RedisDays는 올해 런던을 첫 번째 경유지로 시작된 3부작 글로벌 가상 이벤트입니다. Redis 전문가들과 저명한 게스트들이 한자리에 모여 밀리초 미만(sub-millisecond) 속도가 지닌 강력한 힘을 심도 있게 탐구했습니다.RedisDays는 지난 1년간 쌓아온 기술적 성과와 인사이트를 커뮤니티와 공유하는 자리입니다. 새로운 제품 발표, 모범 사례, 그리고 실시간 데이터를 활용한 최신 고객 사용 사례가 소개되었습니다. 지금부터 RedisDays 런던 2022의 주요 하이라이트를 살펴보겠습니다.기조연설: 지금은 실시간의

스마트폰 없이는 집을 나서기 어려운 요즘 세상에서 구글은 언제나 우리 곁에 있습니다. 검색창에 질문 하나만 입력하면 거의 모든 궁금증을 순식간에 해결할 수 있죠.검색 엔진과 그 방대한 정보 접근성은 이미 일상 깊숙이 자리 잡았고, 많은 사람들이 이에 크게 의존하고 있습니다. 구글을 비롯한 빅테크 기업들이 만들어 낸 높은 기준 때문에 검색 서비스가 최적의 성능을 내려면 쿼리에 대한 답변을 즉시 반환해야 합니다.아주 사소한 지연이나 버벅임조차 사용자 경험을 해칩니다. 바로 이 문제를 극복하기 위해 Redis Launchpad 앱인 Al

지난 포스트 90초 만에 알아보는 Redis로 아키텍처 간소화하기에서 많은 분들께 좋은 반응을 받았습니다. 이에 힘입어 이번에는 캐시로서의 Redis와 캐시 겸 기본(Primary) 데이터베이스로서의 Redis를 비교하는 후속 콘텐츠를 준비했습니다.Redis로 기본 데이터베이스를 대체하는 방법Redis가 처음에는 캐싱 데이터베이스로 시작했다는 것은 누구나 아는 사실입니다. 하지만 지금은 기본 데이터베이스로 크게 발전했으며, 최근에 구축되는 많은 애플리케이션이 Redis를 기본 데이터베이스로 채택하고 있습니다.그러나 문제는 대부분의

안녕하세요, Redis in 90 Seconds 시리즈에 다시 오신 여러분을 환영합니다. 이번 글에서는 주요 클라우드 제공업체 어디에서든, 또는 하이브리드 클라우드 환경에서 Redis를 활용하는 방법을 소개합니다. 멀티클라우드 환경에서 Redis 활용하기 대부분의 Redis 제공업체는 오픈소스 Redis를 호스팅해 캐시 용도로만 제공할 뿐, 데이터베이스로서의 Redis는 지원하지 않습니다. 여기에 더해, 애플리케이션을 자사 클라우드에 종속시키는 벤더 락인(vendor lock-in) 문제도 흔히 발생합니다. 그렇기 때문에 어떤

깊이 있는 기술 아티클은 언제나 환영입니다. 하지만 바쁘게 이동 중이거나 핵심만 빠르게 파악해야 할 때가 있죠. 그래서 저희는 Redis in 90 Seconds(90초 만에 보는 Redis) 시리즈를 이어가며, 이번에는 Redis 확장 방법을 짧고 간결하게 소개합니다. CRDT 기반 Active-Active 지리 분산으로 Redis 확장하기 오늘날 엔터프라이즈 워크로드는 그 어느 때보다 까다롭습니다. 기업 고객들은 낮은 지연 시간과 데이터 손실 없는 신속한 장애 조치(failover)를 요구하며, 애플리케이션은 지연 시간을 최

‘Redis in 90 seconds’ 시리즈의 마지막 포스트에 도착했습니다. 이 시리즈의 목적은 Redis의 모든 기능을 깊이 있게 다루는 것이 아니라, 여러분이 아직 잘 모를 수 있는 Redis의 핵심 주제들을 간략하게 소개하는 것입니다. 이번 포스트에서는 Redis Enterprise를 활용해 비용을 절감하기 시작하는 방법을 안내해 드립니다.Redis로 확장성과 비용 절감을 동시에Redis와 다른 Redis 공급업체를 비교해 보고 비용에 놀란 적이 있으신가요? 이는 우리가 자주 받는 질문 중 하나입니다. 다른 공급업체들 역시

플레이어 참여도는 게임 기업에게 가장 중요한 우선순위입니다. 게임 업계는 치열한 경쟁 속에서 살아남거나 도태되는 sink or swim의 세계입니다. 경쟁사를 앞서고 시장에서 입지를 굳건히 하려면 성능의 모든 영역을 최적화해 플레이어가 게임에 계속 머물도록 만들어야 합니다.게임의 아주 사소한 결함 하나만으로도 사용자는 몰입에서 이탈하고 불편함을 느낍니다. 플레이어들은 매우 까다롭기 때문에 작은 단점조차 용납하지 않으며, 요구를 충족하지 못하는 게임은 곧바로 다른 게임으로 갈아타버립니다.플레이어 참여도에 실시간 데이터가 필수인 이유끊

redis-py 4.1.0 정식 출시!Redis를 위한 파이썬 지원은 10년 넘게 꾸준히 성장해 왔으며, 현재 주간 다운로드 수가 100만 회를 돌파했습니다. 그리고 이번에 드디어 최신 릴리스인 redis-py 4.1.0이 공개되었습니다!이번 릴리스는 Redis 6.2의 전체 명령어 지원에 한 걸음 더 가까워진 버전입니다. 기존 명령어에서 누락되었던 옵션들을 추가하고, Sentinel 연결에 대한 SSL 지원을 도입하는 등 개발자 경험 전반을 크게 개선했습니다. 또한 Python 3.6을 기반으로 구조를 재정비했으며, Python

랄프 월도 에머슨(Ralph Waldo Emerson)의 말처럼 어리석은 일관성은 좁은 마음의 산물일지 모르지만, 확장 가능하고 성공적인 엔터프라이즈급 캐싱 전략을 구현하는 데 있어 일관성은 결코 어리석은 것이 아닙니다. 오히려 엔터프라이즈 데이터베이스 운영 관리에서 가장 큰 난제 중 하나가 바로 캐시 일관성 유지입니다.그렇다면 애초에 왜 캐시를 사용할까요? 엔터프라이즈 캐시의 가장 큰 장점은 데이터를 빠르고 효율적으로 접근할 수 있다는 점입니다. 기본(primary) 데이터베이스에 직접 호출하면 시간과 처리 자원 모두에서 상당한

새 버전은 Redis의 기존 기능들을 한 단계 발전시키고, 새로운 기능을 추가하며, 더 나은 리소스 활용률로 더 강력한 성능을 제공합니다.Redis 7.0 RC1, 드디어 공개오늘 우리는 Redis v7의 첫 번째 릴리스 후보(RC1) 출시를 자랑스럽게 발표합니다. 지난 1년 가까이 개발이 진행되어 온 7.0 버전은 프로젝트의 중요한 이정표입니다. 메이저 릴리스는 기능과 내부 구조 측면에서 보다 과감한 변화를 시도할 수 있는 기회이기도 합니다. 기존 릴리스 주기를 따라, Redis 7.0 정식 출시(GA) 전에 약 3주 간격으로 두

Azure Cache for Redis의 Enterprise 및 Enterprise Flash 계층에서 Redis의 액티브-액티브 지역 분산(Active-Active Geo-Distribution) 기능이 정식 출시(GA)되었음을 발표하게 되어 기쁩니다. 이제 Azure Cache for Redis 고객은 서로 다른 Azure 리전에 최대 5개의 Enterprise 계층 캐시 데이터베이스 인스턴스를 구성하고, CRDT(Conflict-free Replicated Data Type, 충돌 없는 복제 데이터 유형)를 기반으로 하는 활성

『엔터프라이즈 캐싱 구매자 가이드』 전자책이 출간되었습니다. 확장하면서도 일관된 고성능을 제공하는 엔터프라이즈 캐싱 솔루션을 소개합니다. 아래에서 무료로 다운로드하세요. 캐싱, 왜 필요한가? 수십 년 동안 데이터베이스는 무대 뒤에서 애플리케이션과 웹사이트를 구동하며 디지털 경험을 더욱 역동적이고 유연하게 만들어 왔습니다. 하지만 이 모델에는 근본적인 문제가 있었습니다. 바로 데이터베이스 자체가 애플리케이션의 속도를 늦춘다는 점입니다. 여기서 캐싱이 등장합니다. 캐싱은 서버 하드디스크의 데이터베이스에 저장된 데이터를 훨씬 빠르고

A/B 테스트는 오늘날 디지털 경제에서 경쟁하는 마케터와 웹사이트 운영자에게 없어서는 안 될 필수 전략이 되었습니다. 기존 아이디어를 검증하고 새로운 실험을 시도하며, 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지 명확하게 파악할 수 있게 해주기 때문입니다.하지만 이러한 데이터 없이 웹페이지를 최적화하려고 하면 시간도 많이 들고 답답한 과정이 될 수밖에 없습니다. 문제는 A/B 테스트 소프트웨어가 대체로 비싸다는 점입니다. 그래서 많은 사람들이 그 혜택을 누리기 어렵습니다.그러나 프로그래머 Thiago Camargo는 Redis를 활용해

AWS 고객은 이제 간소화된 통합 청구서를 통해 Redis Enterprise Cloud를 구매할 수 있으며, 이때 발생한 지출은 AWS EDP(Enterprise Discount Program) 약정 소비액에 포함됩니다. 여기에 유연한 온디맨드 요금제까지 더해져 구매 부담이 크게 줄어들었습니다.이는 Redis가 AWS와의 파트너십에서 한 걸음 더 나아간 성과로, AWS Marketplace에서 Redis Enterprise Cloud – Flexible 플랜의 정식 출시(GA)를 통해 실현되었습니다.이번 협업은 Redis와 AWS

IT 인프라가 점점 커지고 복잡해질수록 모든 시스템이 제대로 관리되고 있는지 확인하는 데 더 많은 시간과 노력을 쏟게 됩니다. 특히 클라우드가 보편화된 이후에는 기술 정보가 여러 곳에 흩어져 있어 이러한 부담이 한층 커졌습니다. 하지만 포괄적인 로그 분석을 직접 수행하는 일은 번거롭고 시간이 많이 걸리며, 솔직히 말해 지루한 작업입니다. 이런 부담에서 벗어나는 간단하면서도 효과적인 방법은 로그 모니터링을 쉽게 만들어 주는 소프트웨어나 애플리케이션을 활용하는 것입니다. 바로 그런 목적으로 Alexis Gardin이 만든 것이 Logu

저희는 깊이 있는 기술 아티클을 작성하는 것을 좋아합니다. 하지만 때로는 긴 글을 읽을 시간이 없으시죠. 여러분의 그런 상황을 잘 알고 있습니다. 그래서 준비했습니다. Redis가 어떻게 아키텍처를 단순화하는지 한눈에 파악할 수 있는 짧은 요약과, 90초 안에 모든 내용을 설명해 주는 영상을 소개합니다. AWS 아키텍처를 단순화하는 방법 AWS에서 실시간 애플리케이션을 구축한다고 가정해 보겠습니다. 이를 위해 어떤 것들을 설정해야 할까요? 여러 서비스를 조합해야 합니다. 데이터 수집에는 Kinesis, 데이터 저장에는 Dyna

Google Anthos Bare Metal의 Kubernetes 환경에 Redis Enterprise를 배포하고 싶으신가요? 그렇다면 새롭게 공개된 Qwiklabs 모듈이 바로 여러분을 위한 것입니다. Google Cloud와 협업해 제작된 이 모듈은 Anthos Bare Metal 클러스터 환경에서 Redis Enterprise와 Knative 서버리스 애플리케이션을 실행하는 방법을 단계별로 알려줍니다.Anthos는 온프레미스, 엣지, 그리고 여러 퍼블릭 클라우드에 걸친 인프라와 애플리케이션 관리를 하나로 통합하며, Google

Redis와 Spring을 위한 객체 매핑, 그리고 그 이상 Redis OM Spring은 Spring 애플리케이션에서 도메인 모델을 설계하고 데이터를 Redis에 손쉽게 저장할 수 있도록 돕는 새로운 클라이언트 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 오픈소스 Redis와 함께 작동하며, 특히 RedisJSON과 함께 사용할 때 강력한 인덱싱과 쿼리 기능을 추가로 제공합니다. Redis는 다양한 모듈과 결합하면 세상에서 가장 빠른 데이터 플랫폼 중 하나가 됩니다. 하지만 그 뛰어난 성능을 실제 개발 환경에서 활용하는 일이 늘 쉬웠던

Redis와 Python을 위한 직관적인 객체 매핑과 유연한 쿼리오늘 Redis 개발자 여러분께 새로운 가능성을 열어줄 강력한 개발자 중심 라이브러리, Redis OM for Python을 소개합니다. 이 라이브러리는 객체 매핑(object mapping), 데이터 검증(data validation) 등 다양한 기능을 제공합니다.이번 미리보기(preview) 버전의 Redis OM for Python은 선언적 모델(declarative model) 방식으로 데이터를 모델링할 수 있게 해줍니다. SQLAlchemy, Peewee, D

JavaScript와 TypeScript를 위한 빠르고 쉬운 객체 매핑새로운 라이브러리를 소개합니다. 사실 여러 명이 함께 만든 프로젝트이고, 그중 제가 Node.js 버전을 담당했습니다. 여러분의 관심을 받을 만한 멋진 결과물이라고 자부하며, 소개하게 되어 무척 기쁩니다. 바로 Node.js용 Redis OM입니다.Redis OM이란 무엇일까요? Redis OM은 Redis 데이터 구조를 코드에 직접 매핑하여 Redis를 손쉽게 사용할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 이름의 OM은 객체 매핑(object mapping)을 의미하