Como criar cache em escala de IA com Memorystore for Valkey

Autoria: Google Cloud · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: How to Build AI-Scale Caching with Memorystore for Valkey · Canal: Google Cloud · 03:15 · Assistir no YouTube

Tópicos: Aplicações empresariais de IA, Dados, bancos de dados e embeddings, Infraestrutura e hardware de IA

Resumo

Memorystore for Valkey é um serviço gerenciado de banco de dados em memória que oferece acesso a dados em menos de um milissegundo, escalabilidade e alta disponibilidade. Posicionado entre a aplicação e o banco de dados, funciona como cache e é compatível como substituto direto para workloads de Redis OSS. A versão 9.0 oferece até três vezes mais QPS do que Memorystore for Redis Cluster e inclui otimizações para reduzir a sobrecarga de processamento. Para aplicações de IA, disponibiliza Vector Search para casos como cache semântico, memória dinâmica de prompt para LLM e agents em tempo real. O Google Cloud também oferece migração online e gerencia operações como failover, segurança e escalabilidade.

Pontos-chave

Memorystore for Valkey oferece acesso a dados em menos de um milissegundo como serviço gerenciado de banco de dados em memória.
O cache pode ser posicionado entre a aplicação e bancos de dados como Cloud SQL, AlloyDB, Spanner e Firestore.
Valkey é um projeto open source apoiado pela Linux Foundation e permite substituir workloads de Redis OSS.
Memorystore for Valkey 9.0 oferece até três vezes mais QPS, com latência de microssegundos, em comparação com Memorystore for Redis Cluster.
Pipeline memory prefetching e respostas zero-copy reduzem a sobrecarga de processamento da CPU.
Hash Field Expirations e Atomic Slot Migration oferecem controle de cache e escalabilidade de cluster sem indisponibilidade.
Vector Search pode ser usado para cache semântico, memória dinâmica de prompt para LLM e agents de IA em tempo real.
A migração online gerenciada replica dados continuamente em segundo plano e permite transferir o tráfego de produção sem downtime.
O Google Cloud gerencia provisionamento, failover, atualizações de segurança e escalabilidade vertical e horizontal.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:06	Cache em escala de IA	Memorystore for Valkey é apresentado como um serviço em memória de alto desempenho e disponibilidade.
00:38	Cache entre a aplicação e o banco de dados	O serviço pode ficar entre a aplicação e bancos de dados e oferece compatibilidade com workloads de Redis OSS.
01:10	Desempenho e recursos do mecanismo	A versão 9.0 destaca ganhos de QPS, otimizações de processamento e recursos avançados de controle e escalabilidade.
01:44	Busca vetorial e migração para aplicações de IA	Vector Search atende a casos de IA, enquanto a migração online transfere workloads sem downtime.
02:14	Operação gerenciada e confiabilidade empresarial	O Google Cloud gerencia o cluster, a segurança e a escalabilidade, além de oferecer recursos empresariais e disponibilidade de quatro noves.

Citações

Memorystore for Valkey oferece acesso a dados em menos de um milissegundo. — 00:06

Memorystore for Valkey 9.0 oferece até três vezes mais QPS. — 01:10

Google Cloud oferece um workflow de migração online gerenciado diretamente para Memorystore, sem downtime. — 02:14

Memorystore for Valkey oferece velocidade de próxima geração, liberdade open source e confiabilidade empresarial totalmente gerenciada. — 03:15

Conceitos e entidades

Memorystore for Valkey (ferramenta): Serviço gerenciado de banco de dados em memória do Google Cloud, usado para cache de baixa latência.
Valkey (repo): Projeto open source orientado pela comunidade e apoiado pela Linux Foundation, usado como mecanismo do Memorystore.
Google Cloud (empresa): Provedor de nuvem que oferece o Memorystore for Valkey e os recursos gerenciados descritos no vídeo.
Redis OSS (conceito): Workloads para os quais Memorystore for Valkey é apresentado como substituto compatível.
Memorystore for Redis Cluster (ferramenta): Serviço usado como referência na comparação de desempenho com Memorystore for Valkey 9.0.
Vector Search (conceito): Capacidade de busca vetorial disponível na camada em memória para aplicações de IA.
Cloud SQL (ferramenta): Banco de dados citado como exemplo de backend que pode ficar atrás do cache.
AlloyDB (ferramenta): Banco de dados citado como exemplo de backend que pode ficar atrás do cache.
Spanner (ferramenta): Banco de dados citado como exemplo de backend que pode ficar atrás do cache.
Firestore (ferramenta): Banco de dados citado como exemplo de backend que pode ficar atrás do cache.
Linux Foundation (empresa): Organização que apoia o projeto Valkey.

Tradução completa (pt-BR)

00:06 Bem-vindo à era do cache em escala de IA. Quando sua aplicação exige resposta imediata dos dados, o Memorystore for Valkey oferece acesso a dados em menos de um milissegundo, escalabilidade extrema e alta disponibilidade como um serviço de banco de dados em memória, 100% open source e totalmente gerenciado. Mais de 95% dos 100 maiores clientes do Google Cloud usam o Memorystore. Esses clientes contam com o Memorystore para sustentar suas aplicações mais essenciais quando o alto desempenho rápido é indispensável.

00:38 Para obter respostas em menos de um milissegundo, você pode implantar o Memorystore como um “cache em memória”, posicionado entre sua aplicação e seu banco de dados backend — seja ele Cloud SQL, AlloyDB, Spanner, Firestore ou qualquer outro banco de dados. Desenvolvido com base no Valkey — um projeto open source orientado pela comunidade e apoiado pela Linux Foundation —, o Memorystore oferece verdadeira liberdade de licenciamento e compatibilidade perfeita como substituto direto para suas cargas de trabalho Redis OSS. Mantendo os dados diretamente na memória, seus aplicativos podem atender a consultas massivas

01:10 Isso ajuda a aumentar o engajamento e viabiliza workflows sem esforço e com rapidez. Vou mostrar por que as equipes modernas de engenharia estão migrando para o Memorystore for Valkey. Como ele é baseado nesse mecanismo open source, as equipes ganham total liberdade open source e ficam protegidas contra mudanças restritivas de licenciamento. Essa transição também proporciona ganhos expressivos de preço-desempenho e um ecossistema de nuvem totalmente gerenciado. Vamos ver o que isso significa para suas aplicações. O Memorystore for Valkey 9.0 oferece até 3 vezes mais QPS com latência de microssegundos em comparação com o Memorystore for Redis Cluster.

01:44 Otimizações arquiteturais, como a busca antecipada de memória para pipeline e as respostas sem cópia, reduzem a sobrecarga de processamento da CPU, permitindo que suas aplicações transmitam grandes volumes de dados diretamente da memória, sem gargalos de execução. Isso também libera recursos avançados do mecanismo, como expirações de campos hash para controle preciso do cache e migração atômica de slots para um escalonamento do cluster rápido, sem atritos e sem tempo de inatividade. Você está desenvolvendo aplicações de IA generativa? O Memorystore traz desempenho elevado

02:14 à busca vetorial diretamente na sua camada em memória, viabilizando cache semântico, memória dinâmica de prompt para LLM e agents de IA em tempo real. A migração de Redis ou Valkey autogerenciados é totalmente simples. O Google Cloud oferece um workflow de migração on-line e totalmente gerenciado diretamente para o Memorystore, sem tempo de inatividade. Nossas ferramentas automatizadas cuidam continuamente da replicação em tempo real em segundo plano, permitindo direcionar o tráfego de produção para o Memorystore em segundos, sem perder o ritmo.

02:44 Após a implantação, o Google Cloud cuida do provisionamento do cluster, dos failovers automatizados, da aplicação de patches de segurança e do escalonamento vertical e horizontal, tudo sem tempo de inatividade desde o início. Você conta com recursos de nível empresarial, incluindo chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK), ACLs granulares e persistência AOF/RDB — tudo respaldado por disponibilidade de quatro noves. Isso significa economizar centenas de horas de manutenção manual do cluster por ano e redirecionar seus esforços para lançar recursos inovadores com mais rapidez.

03:15 O Google Cloud Memorystore for Valkey oferece velocidade de próxima geração, total liberdade open source e confiabilidade empresarial totalmente gerenciada. Quer acelerar seus aplicativos e modernizar seu cache sem riscos? Acesse cloud.google.com/memorystore para iniciar sua migração ou criar sua primeira instância hoje mesmo.

Transcrição original

[00:06] Welcome to the era of AI-scale caching. When your application demands instant data responsiveness, Memorystore for Valkey delivers sub-millisecond data access, extreme scalability, and high availability as a fully-managed, 100% open-source in-memory database service. Memorystore is used by over 95% of the top 100 Google Cloud customers. These customers count on Memorystore to anchor their most essential applications when rapid performance is non-negotiable.

[00:38] To achieve sub-millisecond responses, you can deploy Memorystore as an ‘in-memory cache’ positioned right between your application and your backend database— whether that is Cloud SQL, AlloyDB, Spanner, Firestore, or any other databases. Built on Valkey—the open-source, community-driven project backed by the Linux Foundation— Memorystore unlocks true licensing freedom and seamless compatibility as a drop-in replacement for your Redis OSS workloads. By keeping data right in memory, your apps can serve massive queries

[01:10] This helps to drive engagement and effortless workflows with speed. I’m going to show you why modern engineering teams are moving to Memorystore for Valkey. Because it’s built on this open-source engine, teams gain total open-source freedom and are shielded from restrictive licensing shifts. This transition also delivers drastic price-performance gains and a fully managed cloud ecosystem. Let’s see what this means for your applications. Memorystore for Valkey 9.0 delivers up to 3 times higher QPS at microsecond latency compared to Memorystore for Redis Cluster.

[01:44] Architectural optimizations like pipeline memory prefetching and zero-copy responses reduce CPU processing overhead, enabling your applications to stream massive data payloads straight out of memory without hitting execution bottlenecks. It also unlocks advanced engine capabilities like Hash Field Expirations for precise cache control, and Atomic Slot Migration for frictionless, fast, and zero-downtime cluster scaling. Are you building GenAI applications? Memorystore brings high-performance

[02:14] Vector Search straight to your in-memory tier powering semantic caching, dynamic LLM prompt memory, and real-time AI agents. Migrating from self-managed Redis or Valkey is completely frictionless. Google Cloud provides a fully managed, online migration workflow directly into Memorystore with no downtime. Our automated tooling handles live replication continuously in the background, letting you flip production traffic over to Memorystore in seconds without missing a beat.

[02:44] And once deployed, Google Cloud handles cluster provisioning, automated failovers, security patching, and vertical and horizontal scaling with zero downtime out of the box. You get enterprise-grade features including Customer-Managed Encryption Keys (CMEK), Granular ACLs, and AOF/RDB Persistence— all backed by four nines availability. That means saving hundreds of hours of manual cluster maintenance every year and redirecting your energy into launching innovative features faster.

[03:15] Google Cloud Memorystore for Valkey gives you next-gen speed, total open-source freedom, and fully managed enterprise reliability. Ready to accelerate your apps and modernize your cache risk-free? Visit cloud.google.com/memorystore to start your migration or launch your first instance today.