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Usando RedisTimeSeries e Grafana para análise de dados em tempo real
O gerenciamento de dados temporais é fundamental para qualquer iniciativa focada na análise de dados empresariais. Os preços das ações, telemetria de sensores de máquinas industriais são alguns exemplos. Ao integrar o Grafana e RedisTimeSeries, podemos em tempo real, visualizar padrões e detectar anomalias, visualizar tendências e comparar dados atuais com dados históricos, agregar dados, etc.
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Postgres oferece mais funcionalidades do que você imagina
Jason Skowronski apresenta os detalhes inovadores e pouco conhecido da comunidade de desenvolvedores e até mesmo usuários do Postgres de como escalar, processar grande volumes de dados com velocidade e trabalhar com dados especiais como busca de dados baseados em tempo e utilização do tipo de dados tsvector para realizar buscas rápidas em campos de texto.
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Processamento de dados em tempo real usando Redis Streams e Apache Spark Structured Streaming
Roshan Kumar, gerente sênior de produtos na Redis Labs, demonstra nesse artigo como a combinação do Apache Spark Structured Streaming, que possui recursos de consulta SQL para streaming de dados, com o Redis Streams pode promover e simplificar a escalabilidade do processamento de dados em tempo real.
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Análise do Livro LogStash: Gerenciamento de logs de forma simples
O uso de ferramentas como cat, tail, sed awk, perl e grep não escala para um número maior de hosts e tipos variados de arquivos de log. Neste livro, James Turnbull argumenta de forma convincente pela utilização do LogStash para centralização de logs, explicando detalhes de sua implementação dentro do contexto de um projeto de tratamento de logs.