越来越多的服务在幕后运行机器学习算法，现在可以比以前更容易地利用流行的开源数据库Redis的功能。Redis通常用于缓存应用程序最常访问的信息，如今它得到了一个与Spark ML集成的新扩展。使用该框架为机器学习项目提供动力的组织现在可以轻松地将模型加载到Redis中以提高其性能。最初的基准测试表明，在执行某些任务（如对记录进行分类）时，系统提供的延迟比标准Spark实现低5到10倍。这项评估是由Redis Labs Inc.进行的，它是新模块背后的初创公司，也是数据库的主要商业化者。除了提高响应时间，该公司还声称，今天的集成有可能大大简化应用程序开发。原因是保存在系统中的机器学习模型可以使用多种语言访问，而不仅仅是编写它们的本地语法。因此，工程师不必在他们的项目中加入任何额外的包装器库来提供互操作性。插件内置的数据访问api进一步减少了部署Spark-ML模型所需的代码量，它为检索分析结果提供了一种简单的机制。新的扩展可以在Redis实验室的GitHub页面上找到，同时还有它最近几个季度为扩大同名系统的吸引力而开发的许多其他工具。最近，这家初创公司发布了一个名为RediSearch的模块，可用于将系统重新调整到文档存储库中，并允许用户快速查找特定条目。该公司还提供托管Redis服务，该服务已被Twitter等主要品牌采用，以支持其核心基础设施。图片来自Pixabay既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。