程序性能提高两个数量级”。

对于那些不是每天都在数据库上工作的人来说，Redis 7的重要性很容易被忽略。然而，这些进步说明了世界是如何向实时应用竞争的，并突出了使这些进步成为可能的技术基础。更好地理解Redis可以为塑造未来应用环境的更广泛趋势提供有价值的线索。

本地部署速度，全球分布

如前所述，内存体系结构有利于实时应用程序性能，因为它将数据保存在RAM中，更接近CPU。该架构最小化了数据传输时间。类似地，Redis的Active-Active Geo-Distributed拓扑横跨多个节点集群的全球数据库。该系统通过一个并发更新和数据复制的网格来实现节点间的一致性。即使数据库中的大多数节点以某种方式故障，其余的地理复制节点将继续提供不间断的完整数据服务。这种去中心化的方法呼应了互联网自身的架构(为最大的网络生存能力而设计)，同时允许用户从最近的可能点访问数据，从而达到接近本地的性能。同样，其理念是在不牺牲一致性的情况下，最小化读/写数据传输时间。

Redis一直在宣传它的active - active Geo-Distributed拓扑至少自2018年以来，但每年带来迭代改进和扩展。例如，Redis 7.0更新了平台的实现，不仅接受数据交换格式JSON作为支持的数据类型，而且还支持JSON与Active-Active Geo-Distribution。有了这个功能，Redis就超越了它通常的异步复制。现在，Redis通过允许读写执行而不需要等待任何一个集中的主服务器的提交来实现本地操作自治。不等待许可意味着更快的操作性能。

问题是:

**既然这种主动-主动地理分布技术已经存在，它如何从根本上改进传统的应用方法?**

Redis并不羞于吹嘘其实现高吞吐量、毫秒级延迟和全球分布的能力，这有助于它将最大的传统数据库系统从其市场防线中挤出。

作为复述,解释在美国，传统的应用程序体系结构需要一个主数据库(DB)来处理大多数请求，除非请求的时间特别紧迫。然后，应用程序将求助于一个辅助数据库(如Redis)的功能，如缓存和排队。通过最新的改进，Redis本质上说，“是的，我们的数据库也可以做……一切。”然后进行实时操作。”

Redis越是扩展它的数据库特性和功能，就越会让它的竞争对手过时。因此，Redis将其方法称为“DBLess”，尽管这个术语的意思是特别超越数据库，而是传达一种比传统方法产生的更有效的新技术的想法。

Redis相信，它的实时DBLess架构在解决方案价值上提供了一个足够大的飞跃，可以颠覆主要的现有公司，并可能改变市场。

人工智能的进步和其他不可思议的应用

与此同时，Redis也支持DBLessRedisAI中的特性存储功能．简而言之，一个特性是包含在一个或多个原始数据点中的一个潜在有用的花边新闻。正如您在处理tb到pb规模的数据集时所预期的那样，为机器学习(ML)训练组织特征可能会非常辛苦，而且非常耗时。特性库既是一个存储库，也是一个自动输入和管理特性的系统。如果这听起来像是适合Redis的东西，那么它当然是适合的。将RedisAI的ML模型与Redis 7.0这样的闪电般快速、全球可扩展的平台相结合，将为世界提供一种基于实时、地理上不同条件的实时人工智能系统加速的新方法。

Redis和人工智能在公司的RedisConf中也占有重要地位2021年这家网站．Alexander Mikhalev博士是五名铂金奖得主之一。模式:机器学习自然语言处理满足VR/AR．”(编者注:查看该模式以及其他使用Redis可以做什么的例子复述,发射台．)Mikhalev认为，现代医疗资料甚至参考文献都缺乏适当的审查和审查，这是一个问题一个有趣的纸发表在《美国生物医学科学与研究杂志》上的文章称，吃蝙蝠状的Pokémon引发了COVID-19的传播。(这篇论文的目的是聚焦掠夺性的科学期刊。)他使用Redis的人工智能和用户体验工具将文档转化为可搜索的分析语言，并将其可视化为三维图形。用户可以在增强现实或虚拟现实中更直观地探索这些内容。

另一位铂金奖得主达斯汀·威尔逊(Dustin Wilson)使用多个Redis工具创建了一个现场观看赫尔辛基地铁系统．(编者注:查看这个应用程序和其他例子，你可以用Redis做什么复述,发射台．)用户可以点击任何交通工具来追踪它的位置和前两个小时的延迟状态。实时视图显示了运输的实时移动(类似于优步)，精确到5秒内。另一种视图允许用户点击任何社区，查看该地区交通运输的当前平均速度和延迟时间。

Redis在一系列令人眼花缭乱的挑战中的适用性确实令人印象深刻。一位钻石奖得主创造了一个在线学习平台为教育者准备了后端指标。一位银奖得主创造了一个RSS阅读器应用程序，另一个人创造了一个电影迷的社交网络．

如果我们不提得过金奖，那就太大意了自上而下的射击游戏从詹尼斯·威尔克斯有关。作为世界上第一款主动-主动地理分布街机射击游戏，这款游戏的图像使雅达利1977年的射击游戏，战斗，看起来像莫奈。这对你来说是一种创新，而这只是对未来有趣事物概念的证明。

虽然其中一些应用程序看起来很简单，但Redis继续证明自己是世界上一些最大的实时应用程序的强大平台。例如，使用列表数据结构，Twitter使用复述,存储用户最近的800条tweet，以帮助提高应用程序的响应性和伸缩性。Pinterest使用广泛的复述,分片最大限度地利用资源，突破以前系统在绘制大规模数据时发现的缓存瓶颈。Malwarebytes使用Redis进行安全数据摄入、聚合和可视化，总部位于英国的能源公司Utilitywise使用Redis提高其物联网应用的性能和正常运行时间。这样的例子有很多;性能、规模和覆盖范围不断扩大。

实时连接，实时数据

长期以来，企业都不得不在是否拥有数据库的问题上做出艰难的选择结构化(SQL)或非结构化(NoSQL)数据．幸运的是，Redis一直走在解决SQL/NoSQL困境的前沿，提供了两个世界的最佳:今天的数据处理的灵活性，以及扩展所需的高水平的一致性。这种一体机的适应性使Redis非常适合现代人工智能和ML的多样化需求，这些需求需要在整个现代应用范围内运行，甚至在行业中最苛刻、最尖端的组织中。

“机器学习算法在模拟中的使用持续增长，以提高科学研究的效率和准确性，”指出本杰明·罗宾斯惠普公司AI和先进生产力总监。“通过在SmartSim中利用Redis和RedisAI，我们新的开源人工智能框架，推进运行在超级计算机上的模拟，用户可以在模拟运行时在现有模拟和内存数据库之间交换数据。数据交换的方便性有助于开启新的机器学习机会，如在线推理、在线学习、在线分析、强化学习、计算指导和交互式可视化，这些可以进一步提高模拟的准确性，加速科学发现。”

这篇新闻稿介绍了Forrester Consulting的一项研究，该研究发现:

40%的受访者认为他们“当前的数据架构无法满足未来的模型推断需求”。
38%的领导者正在实时开发“大约三分之一”的人工智能/ML模型。
44%的人将性能作为部署模型的最大挑战。
架构、性能和成就之间的联系继续挑战着今天的业务创新者。无论集群有多快，或者下一代去中心化数据框架有多快，在公共互联网上工作时，网络延迟仍然是一个抑制因素。Subspace创建了一个高性能的网络，与公共互联网协同运行，专门解决这些性能瓶颈。

这种能够更快地访问各种数据类型的底层解决方案对我的技术和个人观点都很有吸引力。从技术上讲，我喜欢像这样的大障碍开始被解决，因为这意味着人们可以直接看到性能问题，并思考互联网需要的新操作方式。

现在，相当多的DevOps和网络工程师正在拿起他们的工具，开始着手解决方案。在这些类型的问题得到解决之后，就会出现一条自然的采用曲线，转向一种新的做事方式;我认为我们现在正处于这条曲线的中间。

就我个人而言，任何致力于更好地访问这个我们称之为互联网的巨大数据存储的组织都做得很好，特别是如果他们试图利用新的架构和技术来做到这一点的话。这就是创新如何开始，以及为什么它会继续。

关于Redis的有趣之处在于，他们正在推动我们在实时计算方面所能达到的极限，同时实现稳定的访问。我肯定会密切关注他们，看看接下来会有什么创新。

看看子空间如何帮助您优化和加速你的实时沟通．

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