Cargas de trabalho com alta concorrência — como promoções relâmpago, transmissões ao vivo e estado de jogo em tempo real — podem sobrecarregar bancos de dados relacionais em poucos segundos. O Tair (compatível com Redis OSS) é um banco de dados em memória gerenciado que mantém os tempos de resposta consistentes nessas condições.
Essa arquitetura resolve desafios comuns de desempenho e disponibilidade em três setores principais: jogos, e-commerce e transmissões ao vivo.
Visão geral dos cenários
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Padrão |
Setores típicos |
O que o Tair oferece |
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Camada de cache à frente de um banco de dados relacional |
Jogos e e-commerce |
Absorve o tráfego de leitura; os bancos de dados de backend processam as gravações |
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Armazenamento principal para estados atualizados com frequência |
Jogos |
Redundância mestre-réplica com failover automático |
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Absorção de requisições com alta concorrência |
E-commerce e transmissões ao vivo |
Throughput em memória que os bancos de dados de backend não conseguem suportar |
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Armazenamento de dados em tempo real para grandes audiências simultâneas |
Transmissões ao vivo |
Leituras de baixa latência em escala, com dimensionamento online |
Aplicações no setor de jogos
O Tair atua como um componente central tanto para cache quanto para persistência de dados nos backends de jogos.
Cenário 1: camada de cache à frente de um banco de dados relacional
Implante o Tair como serviço de cache entre sua aplicação e o ApsaraDB RDS. Os dados ficam armazenados em bancos de dados de backend (instâncias do ApsaraDB RDS), e o Tair mantém os dados acessados com frequência na memória para atender às requisições.
Cenário 2: armazenamento principal para o estado do jogo
Para arquiteturas mais simples, em que o servidor principal do jogo é executado no Elastic Compute Service (ECS), armazene os dados do negócio diretamente em uma instância do Tair. A arquitetura mestre-réplica do Tair fornece redundância. O nó mestre processa todo o tráfego. Em caso de falha, o sistema transfere automaticamente as cargas de trabalho para o nó de réplica. O processo de failover é transparente para a sua aplicação.
Aplicações no setor de e-commerce
O Tair é amplamente utilizado no setor de e-commerce em cenários de negócio como promoções relâmpago e recomendação. O Tair lida com os padrões de tráfego que sobrecarregam bancos de dados relacionais durante picos de vendas.
Cenário 1: promoções relâmpago e campanhas de alto tráfego
O tráfego de usuários pode sobrecarregar sistemas de compras online durante grandes ações promocionais, como promoções relâmpago. Armazene dados de produtos e de sessão no Tair para absorver a carga. A arquitetura em memória do Tair processa a concorrência que os bancos de dados de backend não conseguem suportar durante grandes eventos promocionais.
Cenário 2: gestão de estoque
Armazene dados de produtos no ApsaraDB RDS e dados de estoque no Tair. O sistema não encaminha todas as consultas ao ApsaraDB RDS; o Tair atende diretamente às consultas de estoque. Isso mantém os tempos de resposta consistentes e evita que o banco de dados se torne um gargalo durante operações de inventário com alta concorrência.
Aplicações em transmissões ao vivo
Plataformas de transmissão ao vivo usam o Tair para armazenar dados de usuários e registros de chat, onde os requisitos de latência e escalabilidade são mais rigorosos.
Alta disponibilidade
A arquitetura mestre-réplica mantém o serviço disponível caso um nó falhe. Isso é fundamental quando milhares de espectadores simultâneos dependem de dados em tempo real.
Alto desempenho
Instâncias de cluster distribuem cargas de trabalho entre vários shards, contornando a limitação de thread única do Redis open source. Isso permite que o Tair processe picos repentinos de tráfego que ocorrem quando a audiência aumenta drasticamente durante uma transmissão.
Alta escalabilidade
Dimensione as instâncias para aumentar ou reduzir a capacidade com apenas alguns cliques. O processo de dimensionamento é totalmente transparente para os usuários.