越来越多的应用程序依赖于庞大的数据集合，而这些应用程序必须快速响应。 借助自动分层， Redis Enterprise 7.2 帮助开发人员轻松 创建超快的应用程序。何乐而不为？
Redis将数据存储在内存中，因此应用程序能以最快的速度检索和处理数据。然而，随着应用程序需要处理的数据越多，存储数据集所需的内存越大，所耗费的成本则更高，Redis Enterprise自动分层技术能很好地化解这个两难的局面。
一、 问题：内存有限且昂贵
当应用程序访问的数据量 很大，例如达到 TB 级时 ，开发人员 就面临着 内存 有限的问题，他们一般 使用基于磁盘的解决方案来在幕后支持 Redis 。这样一来，开发人员就不得不在应用程序中构建整个数据管理系统，这意味着他们要把时间花在不相干的任务上。
利用 Redis Enterprise 的自动分层功能 ，开发人员可以使用固态硬盘（SSD ）作为可用内存的一部分，将大容量数据库 扩展到 SSD 中 。Redis Enterprise 可以随时识别哪些数据应留在内存中，哪些数据应留在固态硬盘上，从而将吞吐量提高一倍，并将延迟减半。
因此， 开发人员无需编写额外的代码或学习其他新技术。通过将动态 RAM 与 高 速外部存储相结合，Redis Enterprise 可以轻松高效地使用系统资源，同时还能快速访问 热 数据。
二、 自动分层的工作原理
自动分层可自动管理数据。它会将热数据 转移 到 DRAM ，并智能地将未使用的数据 转移 到 SSD 。这为 依赖 大型数据集的应用带来了新的可能性。
通过将访问频率较低的 冷 数据 转移 到固态硬盘，开发人员可以优化内存使用，降低与大容量内存需求相关的成本。
实际上，这可以使数据量大的应用程序运行得更快，而无需开发人员 额外付出 。与仅使用 DRAM 的部署相比，它还能节省高达 70% 的基础 硬件 设施成本。而且，由于自动分层可以高效地自动管理数据访问模式，因此您无需花费时间（计算或 人工筛选 ）来识别热数据和冷数据。
为了增强这一功能，Redis 与创新的键值存储引擎 Speedb 建立了战略合作伙伴关系。我们将其技术整合为默认的自动分层引擎。
集成 Speedb 后，Redis Enterprise 的性能显著提升，在 访问 相同资源的情况下，吞吐量翻倍，延迟减半。这大大拓宽了可利用自动分层优势的用例范围。在这一改进之后，Redis Enterprise 使用自动分层的数据库规模 由 每个内核 5k ops/秒 增至 10k ops/秒。
通过自动分层使核心吞吐量加倍
三、数据案例
我们来看一个案例。
下图展示了自动分层在实际工作负载场景中的性能演变示例。蓝色条代表使用以前的存储引擎（ RocksDB）的 Redis Enterprise 6.4，红色条代表使用 Speedb 的 Redis Enterprise 7.2。在基础设施方面，我们使用 I4i.8xlarge AWS 实例在 10 个分片上托管 1TB 数据库，为实现高可用性，采用总共 20 个分片，为 1,024 个客户端提供服务。
为了模拟最标准的 Redis 用例，我们在 20% DRAM 和 80% SSD 的配置上定义了两种不同的有效载荷（1KiB 和 10KiB），并提供了三种可能的使用模式：平衡读/写（1:1）、重读（1:4）和重写（4:1）。在这两种情况下，我们测量了以每秒操作数为单位的吞吐量和相应的延迟。以下图表显示了结果。
R AM/SSD 数据占比 2: 8 ，单次操作 1KB值
与 RS 6.4 (RocksDB) 相比，RS 7.2 (Speedb) 改进了：
· 85% 命中率 时 ：每秒操作次数增加 1.4 倍至 1.6 倍，同时延迟降低高达 2.4 倍
· 50% 命中率 时 ：每秒操作次数增加 1.9 倍至 2.3 倍，同时延迟降低高达 3.8 倍
R AM/SSD 数据占比 2: 8 ，单次操作 1 0 KB值
与 RS 6.4 (RocksDB) 相比，RS 7.2 (Speedb) 改进了：
· 85% 命中率 时 ：每秒操作次数增加 2.3 倍至 3.0 倍，同时延迟降低高达 3.0 倍
· 50% 命中率 时 ：每秒操作次数增加 2.1 倍至 3.5 倍，同时延迟降低高达 3.5 倍
在所有情况下，带有 Speedb 的 Redis Enterprise 7.2 都具有更好的吞吐量，这意味着维持这种性能水平所需的应用程序速度更快，基础设施更少。
四、应用场景
自动分层尤其适用于将数据分为热数据和冷数据的情况 。
1.移动银行
让我们来看看移动银行应用的例子。
如今，每个人的移动设备上都有银行应用程序。 用户登录应用程序，获取余额，查看最后一笔交易，并获取其他相对较小和集中的信息 。每个人都希望这一过程流畅、简单、即时。 这些数据就是我们的热数据，存放在 Redis Enterprise 数据库的 DRAM 中。
用户希望获得更多信息的情况并不常见， 例如旧交易记录 --也许是两年前的税务数据。用户需要访问这些数据，但数据访问速度并不那么重要。这种数据集是我们的冷数据，可以保存在高速外部存储如固态硬盘中。
2.游戏行业
速度在游戏行业也很重要。例如， 游戏应用对延迟有严格要求 。另外，从本质上讲，游戏是一种潮流。随着时间的推移， 游戏公司会积累越来越多的用户数据，并将其存储在用户资料数据库中 ， 但并非所有用户都是活跃用户。通过自动分层，活跃用户的资料数据可以存储在 DRAM 中，而其他用户的数据则存储在 SSD 中。