La pratique d'application de Redis dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données

Avec l'essor de l'intelligence artificielle et de la technologie du Big Data, de plus en plus d'entreprises et d'entreprises commencent à s'intéresser à la manière de stocker et de traiter efficacement les données. En tant que base de données à mémoire distribuée hautes performances, Redis attire de plus en plus l'attention dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'exploration de données. Cet article donnera une brève introduction aux caractéristiques de Redis et à sa pratique dans les applications d'intelligence artificielle et d'exploration de données.

Redis est une base de données NoSQL open source, performante et évolutive. Il prend en charge diverses structures de données, fournit des opérations pour des scénarios d'application courants tels que la mise en cache, les files d'attente de messages et les compteurs, et fournit également des fonctions telles que les verrous distribués, la publication et l'abonnement et les transactions. Redis est écrit en langage C, ses performances de fonctionnement en mémoire sont extrêmement élevées et il peut maintenir un débit élevé même avec un grand nombre de requêtes en temps réel.

Les caractéristiques de Redis déterminent qu'il dispose d'un large éventail d'applications dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'exploration de données. Tout d'abord, Redis prend en charge une variété de structures de données, notamment des chaînes, des tables de hachage, des listes, des ensembles, des ensembles ordonnés, etc. Ces structures de données peuvent couvrir presque tous les problèmes rencontrés dans le développement quotidien. Par exemple, dans l'apprentissage automatique, les tableaux multidimensionnels sont des structures de données courantes, et les tables de hachage de Redis peuvent être bien utilisées pour stocker et traiter ces tableaux multidimensionnels. Deuxièmement, Redis prend en charge une récupération et un tri rapides, et sa collection ordonnée peut facilement implémenter des fonctions telles que les classements et les articles populaires. Enfin, la fonction de publication et d'abonnement de Redis peut être utilisée pour traiter des messages asynchrones, ce qui peut bien implémenter une file d'attente de messages, des scénarios événementiels et autres.

Redis est également largement utilisé dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données. Jetons un coup d'œil aux applications pratiques de Redis dans ces domaines.

1. Caching

La mise en cache est l'un des scénarios d'application les plus courants de Redis. Dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données, une grande quantité de données doit être lue et mise à jour fréquemment. Si les données sont lues à partir du disque ou de la base de données à chaque fois, cela entraînera une forte pression sur les performances. En mettant les données en cache dans Redis, l'accès aux données peut être considérablement accéléré. Et comme les performances de fonctionnement de la mémoire de Redis sont extrêmement élevées, il peut maintenir un débit élevé même avec un grand nombre de requêtes en temps réel. De plus, Redis prend également en charge le cache distribué. Plusieurs applications peuvent partager le même cache Redis pour améliorer l'efficacité de l'utilisation de la mémoire.

2. Classements

Dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données, les classements sont souvent utilisés pour afficher des pages Web populaires, des produits recommandés, de la musique populaire, etc. La collection ordonnée de Redis peut très bien implémenter la fonction de classement. Chaque membre d'un ensemble ordonné possède un score et peut être trié en fonction de son score. Si vous devez afficher le classement actuel, il vous suffit d'utiliser la commande ZREVRANGE pour obtenir les N meilleurs membres avec des scores. Si vous devez mettre à jour régulièrement le classement, vous pouvez utiliser la commande ZINCRBY pour mettre à jour les scores des membres.

3. Verrouillage distribué

Dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données, les verrous distribués sont un mécanisme de synchronisation courant. Redis peut implémenter des verrous distribués via la commande SET. La commande SET prend en charge le paramètre NX, c'est-à-dire que l'opération SET est effectuée uniquement lorsque la clé n'existe pas. Par conséquent, vous pouvez utiliser la commande SET pour définir la clé comme verrou, puis utiliser la commande EXPIRE pour définir le délai d'expiration afin d'éviter que le verrou ne soit occupé pour toujours. Lors de l'acquisition d'un verrou, utilisez simplement la commande SET et transmettez le paramètre NX. Lors du déverrouillage, il vous suffit d'utiliser la commande DEL pour supprimer la clé.

4. Message Queue

Dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données, les files d'attente de messages sont souvent utilisées pour découpler les applications et réduire la complexité du système. La fonction de publication et d'abonnement de Redis est très adaptée à la mise en œuvre de files d'attente de messages. L'éditeur publie le message sur le canal spécifié et l'abonné peut s'abonner au canal correspondant via la commande SUBSCRIBE. Lorsqu'un nouveau message est publié, Redis le transmettra à tous les abonnés. En raison des performances de fonctionnement de la mémoire extrêmement élevées de Redis, il peut toujours maintenir un débit élevé même lors du traitement de messages push hautement simultanés.

5. Machine Learning

Dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données, les algorithmes d'apprentissage automatique doivent traiter de grandes quantités de données et former rapidement des modèles. Étant donné que Redis prend en charge un stockage et une récupération rapides, les données qui doivent être traitées dans le cadre de l'apprentissage automatique peuvent être mises en cache dans Redis pour accélérer l'exécution de l'algorithme. De plus, étant donné que Redis prend en charge diverses structures de données, telles que des listes, des tables de hachage, etc., il est également facile de stocker les structures de données nécessaires aux algorithmes d'apprentissage automatique dans Redis.

En bref, Redis est largement utilisé dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données, comme la mise en cache, les classements, les verrous distribués, les files d'attente de messages, l'apprentissage automatique, etc. Les hautes performances et les multiples structures de données de Redis en font l'un des outils importants pour traiter les problèmes de Big Data et de forte concurrence. Pour les scénarios nécessitant un traitement efficace des données, Redis sera de plus en plus utilisé.

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