آیا ردیس همچنان پادشاه حافظه‌هاست ؟ 👑
در دنیای فناوری، حتی محبوب‌ترین ابزارها هم برای ادامه مسیر به رقیب نیاز دارند. همان‌طور که در حوزه پردازش جریان، ظهور #Redpanda و #AutoMQ باعث شد سطح انتظارات از شرکت Confluent و حتی بنیاد آپاچی برای گسترش امکانات #Kafka بالا برود، حالا نوبت #Redis است که با چالش‌های تازه روبه‌رو شود.
ردیس سال‌هاست به‌عنوان یک پایگاه داده درون‌حافظه‌ای (In-Memory) سریع ⚡️، ساده و بی‌دردسر شناخته می‌شود. بسیاری از ما اولین تجربه کار با Cache، Session Storage یا حتی Pub/Sub را با همین ابزار داشته‌ایم. اما همین موفقیت و سادگی باعث شد که کمتر به سراغ گزینه‌های دیگر برویم… تا وقتی که یک مشکل واقعی سر راه‌مان سبز شود.
مشکل اول: استفاده ناکامل از CPU 🖥
ردیس ذاتاً تک‌ریسمانی است؛ یعنی هر چقدر هم CPU چند هسته‌ای داشته باشیم، در نهایت یک هسته درگیر پردازش می‌شود و بقیه بلااستفاده می‌مانند. وقتی حجم درخواست‌ها بالا برود، صف‌ها طولانی و تأخیرها بیشتر می‌شوند.
اینجاست که #KeyDB وارد میدان شد 💪. این ابزار در واقع نسخه‌ای از Redis است که یاد گرفته از چند هسته CPU هم‌زمان استفاده کند. بدون تغییر در کد یا کتابخانه‌ها، می‌توانید با #KeyDB سرعتی چند برابر تجربه کنید.
مشکل دوم: هزینه بالای RAM 💸
هر کس #Redis را در مقیاس بزرگ استفاده کرده باشد، با مشکل مصرف زیاد حافظه آشناست. بخش زیادی از این مصرف به خاطر تکه‌تکه شدن و هدر رفتن فضای RAM است.
دیتابیس #Dragonfly دقیقاً برای حل همین مشکل ساخته شده 🐉. با معماری متفاوت و بسته‌بندی بهینه داده‌ها، می‌تواند تا یک‌سوم مصرف حافظه را کاهش دهد و همچنان سرعت بالایی ارائه کند. برای پروژه‌هایی با داده‌های کوچک اما بسیار زیاد – مثل ذخیره‌سازی میلیون‌ها سشن کاربر – #Dragonfly یک صرفه‌جویی واقعی در هزینه‌هاست.
مشکل سوم: تغییر لایسنس Redis 📜
تغییر لایسنس #Redis باعث شد بخشی از جامعه متن‌باز احساس کند آینده این پروژه دیگر کاملاً شفاف نیست. نتیجه این نگرانی، تولد #Valkey بود؛ یک فورک متن‌باز که با همان API و پروتکل Redis کار می‌کند اما بدون محدودیت‌های جدید لایسنس.
#Valkey از نظر فنی تفاوت بزرگی با Redis ندارد، اما برای کسانی که به دلایل حقوقی یا سیاست‌های سازمانی نمی‌توانند Redis را استفاده کنند، یک انتخاب امن و بی‌دردسر است.
مشکل چهارم: نیاز به توزیع‌شدگی واقعی 🌍
اگرچه Redis Cluster امکان مقیاس‌پذیری افقی را فراهم می‌کند، اما راه‌اندازی و نگهداری آن همیشه ساده نیست. #Hazelcast از روز اول برای توزیع‌شدگی طراحی شده و مدیریت داده بین چندین نود را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد. این ویژگی آن را برای سیستم‌های بزرگ با نیاز واقعی به Cache توزیع‌شده جذاب می‌کند.(البته با پرداخت هزینه)
کدام را انتخاب کنیم؟ 🎯
اگر مشکل کارایی ندارید → #Redis بهترین انتخاب است.
📌اگر گلوگاه CPU دارید و می‌خواهید با کمترین تغییر سرعت بگیرید → #KeyDB را انتخاب کنید.
📌اگر هزینه RAM سنگین شده → #Dragonfly می‌تواند نجات‌بخش باشد.
📌اگر لایسنس برایتان مسئله است → #Valkey جایگزین امنی است.
📌اگر از ابتدا به یک Cache توزیع‌شده و سازمانی نیاز دارید → #Hazelcast را در نظر بگیرید.
در کنار همه این گزینه‌ها، #Kvrocks هم حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. این دیتابیس که با #C++ و #Go ساخته شده، از RocksDB به‌عنوان موتور ذخیره‌سازی استفاده می‌کند؛ یعنی به جای اینکه همه چیز را فقط در حافظه RAM نگه دارد مثل #Redis، می‌تواند داده‌های بزرگ را روی دیسک ذخیره و مدیریت کند 📀. این کار باعث می‌شود ظرفیت خیلی بیشتری با هزینه کمتر داشته باشید، بدون اینکه از مزیت سرعت زیاد و سازگاری کامل با پروتکل Redis دست بکشید. 🚀
رقابت تازه شروع شده است 🚀. #Redis هنوز پادشاه دنیای پایگاه داده‌های درون‌حافظه‌ای است، اما حالا باید برای حفظ جایگاهش بیشتر تلاش کند. برای ما مهندسان نرم‌افزار، این یعنی گزینه‌های بیشتر، آزادی انتخاب بالاتر و آینده‌ای پر از نوآوری.
در دنیای فناوری، حتی محبوب‌ترین ابزارها هم برای ادامه مسیر به رقیب نیاز دارند. همان‌طور که در حوزه پردازش جریان، ظهور #Redpanda و #AutoMQ باعث شد سطح انتظارات از شرکت Confluent و حتی بنیاد آپاچی برای گسترش امکانات #Kafka بالا برود، حالا نوبت #Redis است که با چالش‌های تازه روبه‌رو شود.
ردیس سال‌هاست به‌عنوان یک پایگاه داده درون‌حافظه‌ای (In-Memory) سریع ⚡️، ساده و بی‌دردسر شناخته می‌شود. بسیاری از ما اولین تجربه کار با Cache، Session Storage یا حتی Pub/Sub را با همین ابزار داشته‌ایم. اما همین موفقیت و سادگی باعث شد که کمتر به سراغ گزینه‌های دیگر برویم… تا وقتی که یک مشکل واقعی سر راه‌مان سبز شود.
مشکل اول: استفاده ناکامل از CPU 🖥
ردیس ذاتاً تک‌ریسمانی است؛ یعنی هر چقدر هم CPU چند هسته‌ای داشته باشیم، در نهایت یک هسته درگیر پردازش می‌شود و بقیه بلااستفاده می‌مانند. وقتی حجم درخواست‌ها بالا برود، صف‌ها طولانی و تأخیرها بیشتر می‌شوند.
اینجاست که #KeyDB وارد میدان شد 💪. این ابزار در واقع نسخه‌ای از Redis است که یاد گرفته از چند هسته CPU هم‌زمان استفاده کند. بدون تغییر در کد یا کتابخانه‌ها، می‌توانید با #KeyDB سرعتی چند برابر تجربه کنید.
مشکل دوم: هزینه بالای RAM 💸
هر کس #Redis را در مقیاس بزرگ استفاده کرده باشد، با مشکل مصرف زیاد حافظه آشناست. بخش زیادی از این مصرف به خاطر تکه‌تکه شدن و هدر رفتن فضای RAM است.
دیتابیس #Dragonfly دقیقاً برای حل همین مشکل ساخته شده 🐉. با معماری متفاوت و بسته‌بندی بهینه داده‌ها، می‌تواند تا یک‌سوم مصرف حافظه را کاهش دهد و همچنان سرعت بالایی ارائه کند. برای پروژه‌هایی با داده‌های کوچک اما بسیار زیاد – مثل ذخیره‌سازی میلیون‌ها سشن کاربر – #Dragonfly یک صرفه‌جویی واقعی در هزینه‌هاست.
مشکل سوم: تغییر لایسنس Redis 📜
تغییر لایسنس #Redis باعث شد بخشی از جامعه متن‌باز احساس کند آینده این پروژه دیگر کاملاً شفاف نیست. نتیجه این نگرانی، تولد #Valkey بود؛ یک فورک متن‌باز که با همان API و پروتکل Redis کار می‌کند اما بدون محدودیت‌های جدید لایسنس.
#Valkey از نظر فنی تفاوت بزرگی با Redis ندارد، اما برای کسانی که به دلایل حقوقی یا سیاست‌های سازمانی نمی‌توانند Redis را استفاده کنند، یک انتخاب امن و بی‌دردسر است.
مشکل چهارم: نیاز به توزیع‌شدگی واقعی 🌍
اگرچه Redis Cluster امکان مقیاس‌پذیری افقی را فراهم می‌کند، اما راه‌اندازی و نگهداری آن همیشه ساده نیست. #Hazelcast از روز اول برای توزیع‌شدگی طراحی شده و مدیریت داده بین چندین نود را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد. این ویژگی آن را برای سیستم‌های بزرگ با نیاز واقعی به Cache توزیع‌شده جذاب می‌کند.(البته با پرداخت هزینه)
کدام را انتخاب کنیم؟ 🎯
اگر مشکل کارایی ندارید → #Redis بهترین انتخاب است.
📌اگر گلوگاه CPU دارید و می‌خواهید با کمترین تغییر سرعت بگیرید → #KeyDB را انتخاب کنید.
📌اگر هزینه RAM سنگین شده → #Dragonfly می‌تواند نجات‌بخش باشد.
📌اگر لایسنس برایتان مسئله است → #Valkey جایگزین امنی است.
📌اگر از ابتدا به یک Cache توزیع‌شده و سازمانی نیاز دارید → #Hazelcast را در نظر بگیرید.
در کنار همه این گزینه‌ها، #Kvrocks هم حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. این دیتابیس که با #C++ و #Go ساخته شده، از RocksDB به‌عنوان موتور ذخیره‌سازی استفاده می‌کند؛ یعنی به جای اینکه همه چیز را فقط در حافظه RAM نگه دارد مثل #Redis، می‌تواند داده‌های بزرگ را روی دیسک ذخیره و مدیریت کند 📀. این کار باعث می‌شود ظرفیت خیلی بیشتری با هزینه کمتر داشته باشید، بدون اینکه از مزیت سرعت زیاد و سازگاری کامل با پروتکل Redis دست بکشید. 🚀
رقابت تازه شروع شده است 🚀. #Redis هنوز پادشاه دنیای پایگاه داده‌های درون‌حافظه‌ای است، اما حالا باید برای حفظ جایگاهش بیشتر تلاش کند. برای ما مهندسان نرم‌افزار، این یعنی گزینه‌های بیشتر، آزادی انتخاب بالاتر و آینده‌ای پر از نوآوری.
👍6
Forwarded from مدرسه مهندسی داده سپهرام
از Kafka تا Iceberg در کمتر از یک دقیقه؛ تجربه عملی AutoMQ
در مدرسه مهندسی داده سپهرام، همیشه تلاش کرده‌ایم جدیدترین فناوری‌های حوزه داده را به‌صورت کاربردی و قابل استفاده در پروژه‌های واقعی ارائه کنیم. در ویدئویی که اخیراً در کانال یوتیوب مدرسه منتشر شده است، به‌صورت کاملاً عملی کار با AutoMQ، جایگزین نوآورانه و cloud-first برای #Kafka و همچنین ذخیره‌سازی مستقیم داده‌های Kafka در Apache Iceberg و کوئری‌گیری آن با #DuckDB را بررسی کرده‌ایم.
این جلسه بخشی از رویکرد ما برای آموزش معماری‌های مدرن داده مانند Lakehouse، Zero-ETL و استریم‌پردازی ابری است.
در این ویدئو، مباحث زیر به‌صورت مرحله‌به‌مرحله و عملی ارائه شده است:
✔️آشنایی با معماری AutoMQ و تفاوت آن با Kafka سنتی
✔️راه‌اندازی کامل AutoMQ، MinIO، Iceberg، Schema Registry و DuckDB با Docker Compose
✔️معرفی و تشریح قابلیت AutoMQ Table Topic
✔️ارسال داده Avro از طریق یک Producer پایتونی
✔️ذخیره‌سازی خودکار داده‌ها از Kafka در جداول Iceberg بدون Kafka Connect و بدون Flink/Spark
✔️بررسی قابلیت Zero-ETL در سناریوی واقعی
✔️یکپارچگی Schema Registry و انتقال خودکار اسکیمـا به Iceberg
✔️مشاهده داده‌های ذخیره‌شده در Iceberg و اجرای کوئری‌های تحلیلی با DuckDB
✔️بررسی قابلیت Time Travel، تکامل اسکیمـا (Schema Evolution) و Partitioning
✔️نکات مهم برای استقرار AutoMQ در محیط Production و تنظیمات پیشنهادی
برای مشاهده این آموزش کاربردی می‌توانید ویدئو را در کانال یوتیوب مدرسه مشاهده کنید:
🎥 پیوند ویدئو:
https://lnkd.in/d4ZHK4n8
#Kafka #ApacheIceberg #AutoMQ #DataEngineering #DataPipeline #ZeroETL #DuckDB #Lakehouse
در مدرسه مهندسی داده سپهرام، همیشه تلاش کرده‌ایم جدیدترین فناوری‌های حوزه داده را به‌صورت کاربردی و قابل استفاده در پروژه‌های واقعی ارائه کنیم. در ویدئویی که اخیراً در کانال یوتیوب مدرسه منتشر شده است، به‌صورت کاملاً عملی کار با AutoMQ، جایگزین نوآورانه و cloud-first برای #Kafka و همچنین ذخیره‌سازی مستقیم داده‌های Kafka در Apache Iceberg و کوئری‌گیری آن با #DuckDB را بررسی کرده‌ایم.
این جلسه بخشی از رویکرد ما برای آموزش معماری‌های مدرن داده مانند Lakehouse، Zero-ETL و استریم‌پردازی ابری است.
🔰 اما AutoMQ دقیقا چیست ؟
کتابخانه AutoMQ یک کافکای بازنویسی شده است که مستقیماً بر پایه کدهای Kafka توسعه یافته و تنها لایه ذخیره‌سازی آن بازطراحی شده است. در این معماری، پیام‌ها به جای ذخیره روی دیسک هر بروکر، در یک فضای ذخیره‌سازی خارجی مانند S3 یا MinIO قرار می‌گیرند. این تغییر مهم باعث می‌شود بتوان بروکرهای بدون دیسک داشت، مقیاس‌پذیری را بسیار ساده‌تر کرد و عملیات نگهداری را کاهش داد. علاوه بر این، AutoMQ در مدیریت خودکار مقیاس‌پذیری هنگام افزایش حجم داده، عملکردی به‌مراتب بهتر از Kafka سنتی ارائه می‌دهد و همین موضوع آن را به یک گزینه مناسب برای تیم‌های دواپس و محیط‌های با بار سنگین داده تبدیل کرده است
در این ویدئو، مباحث زیر به‌صورت مرحله‌به‌مرحله و عملی ارائه شده است:
✔️آشنایی با معماری AutoMQ و تفاوت آن با Kafka سنتی
✔️راه‌اندازی کامل AutoMQ، MinIO، Iceberg، Schema Registry و DuckDB با Docker Compose
✔️معرفی و تشریح قابلیت AutoMQ Table Topic
✔️ارسال داده Avro از طریق یک Producer پایتونی
✔️ذخیره‌سازی خودکار داده‌ها از Kafka در جداول Iceberg بدون Kafka Connect و بدون Flink/Spark
✔️بررسی قابلیت Zero-ETL در سناریوی واقعی
✔️یکپارچگی Schema Registry و انتقال خودکار اسکیمـا به Iceberg
✔️مشاهده داده‌های ذخیره‌شده در Iceberg و اجرای کوئری‌های تحلیلی با DuckDB
✔️بررسی قابلیت Time Travel، تکامل اسکیمـا (Schema Evolution) و Partitioning
✔️نکات مهم برای استقرار AutoMQ در محیط Production و تنظیمات پیشنهادی
برای مشاهده این آموزش کاربردی می‌توانید ویدئو را در کانال یوتیوب مدرسه مشاهده کنید:
🎥 پیوند ویدئو:
https://lnkd.in/d4ZHK4n8
#Kafka #ApacheIceberg #AutoMQ #DataEngineering #DataPipeline #ZeroETL #DuckDB #Lakehouse
👍6❤2