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在最重要的时候，实时做出明智的决策。传统数据库技术专注于分析历史数据，以获得对业务绩效的后视理解。虽然分析业务的来源非常重要，但为了获得竞争优势并使您的应用程序与众不同，利用深度学习并在事件中采取行动至关重要。构建强大的预测分析模型只是成功的一半。利用生产中的模型进行实时决策是机器学习的关键要素，然而这说起来容易做起来难。大多数组织都将历史数据存储在多个位置，例如数据仓库，数据湖，ERP系统等。

根据Stack Overflow的开发者调查，Redis一直是最受欢迎的内存键值存储之一。开源Redis的普及可归因于人们认为Redis是商业软件的“低成本”替代品。虽然该软件可以免费下载和使用，但遗憾的是，在最初几个月内，在生产环境中运行Redis的真正成本并未实现。而且，随着公司的发展，他们的数据以及性能要求也在增长，Redis也就遇到了速度障碍。