Apache Kafka و Redis دو فناوری قدرتمند هستند که به شما کمک می‌کنند داده‌های بلادرنگ را پردازش و جریان دهید. هر دو فناوری در طراحی سیستم‌های مدرن، تجمیع لاگ‌ها، و برنامه‌های پیام‌رسانی فوری ضروری هستند اما در عملکردهای اصلی متفاوت‌اند. این مقاله یک راهنمای جامع برای مقایسه Redis در مقابل Kafka ارائه می‌دهد و آخرین قابلیت‌های آن‌ها و نحوه مقابله با چالش‌های مهندسی داده مدرن را بررسی می‌کند.
Redis چیست و چگونه کار می‌کند؟
Redis (سرور دیکشنری راه‌دور) یک سرور ساختار داده در حافظه است که به شما امکان می‌دهد کل مجموعه‌های داده را مستقیماً در RAM ذخیره کنید و عملیات خواندن و نوشتن فوق‌العاده سریع ارائه دهد. این قابلیت Redis را به راه‌حلی قدرتمند برای پردازش بلادرنگ و دسترسی داده با تأخیر کم در صنایعی مانند مالی، تجارت الکترونیک، و اینترنت اشیاء تبدیل می‌کند. علاوه بر قابلیت‌های در حافظه، Redis یک راه‌حل NoSQL است که داده‌ها را در جفت‌های کلید-مقدار سازمان‌دهی می‌کند و از انواع داده متنوع (رشته‌ها، لیست‌ها، مجموعه‌ها، هش‌ها، و غیره) پشتیبانی می‌کند و موارد استفاده‌ای مانند تحلیل بلادرنگ، پیام‌رسانی، و کش را امکان‌پذیر می‌سازد.
ویژگی‌های کلیدی Redis
- ساختارهای داده پیشرفته با بهبودهای Redis 8.0: فراتر از ذخیره‌سازی کلید-مقدار سنتی، Redis اکنون از مجموعه‌های برداری برای جستجوی شباهت هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند، همراه با دستورات هش بهبودیافته مانند HGETEX و HSETEX برای الگوهای کش ساده‌شده.
- سیاست اخراج کلید کم‌استفاده (LFU): فرکانس دسترسی را با شمارش‌گرهای Morris ردیابی می‌کند و کلیدهای به ندرت استفاده‌شده را حذف می‌کند تا حافظه بهینه شود.
- دسترسی بالا با Redis Sentinel: تغییر خودکار به سرور پشتیبان را با ارتقاء نسخه‌های پشتیبان در صورت شکست نمونه اصلی ارائه می‌دهد.
- قابلیت‌های RediSearch و RedisJSON: جستجوی تمام‌متن، پرس‌وجوهای wildcard، و مدیریت اسناد JSON Redis را قادر می‌سازد به عنوان یک پایگاه داده ترکیبی سند و برداری عمل کند.
- تراکنش‌های ایزوله: دستورات درون یک تراکنش به ترتیب به عنوان یک عملیات اتمی واحد اجرا می‌شوند.
- دوام داده: اسنپ‌شاتینگ مجموعه داده را روی دیسک (فایل پیش‌فرض dump.rdb) با برنامه قابل پیکربندی ذخیره می‌کند.
- کلیدها با زمان انقضا: دستور EXPIRE به شما امکان می‌دهد حذف خودکار کلید پس از فاصله مشخص‌شده را تنظیم کنید.
Apache Kafka چیست و چگونه کار می‌کند؟
Apache Kafka یک پلتفرم جریان رویداد توزیع‌شده برای ساخت خطوط لوله داده بلادرنگ است. با Kafka 4.0، پلتفرم به استفاده از KRaft (Kafka Raft) به عنوان مدیر متادیتا پیش‌فرض تکامل یافته و وابستگی‌های ZooKeeper را حذف کرده و استقرارها را ساده می‌کند. یک کلاستر Kafka شامل یک یا چند بروکر است که داده را توزیع و تکثیر می‌کنند تا تحمل خطا و دسترسی بالا تضمین شود. برنامه‌ها داده‌های بلادرنگ (لاگ‌ها، پرداخت‌ها، رویدادهای مکان، و غیره) را از طریق API تولیدکننده به تاپیک‌های Kafka منتشر می‌کنند، و برنامه‌های مشترک از طریق API مصرف‌کننده آخرین رویدادها را مصرف می‌کنند.
ویژگی‌های کلیدی Apache Kafka
- معماری KRaft برای مدیریت ساده‌شده: Kafka 4.0 وابستگی‌های ZooKeeper را به طور پیش‌فرض حذف می‌کند و از KRaft برای هماهنگی کلاستر و کاهش سربار عملیاتی استفاده می‌کند.
- گروه‌های اشتراک برای الگوهای مصرف انعطاف‌پذیر: عملکرد گروه اشتراک جدید مصرف چندبه‌چند از همان تاپیک را امکان‌پذیر می‌سازد و semantic صف‌مانند را برای بارهای کاری مدرن پشتیبانی می‌کند.
- پردازش بلادرنگ در مقیاس: API Streams تبدیلات، تجمیع‌ها، پنجره‌بندی، و جوین‌ها را در حال پرواز پشتیبانی می‌کند.
- توان عملیاتی بالا: میلیون‌ها پیام را با تأخیر زیر ۲ میلی‌ثانیه مدیریت می‌کند، حتی در حالی که داده‌ها روی دیسک پایدار می‌شوند.
- پروتکل‌های مصرف‌کننده بهبودیافته: KIP-848 پروتکل مصرف‌کننده نسل بعدی زمان تعادل مجدد را در کلاسترهای بزرگ کاهش می‌دهد.
- تضمین‌های معنایی: از تحویل حداکثر یک‌بار، حداقل یک‌بار، و دقیقاً یک‌بار پشتیبانی می‌کند.
- ذخیره‌سازی دائمی: ذخیره‌سازی لاگ دوام‌دار و تحمل‌پذیر خطا داده‌ها را حتی پس از شکست بروکر در دسترس نگه می‌دارد.
- فشرده‌سازی دسته‌ای انتها به انتها: از GZIP، LZ4، Zstandard، و Snappy برای کاهش پهنای باند و مصرف دیسک پشتیبانی می‌کند.
Redis چگونه به عنوان لایه زیرساخت هوش مصنوعی عمل می‌کند؟
Redis فراتر از کش سنتی تکامل یافته و به یک جزء اصلی در خطوط لوله هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شده است. با معرفی مجموعه‌های برداری و قابلیت‌های کش معنایی در Redis 8.0، پلتفرم اکنون به عنوان یک فعال‌کننده حیاتی برای برنامه‌های هوش مصنوعی generative و بارهای کاری یادگیری ماشین بلادرنگ عمل می‌کند.
جستجوی برداری و قابلیت‌های معنایی
Redis 8.0 مجموعه‌های برداری را به عنوان یک ساختار داده بومی معرفی می‌کند و جستجوهای شباهت برداری با ابعاد بالا را برای برنامه‌های هوش مصنوعی امکان‌پذیر می‌سازد. این قابلیت الگوهای جستجوی مبتنی بر جاسازی ضروری برای جریان‌های کاری هوش مصنوعی مدرن، شامل سیستم‌های RAG و توصیه‌های مبتنی بر شباهت را پشتیبانی می‌کند. RediSearch 2.8 قابلیت‌های جستجوی چندضلعی را برای برنامه‌های جغرافیایی و پشتیبانی پرس‌وجوی wildcard بهبودیافته اضافه می‌کند و آن را برای سناریوهای جستجوی پیچیده که چندین نوع داده را ترکیب می‌کنند، مناسب می‌سازد. ادغام RedisJSON به‌روزرسانی‌های اتمی JSON در چندین مسیر را امکان‌پذیر می‌سازد و برنامه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر سند را پشتیبانی می‌کند.
مدیریت حافظه عامل هوش مصنوعی
Redis اکنون مدیریت حافظه تخصصی برای عامل‌های هوش مصنوعی از طریق چارچوب سرور حافظه عامل ارائه می‌دهد. این سیستم هر دو حافظه جلسه کوتاه‌مدت و حافظه اپیزودیک بلندمدت را مدیریت می‌کند، به طور خودکار زمینه را از مکالمات استخراج می‌کند و موجودیت‌ها را برای نمایه‌سازی تشخیص می‌دهد. قابلیت‌های ذخیره‌سازی آگاه از حریم خصوصی اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌های حساس رمزنگاری‌شده باقی می‌مانند در حالی که الگوهای دسترسی سریع مورد نیاز برای تعاملات هوش مصنوعی بلادرنگ حفظ می‌شود.
کش معنایی برای مدل‌های زبان بزرگ
LangCache، سرویس کش معنایی مدیریت‌شده Redis، تعاملات مدل زبان بزرگ را با ذخیره‌سازی promptها و پاسخ‌های پراستفاده بهینه می‌کند. این فراخوانی‌های API به مدل‌های خارجی را کاهش می‌دهد و به طور قابل توجهی تأخیر و هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد. سیستم کش برای نقاط کنترل عامل، حفظ زمینه مکالمه در جلسات، و ذخیره‌سازی خروجی‌های معتبر برای جلوگیری از فراخوانی‌های مدل تکراری را امکان‌پذیر می‌سازد.
قابلیت‌های جریان و هوشمندی مدرن Kafka چیست؟
Apache Kafka از یک کارگزار پیام ساده به یک پلتفرم جریان هوشمند تبدیل شده که قادر به پشتیبانی از جریان‌های کاری پردازش داده آگاه از دامنه پیچیده است. Kafka 4.0 و اکوسیستم آن قابلیت‌هایی معرفی می‌کنند که سازمان‌ها را قادر می‌سازند معماری‌های داده بلادرنگ پیچیده بسازند.
گروه‌های اشتراک و الگوهای مصرف‌کننده پیشرفته
Kafka 4.0 گروه‌های اشتراک را از طریق KIP-932 معرفی می‌کند و الگوهای مصرف چندبه‌چند از همان تاپیک را امکان‌پذیر می‌سازد. این محدودیت‌های legacy در مورد تخصیص‌های مصرف‌کننده-تکه را برطرف می‌کند با رفتار رکوردها به عنوان صف‌های شغلی، اجازه مقیاس‌پذیری نامحدود مصرف‌کنندگان بدون افست‌های ثابت. گروه‌های اشتراک شامل مدیریت پیام‌های سمی برای تشخیص خودکار و تغییر مسیر پیام‌هایی که باعث شکست می‌شوند، در حالی که هزینه‌ها را در استقرارهای لبه محدودشده منابع بهینه می‌کنند. این قابلیت‌ها به ویژه برای جذب حسگر خودروهای خودران ارزشمند هستند، جایی که بروکرهای جهانی داده را از ناوگان خودرو دریافت می‌کنند در حالی که واحدهای لبه جریان‌های منطقه‌ای را برای نگهداری پیش‌بینی‌شده مصرف می‌کنند، و سیستم‌های مرکزی تجمیع‌های بلادرنگ برای تحلیل ناوگان انجام می‌دهند.
منطق پردازش خاص دامنه
اکوسیستم مدرن Kafka اکنون کتابخانه‌های منطق خاص دامنه را پشتیبانی می‌کند که پردازش تخصصی را مستقیماً در خطوط لوله جریان جاسازی می‌کنند. مؤسسات مالی می‌توانند مدل‌های ضدپولشویی را مستقیماً در Kafka Streams برای علامت‌گذاری تراکنش‌های مشکوک بلادرنگ پیاده‌سازی کنند، در حالی که شرکت‌های لجستیک می‌توانند نظارت SLA را با تولید خودکار هشدارها وقتی شرایط بار آستانه‌ها را نقض می‌کند، اجرا کنند. مدل‌های استقرار BYOC به شرکت‌ها اجازه می‌دهند بروکرهای Kafka را در حساب‌های ابری خود اجرا کنند در حالی که از اتصال پیش‌ساخته به تبدیلات خاص دامنه بهره می‌برند. این رویکرد سناریوهای پیچیده‌ای مانند تجزیه VIN برای مسیریابی خودرو، ماشین‌های حالت geofence برای ردیابی دستگاه اینترنت اشیاء، و حاکمیت هزینه ابری از طریق اجرای قوانین اقامت داده را پشتیبانی می‌کند.
ارکستراسیون پایپ‌لاین هوشمند
انتشارهای اخیر Kafka بر خودکارسازی هوشمند در مدیریت پایپ‌لاین تأکید دارند. قابلیت‌های ذخیره‌سازی طبقه‌بندی‌شده پلتفرم داده‌های قدیمی را به طور خودکار به ذخیره‌سازی شیء تخلیه می‌کند در حالی که داده‌های اخیر را در حافظه بروکر حفظ می‌کند، ایده‌آل برای لاگ‌های ممیزی و آرشیوهای حسگر اینترنت اشیاء. ادغام ثبت طرح بهبودیافته ثبات معنایی بین منابع داده محلی و ابری را تضمین می‌کند و معماری‌های ترکیبی و چندابری را پشتیبانی می‌کند.
Redis و Kafka چگونه کنار هم مقایسه می‌شوند؟
تفاوت اصلی بین Redis و Kafka این است که Redis یک ذخیره‌سازی کلید-مقدار در حافظه بهینه‌سازی‌شده برای کش با سرعت بالا و پردازش داده بلادرنگ است، در حالی که Kafka یک پلتفرم جریان رویداد توزیع‌شده طراحی‌شده برای خطوط لوله داده با توان عملیاتی بالا و تحمل‌پذیر خطا است.
| ویژگی | Redis | Kafka |
| نوع | ذخیره‌سازی ساختار داده NoSQL در حافظه با قابلیت‌های هوش مصنوعی | پلتفرم ذخیره‌سازی توزیع‌شده و پردازش جریان هوشمند |
| منشأ | Salvatore Sanfilippo، ۲۰۰۹ | LinkedIn، منبع‌باز ۲۰۱۱ |
| معماری | عمدتاً تک‌ریسمانی با پشتیبانی کلاسترینگ | معماری توزیع‌شده مبتنی بر KRaft (ZooKeeper حذف‌شده) |
| مدل داده | کلید-مقدار با پشتیبانی جستجوی برداری | مبتنی بر لاگ با پردازش آگاه از دامنه |
| زبان | C / ANSI C | Java & Scala |
| انتشار/اشتراک | حداکثر یک‌بار با کش معنایی | گروه‌های اشتراک: حداکثر، حداقل، دقیقاً یک‌بار |
| مدل تحویل | مبتنی بر push | مبتنی بر pull با پروتکل‌های مصرف‌کننده بهبودیافته |
| پایداری | اختیاری (اسنپ‌شاتینگ، AOF) با ذخیره‌سازی برداری | مبتنی بر دیسک به طور پیش‌فرض با ذخیره‌سازی طبقه‌بندی‌شده |
| ادغام هوش مصنوعی | جستجوی برداری بومی، کش معنایی، مدیریت حافظه عامل | پردازش جریان برای مهندسی ویژگی یادگیری ماشین |
| مجوز | Redis Source Available / SSPL | Apache 2.0 |
| عرضه ابری | Redis Cloud با گزینه‌های BYOC | Confluent Cloud، CloudKarafka |
چه عواملی باید هنگام انتخاب بین Redis و Kafka در نظر بگیرید؟
عملکرد
- Redis: پاسخ‌های زیر میلی‌ثانیه با نگهداری کل داده در RAM، اکنون با قابلیت‌های جستجوی شباهت برداری برای بارهای کاری هوش مصنوعی بهبودیافته؛ محدود به حافظه در دسترس اما بهینه‌شده برای برنامه‌های بلادرنگ.
- Kafka: ذخیره‌سازی مبتنی بر دیسک توان عملیاتی بالاتر و دوام با KRaft ارائه می‌دهد، سربار هماهنگی را کاهش می‌دهد، عملکرد ثابت در محیط‌های توزیع‌شده با تأخیر کمی بالاتر در هر درخواست ارائه می‌دهد.
جریان کاری پیام‌رسانی انتشار/اشتراک
- Redis: مدل کلاینت-سرور با کش معنایی بهبودیافته؛ تولیدکنندگان پیام‌ها را با کلید به کانال‌ها push می‌کنند، بلافاصله به تمام مصرف‌کنندگان متصل تحویل داده می‌شود با پشتیبانی از الگوهای حافظه عامل هوش مصنوعی.
- Kafka: تولیدکنندگان به تاپیک‌ها روی بروکرها می‌نویسند با گروه‌های اشتراک که الگوهای مصرف انعطاف‌پذیر امکان‌پذیر می‌سازد؛ تاپیک‌ها برای مقیاس‌پذیری تکه‌بندی می‌شوند، و مصرف‌کنندگان پیام‌ها را با مسیریابی هوشمند و مدیریت پیام سمی pull می‌کنند.
موارد استفاده
- Redis: کش در حافظه، ذخیره‌سازی جلسه، تابلوهای امتیاز بلادرنگ، محدودسازی نرخ، جستجوی شباهت برداری برای برنامه‌های هوش مصنوعی، کش معنایی برای مدل‌های زبان بزرگ، و مدیریت حافظه عامل.
- Kafka: معماری‌های رویدادمحور، پیام‌رسانی در مقیاس بزرگ، پردازش جریان، نظارت بلادرنگ، جذب داده اینترنت اشیاء، پردازش تراکنش مالی، و خطوط لوله هوشمند خاص دامنه.
ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- Redis: پشتیبانی بومی برای جاسازی‌های برداری، جستجوی معنایی، مدیریت حافظه عامل هوش مصنوعی، و کش پاسخ مدل زبان بزرگ با ساختارهای داده تخصصی برای پرس‌وجوهای شباهت با ابعاد بالا.
- Kafka: پردازش جریان برای مهندسی ویژگی یادگیری ماشین، خدمت‌رسانی مدل بلادرنگ، خطوط لوله یادگیری ماشین رویدادمحور، و ادغام با منطق هوش مصنوعی خاص دامنه برای تبدیل داده هوشمند.
انعطاف‌پذیری ابری و استقرار
- Redis: سرویس کاملاً مدیریت‌شده Redis Cloud، پشتیبانی اپراتور Kubernetes، و گزینه‌های BYOC برای نیازهای استقرار سازمانی با حفظ ویژگی‌های عملکرد.
- Kafka: سرویس مدیریت‌شده Confluent Cloud، کلاسترهای KRaft خودمدیریتی، و استقرارهای ترکیبی با پیوند کلاستر برای توزیع داده جهانی و پشتیبانی معماری چندمنطقه‌ای.
قیمت‌گذاری
- Redis: لایه رایگان به علاوه برنامه‌های ابری پرداختی (Essential، Pro، سالانه) با مجوز سازمانی برای ویژگی‌های پیشرفته مانند RediSearch و قابلیت‌های برداری.
- Kafka: منبع‌باز با مجوز Apache 2.0؛ خدمات ابری مدیریت‌شده (مثلاً Confluent Cloud) مدل‌های پرداخت به ازای استفاده برای ورود/خروج داده، ذخیره‌سازی، توان عملیاتی، نگهداری را دنبال می‌کنند.
نتیجه‌گیری
Redis و Apache Kafka قدرتمند هستند اما اهداف متفاوتی در معماری‌های داده مدرن خدمت می‌کنند:
- Redis در دسترسی با تأخیر فوق‌العاده کم به داده‌های ذخیره‌شده در حافظه، با قابلیت‌های هوش مصنوعی شامل جستجوی برداری و کش معنایی، برتر است و آن را برای برنامه‌های بلادرنگ، بارهای کاری یادگیری ماشین، و استراتژی‌های کش هوشمند ایده‌آل می‌سازد.
- Kafka خطوط لوله با توان عملیاتی بالا و دوام‌دار برای جریان رویداد با قابلیت‌های پردازش هوشمند ارائه می‌دهد و پردازش داده در مقیاس بزرگ، تحمل‌پذیر خطا، و تحلیل جریان آگاه از دامنه را امکان‌پذیر می‌سازد.
درک این تفاوت‌ها به شما کمک می‌کند ابزار مناسب را انتخاب کنید یا آن‌ها را با هم برای نیازهای خاص خود استفاده کنید. هر دو فناوری به تکامل ادامه می‌دهند تا چالش‌های مدرن در ادغام هوش مصنوعی، استقرار ابری-بومی، و پردازش داده هوشمند را برطرف کنند و آن‌ها را به اجزای ضروری زیرساخت داده معاصر تبدیل کنند.
سؤالات متداول
آیا می‌توان Redis و Kafka را با هم در همان معماری استفاده کرد؟
بله، Redis و Kafka به طور مؤثر در معماری‌های داده مدرن مکمل یکدیگر هستند. سازمان‌ها معمولاً از Kafka برای جذب داده با حجم بالا و پردازش جریان استفاده می‌کنند، در حالی که Redis به عنوان لایه کش با عملکرد بالا برای داده‌های پراستفاده خدمت می‌کند. این رویکرد ترکیبی از دوام و توان عملیاتی Kafka با الگوهای دسترسی با تأخیر کم Redis بهره می‌برد.
کدام فناوری برای تحلیل بلادرنگ بهتر است؟
انتخاب به نیازهای خاص شما بستگی دارد. Redis وقتی نیاز به پاسخ‌های پرس‌وجوی زیر میلی‌ثانیه برای داشبوردهای بلادرنگ یا برنامه‌های رو به کاربر دارید، به ویژه با قابلیت‌های جستجوی برداری جدید برای تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، برتر است. Kafka برای پردازش جریان‌های بزرگ رویدادها بلادرنگ، تجمیع داده، و تغذیه چندین سیستم پایین‌دستی همزمان برتر است.
هزینه‌ها بین Redis و Kafka چگونه مقایسه می‌شوند؟
هزینه‌های Redis عمدتاً توسط نیازهای حافظه هدایت می‌شوند و برای مجموعه‌های داده بزرگ به دلیل قیمت‌گذاری RAM می‌تواند گران شود. هزینه‌های Kafka با ذخیره‌سازی، توان عملیاتی، و نیازهای نگهداری مقیاس‌پذیر می‌شوند اما قیمت‌گذاری قابل پیش‌بینی‌تری برای استقرارهای در مقیاس بزرگ ارائه می‌دهند. الگوهای دسترسی داده، نیازهای نگهداری، و نیازهای عملکرد خود را هنگام ارزیابی هزینه کل مالکیت در نظر بگیرید.
تفاوت‌های معماری اصلی چیست؟
Redis به عنوان یک سرور ساختار داده در حافظه با پایداری اختیاری عمل می‌کند، بهینه‌سازی‌شده برای دسترسی سریع داده و اکنون با قابلیت‌های هوش مصنوعی بهبودیافته. Kafka به عنوان یک سیستم لاگ توزیع‌شده با پایداری اجباری عمل می‌کند، طراحی‌شده برای جریان رویداد قابل اعتماد و ارکستراسیون پایپ‌لاین داده پیچیده در میان چندین مصرف‌کننده و تولیدکننده.
کدام راه‌حل مقیاس‌پذیری بهتری ارائه می‌دهد؟
Kafka مقیاس‌پذیری افقی از طریق تکه‌بندی و معماری توزیع‌شده ارائه می‌دهد و آن را برای حجم داده عظیم و سناریوهای توان عملیاتی بالا مناسب می‌سازد. Redis مقیاس‌پذیری را از طریق کلاسترینگ و تکه‌بندی ارائه می‌دهد اما در نهایت توسط ظرفیت حافظه محدود می‌شود و معمولاً به صورت عمودی یا از طریق استراتژی‌های تکه‌بندی داده دقیق مقیاس‌پذیر می‌شود.
