نظرة عامة مفصلة على مشروع Redis

ملخص المشروع

Redis (Remote Dictionary Server) هو نظام تخزين بيانات مفتوح المصدر وعالي الأداء في الذاكرة، ويمكن استخدامه كقاعدة بيانات، وذاكرة تخزين مؤقت، ووسيط رسائل، ومحرك معالجة تدفقات البيانات. يوفر Redis مجموعة غنية من هياكل البيانات، بما في ذلك السلاسل النصية، والتجزئات، والقوائم، والمجموعات، والمجموعات المرتبة، ويدعم العمليات الذرية.

عنوان GitHub: https://github.com/redis/redis

الميزات الأساسية

1. بنية عالية الأداء

• أولوية الذاكرة: يقوم Redis بتخزين البيانات بشكل أساسي في الذاكرة، باستخدام هياكل بيانات فعالة.
• زمن انتقال منخفض للغاية: عادةً ما تكتمل عمليات القراءة والكتابة في أقل من مللي ثانية.
• تزامن عالي: تتجنب البنية أحادية الخيوط التنافس على الأقفال، مما يوفر أداء تزامن عاليًا للغاية.

2. هياكل بيانات غنية

• أنواع البيانات الأساسية: السلاسل النصية، والتجزئات، والقوائم، والمجموعات، والمجموعات المرتبة.
• أنواع البيانات المتقدمة: الخرائط النقطية، و HyperLogLog، وفهارس تحديد الموقع الجغرافي، وتدفقات البيانات.
• دعم JSON: دعم أصلي لتخزين واستعلام مستندات JSON.

3. آلية الثبات

• لقطات RDB: حفظ بيانات الذاكرة على القرص بشكل دوري.
• سجلات AOF: تسجيل كل عملية كتابة لضمان أمان البيانات.
• الثبات المختلط: الجمع بين مزايا RDB و AOF.

ميزات الذكاء الاصطناعي والبحث المتجهي

وحدة RediSearch

يوفر Redis وظائف بحث وفهرسة قوية من خلال وحدة RediSearch:

قدرات البحث المتجهي

• البحث عن التشابه المتجهي: يدعم البحث الدلالي القائم على المتجهات.
• خوارزمية HNSW: استخدام خوارزمية العالم الصغير القابل للملاحة الهرمية (Hierarchical Navigable Small World).
• استعلامات KNN: يدعم البحث عن أقرب K جار.
• استعلامات النطاق: البحث عن المتجهات المتشابهة ضمن نصف قطر محدد.

وظائف البحث

# demo
FT.SEARCH documents "(@title:Sports @year:[2020 2022])=>[KNN 10 @doc_embedding $BLOB]" PARAMS 2 BLOB "\x12\xa9\xf5\x6c" DIALECT 2

• البحث عن النص الكامل: يدعم فهرسة النص الكامل متعددة الحقول.
• استعلامات التجميع: يوفر وظائف تجميع بيانات قوية.
• المطابقة التقريبية: يدعم تصحيح الأخطاء الإملائية واستخراج الجذور.
• تمييز النتائج: وظيفة تمييز نتائج البحث.

وحدة RedisAI

يوفر Redis أيضًا وحدة استدلال للذكاء الاصطناعي مخصصة:

دعم التعلم العميق

• دعم متعدد الأطر: يدعم TensorFlow و PyTorch و ONNXRuntime.
• خدمة النماذج: يمكن تحميل وتنفيذ نماذج التعلم الآلي مباشرة في Redis.
• عمليات الموتر: يدعم تخزين وحساب الموترات.
• تسريع GPU: يدعم تسريع حسابات GPU.

سير عمل الذكاء الاصطناعي

AI.MODELSTORE mymodel TF CPU BLOB {model_blob}
AI.TENSORSET mytensor FLOAT 2 2 VALUES 1.0 2.0 3.0 4.0
AI.MODELEXECUTE mymodel INPUTS 1 mytensor OUTPUTS 1 result

مزايا استخدامه كقاعدة بيانات متجهات

1. قدرة متعددة الوسائط

• بنية موحدة: معالجة البحث المتجهي والتخزين المؤقت في الوقت الفعلي وتخزين الميزات والنشر والاشتراك في نظام واحد.
• تقليل التعقيد: لا حاجة إلى تكامل أدوات وأنظمة متعددة.
• فعالية التكلفة: تقليل تكاليف البنية التحتية والصيانة.

2. أداء في الوقت الفعلي

• استجابة أقل من مللي ثانية: زمن انتقال منخفض للغاية للاستعلام.
• إنتاجية عالية: يدعم استعلامات متزامنة واسعة النطاق.
• تحديثات في الوقت الفعلي: يدعم تحديثات فهرس المتجهات في الوقت الفعلي.

3. استعلامات مرنة

• استعلامات مختلطة: الجمع بين البحث التقليدي والبحث المتجهي.
• وظائف التصفية: يدعم شروط التصفية المعقدة.
• خوارزميات تشابه متعددة: يدعم تشابه جيب التمام، ومسافة إقليدس، وما إلى ذلك.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي

1. أنظمة التوصية

• توصيات في الوقت الفعلي: توصيات شخصية في الوقت الفعلي بناءً على سلوك المستخدم.
• تخزين الميزات: تخزين فعال لميزات المستخدم والعناصر.
• اختبار A/B: يدعم التجارب السريعة لاستراتيجيات التوصية.

2. الاسترجاع المعزز بالجيل (RAG)

• استرجاع المستندات: يوفر استرجاع المستندات ذات الصلة لنماذج اللغة الكبيرة.
• البحث الدلالي: البحث القائم على المعنى بدلاً من الكلمات الرئيسية.
• التخزين المؤقت للسياق: تخزين سياق ونتائج LLM مؤقتًا.

3. البحث عن الصور والصوت

• البحث عن الوسائط المتعددة: يدعم البحث عن التشابه للصور والصوت والفيديو.
• التعرف على المحتوى: التعرف على المحتوى بناءً على متجهات الميزات.
• أنظمة التصنيف: تصنيف ووضع علامات على المحتوى في الوقت الفعلي.

4. خدمة ميزات ML في الوقت الفعلي

• تخزين الميزات: تخزين واسترجاع قيم الميزات عالية الأداء.
• الاستدلال عبر الإنترنت: خدمة استدلال النموذج في الوقت الفعلي.
• إدارة إصدارات النموذج: يدعم إدارة نماذج متعددة الإصدارات.

البنية التقنية

1. البنية الأساسية

• نموذج أحادي الخيوط: تجنب التنافس على الأقفال، وتوفير أداء عالٍ.
• مدفوعة بالأحداث: I/O فعال يعتمد على epoll/kqueue.
• تصميم معياري: توسيع الوظائف من خلال الوحدات النمطية.

2. دعم المجموعة

• Redis Cluster: دعم أصلي للمجموعات الموزعة.
• التجزئة التلقائية: توزيع البيانات تلقائيًا على عدة عقد.
• التحويل الاحتياطي: الكشف التلقائي عن الأعطال والاستعادة.

3. المراقبة والتشغيل

• المراقبة في الوقت الفعلي: مقاييس أداء غنية وبيانات مراقبة.
• نظام التسجيل: سجلات تشغيل مفصلة.
• إدارة التكوين: تعديل التكوين الديناميكي.

التطوير والتكامل

1. دعم العميل

يدعم Redis عملاء لجميع لغات البرمجة الرئيسية تقريبًا:

• Python: redis-py
• Java: Jedis, Lettuce
• Node.js: ioredis
• Go: go-redis
• C#: StackExchange.Redis

2. التكامل مع أطر عمل الذكاء الاصطناعي

• تكامل OpenAI: يوفر Cookbook OpenAI الرسمي أمثلة.
• سير عمل التعلم الآلي: التكامل مع سلسلة أدوات MLOps.
• خطوط أنابيب البيانات: التكامل مع أطر معالجة التدفقات.

3. دعم الخدمات السحابية

• Redis Enterprise: خدمة مُدارة على مستوى المؤسسات.
• تكامل النظام الأساسي السحابي: يدعم الأنظمة الأساسية السحابية مثل AWS و Azure و GCP.
• Kubernetes: يدعم النشر في حاويات بشكل أصلي.

تحسين الأداء

1. تحسين الذاكرة

• ضغط البيانات: خوارزميات ضغط بيانات ذكية.
• تحليل استخدام الذاكرة: تقارير تفصيلية عن استخدام الذاكرة.
• سياسات انتهاء الصلاحية: سياسات مرنة لانتهاء صلاحية البيانات وتنظيفها.

2. تحسين الشبكة

• تجميع الاتصالات: إدارة فعالة للاتصالات.
• تقنية الأنابيب: تحسين العمليات المجمعة.
• نقل مضغوط: ضغط بيانات الشبكة.

3. تحسين الاستعلام

• تحسين الفهرس: استراتيجيات فهرسة ذكية.
• خطة الاستعلام: خطة تنفيذ استعلام محسنة.
• استراتيجيات التخزين المؤقت: آلية تخزين مؤقت متعددة الطبقات.

المجتمع والنظام البيئي

1. مجتمع نشط

• GitHub: مشروع نشط.
• الوثائق: وثائق ودروس رسمية كاملة.
• دعم المجتمع: مجتمع مطورين نشط.

2. النظام البيئي

• Redis Labs: دعم تجاري رسمي.
• أدوات الطرف الثالث: أدوات مراقبة وإدارة غنية.
• حلول متكاملة: حلول تكامل مع مجموعات تقنية مختلفة.

3. موارد التعلم

• الوثائق الرسمية: وثائق مفصلة لواجهة برمجة التطبيقات والوظائف.
• الدروس والأمثلة: مواد تعليمية غنية.
• أفضل الممارسات: أفضل الممارسات التي يشاركها المجتمع.

ملخص

باعتبارها قاعدة بيانات ناضجة في الذاكرة، تُظهر Redis قدرات قوية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. من خلال وحدات مثل RediSearch و RedisAI، لا توفر Redis وظائف بحث متجهي عالية الأداء فحسب، بل تدعم أيضًا الاستدلال المباشر لنماذج الذكاء الاصطناعي. إن قدراتها متعددة الوسائط وأدائها في الوقت الفعلي ووظائفها الغنية تجعلها خيارًا مثاليًا لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.