Global Technology Services.,Inc

Global Technology Services.,Inc GTS.,inc provides most innovative ICT and Smart IOT/OT products & solutions to Enterprise customers.
(3)

Bản thiết kế của Ngân hàng số hiện đại - cách Monzo Bank, Revolut, BBVA và Chime đang định nghĩa lại tài chínhKhông giốn...
29/04/2025

Bản thiết kế của Ngân hàng số hiện đại - cách Monzo Bank, Revolut, BBVA và Chime đang định nghĩa lại tài chính

Không giống như các ngân hàng truyền thống bị ràng buộc bởi các hệ thống cũ, các ngân hàng số tận dụng các thiết kế mô-đun, do API điều khiển để mang lại trải nghiệm liền mạch.

Theo McKinsey, 70% ngân hàng hiện ưu tiên các kiến ​​trúc gốc đám mây để thúc đẩy khả năng mở rộng và đổi mới.

Các lớp chính của Kiến trúc Ngân hàng số

Kênh khách hàng: Ứng dụng di động, ATM và cổng thông tin trực tuyến tạo thành tuyến đầu. Riêng ngân hàng di động chiếm 45% tổng số tương tác ngân hàng (Statista 2024), đòi hỏi thiết kế UX/UI trực quan.

Trải nghiệm & Văn phòng trung gian: Lớp này xử lý logic kinh doanh, phát hiện gian lận và các dịch vụ được cá nhân hóa. Các chatbot do AI điều khiển ở đây giải quyết 80% các truy vấn mà không cần sự can thiệp của con người (Accenture).

Văn phòng hỗ trợ: Các hệ thống ngân hàng cốt lõi xử lý giao dịch, quản lý tài khoản và đảm bảo tuân thủ. Các công ty hàng đầu về kỹ thuật số như Revolut tự động hóa 90% các tác vụ văn phòng hỗ trợ, cắt giảm chi phí 40% (BCG).

Đối tác hệ sinh thái: API mở tích hợp fintech (ví dụ: Plaid để tổng hợp dữ liệu) và các dịch vụ của bên thứ ba, tạo ra mô hình "ngân hàng như một nền tảng".

Những đổi mới thúc đẩy thành công

API: 85% ngân hàng kỹ thuật số sử dụng API mở để thanh toán theo thời gian thực và chia sẻ dữ liệu, so với 35% ngân hàng truyền thống (Gartner).

Điện toán đám mây: Các lõi dựa trên đám mây giúp giảm 50% chi phí cơ sở hạ tầng và cho phép mở rộng quy mô toàn cầu—Nubank phục vụ hơn 100 triệu người dùng trên khắp LatAm thông qua AWS.

AI/ML: Phân tích dự đoán cá nhân hóa các ưu đãi, tăng tỷ lệ bán chéo lên 25% (McKinsey).

Thách thức và cân nhắc

Bảo mật: 60% ngân hàng kỹ thuật số phải đối mặt với các cuộc tấn công mạng hàng năm (IBM). Các giải pháp bao gồm xác thực sinh trắc học và khuôn khổ không tin cậy.

Tuân thủ quy định: GDPR và PSD2 yêu cầu kiểm soát dữ liệu chi tiết. Monzo chi 30% ngân sách công nghệ của mình cho tự động hóa tuân thủ.

Tích hợp Legacy: Các mô hình lai (ví dụ: Nền tảng mở của BBVA) kết nối các hệ thống cũ và mới, nhưng 70% ngân hàng đang vật lộn với nợ kỹ thuật (Deloitte).

Tương lai: Từ mô-đun đến hệ sinh thái

Các ngân hàng hàng đầu đang phát triển thành hệ sinh thái tài chính. SeaBank (Indonesia) tích hợp thương mại điện tử và bảo hiểm, trong khi Chime (Hoa Kỳ) hợp tác với Coinbase để cung cấp dịch vụ tiền điện tử. Juniper Research dự đoán rằng đến năm 2027, 60% ngân hàng sẽ có doanh thu từ các quan hệ đối tác do API thúc đẩy.

Điểm mấu chốt cuối cùng

Ngân hàng kỹ thuật số không chỉ là về công nghệ mà còn là về sự nhanh nhẹn về mặt kiến ​​trúc. Như Accenture lưu ý, "Những người chiến thắng sẽ là những người biến các hệ thống độc khối thành nền tảng mô-đun, lấy khách hàng làm trung tâm".

Nguồn: Victor Yaromin McKinsey, Gartner, BCG, IBM, Juniper Research

8 Thuật Toán Load Balancing Hay dùng nhấtLoad Balancing (cân bằng tải) là yếu tố cốt lõi để hệ thống hiện đại hoạt động ...
03/04/2025

8 Thuật Toán Load Balancing Hay dùng nhất

Load Balancing (cân bằng tải) là yếu tố cốt lõi để hệ thống hiện đại hoạt động mượt mà, đặc biệt khi xử lý hàng triệu người dùng. Dưới đây là tóm tắt các thuật toán phổ biến mình phân tích.
1. Round Robin
Tĩnh, chia đều yêu cầu lần lượt. Đơn giản, phù hợp máy chủ đồng đều, nhưng không xử lý tốt tải biến động. Mình từng dùng thử cho hệ thống nhỏ.

2. Weighted Round Robin
Thêm trọng số cho máy chủ mạnh hơn. Linh hoạt hơn, nhưng vẫn tĩnh, cần điều chỉnh thủ công. Hữu ích khi thử nghiệm máy chủ mới.

3. Least Connections
Động, gửi yêu cầu đến máy chủ ít kết nối nhất. Tốt cho kết nối dài như streaming, dù không xem xét hiệu suất máy chủ.

4. Weighted Least Connections:
Kết hợp trọng số và số kết nối. Hiệu quả cho hệ thống máy chủ không đồng đều, như xử lý giao dịch ngân hàng.

5. Least Response Time
Chọn máy chủ phản hồi nhanh nhất. Tuyệt vời cho game online hay VoIP, nhưng cần giám sát liên tục.

6. IP Hash: Dùng IP client để giữ phiên. Lý tưởng cho ngân hàng, thương mại điện tử, dù phân phối không đều nếu lưu lượng tập trung.

7. Resource-Based
Dựa trên CPU, bộ nhớ. Phức tạp nhưng tối ưu cho hệ thống microservices.

8. Geographic Load Balancing
Chọn máy chủ gần client nhất. Phù hợp CDN toàn cầu, giảm độ trễ hiệu quả.

Mỗi thuật toán có điểm mạnh, yếu riêng, tùy vào ứng dụng và lưu lượng. Mình khuyên bắt đầu đơn giản, rồi thử nghiệm dựa trên dữ liệu thực tế.

Chi tiết tham khảo tại đây:
https://devops.vn/posts/8-thuat-toan-load-balancing-hien-nay/

Top 10 Kỹ Thuật Mở Rộng Cơ Sở Dữ Liệu Bạn Nên Biết𝐈𝐧𝐝𝐞𝐱𝐢𝐧𝐠: Tạo các chỉ mục cho các cột thường được truy vấn để tăng tốc...
01/04/2025

Top 10 Kỹ Thuật Mở Rộng Cơ Sở Dữ Liệu Bạn Nên Biết
𝐈𝐧𝐝𝐞𝐱𝐢𝐧𝐠: Tạo các chỉ mục cho các cột thường được truy vấn để tăng tốc độ truy xuất dữ liệu.
𝐕𝐞𝐫𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠: Nâng cấp máy chủ cơ sở dữ liệu bằng cách thêm CPU, RAM hoặc bộ nhớ để xử lý tải tăng cao.
𝐂𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐠: Lưu trữ dữ liệu thường xuyên truy cập trong bộ nhớ (như Redis, Memcached) để giảm tải cơ sở dữ liệu và cải thiện thời gian phản hồi.
𝐒𝐡𝐚𝐫𝐝𝐢𝐧𝐠: Phân phối dữ liệu trên nhiều máy chủ bằng cách chia cơ sở dữ liệu thành các mảnh nhỏ hơn, độc lập, cho phép mở rộng theo chiều ngang và cải thiện hiệu suất.
𝐑𝐞𝐩𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Tạo nhiều bản sao (replica) của cơ sở dữ liệu trên các máy chủ khác nhau, cho phép các truy vấn đọc được phân phối và cải thiện khả năng sẵn sàng.
𝐐𝐮𝐞𝐫𝐲 𝐎𝐩𝐭𝐢𝐦𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Tinh chỉnh các truy vấn SQL, loại bỏ các thao tác tốn kém và tận dụng hiệu quả các chỉ mục để cải thiện tốc độ thực thi và giảm tải cơ sở dữ liệu.
𝐂𝐨𝐧𝐧𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐏𝐨𝐨𝐥𝐢𝐧𝐠: Giảm chi phí mở/đóng kết nối cơ sở dữ liệu bằng cách tái sử dụng các kết nối hiện có, cải thiện hiệu suất trong điều kiện lưu lượng cao.
𝐕𝐞𝐫𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐏𝐚𝐫𝐭𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧𝐢𝐧𝐠: Chia các bảng lớn thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn (các phân vùng), mỗi phần chứa một tập hợp con của các cột từ bảng gốc.
𝐃𝐞𝐧𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Lưu trữ dữ liệu ở định dạng dư thừa nhưng có cấu trúc để giảm thiểu các phép join phức tạp và tăng tốc các tác vụ đọc nhiều.
𝐌𝐚𝐭𝐞𝐫𝐢𝐚𝐥𝐢𝐳𝐞𝐝 𝐕𝐢𝐞𝐰𝐬: Tính toán trước và lưu trữ kết quả của các truy vấn phức tạp dưới dạng bảng riêng biệt để tránh tính toán lại tốn kém, giảm tải cơ sở dữ liệu và cải thiện thời gian phản hồi.

RESTful API Design ChecklistDomain Model Driven: Map your API paths to your domain model relationships (Item → Order → O...
01/04/2025

RESTful API Design Checklist

Domain Model Driven: Map your API paths to your domain model relationships (Item → Order → OrderItem).

Choose Proper HTTP Methods: Use GET for retrieval, POST for creation, PUT for updates, DELETE for removal.

Implement Idempotence: Make multiple identical requests yield the same result - GET naturally does this, design PUT/DELETE to be safe for repetition, and implement special handling for POST based on your specific business requirements.

HTTP Status Codes: Use consistent codes (201 Created, 400 Bad Request, 404 Not Found) to simplify error handling.

Versioning: Version your API via path (/v1/users), query parameter, or header to manage evolution.

Semantic Paths: Use resource names instead of verbs. Maintain singular/plural consistency in endpoints.

Batch Processing: Support efficient operations with /batch endpoints for multiple resource manipulation.

Query Language: Implement consistent parameters for pagination (?page=1&size=20), sorting, and filtering.
Source: Sahn Lam

TỔNG QUAN CÁC BƯỚC TRONG OAUTH2 VỚI AUTHORIZATION CODE GRANT, MỘT TRONG NHỮNG LUỒNG BẢO MẬT PHỔ BIẾN NHẤT.1. Authorize (...
28/03/2025

TỔNG QUAN CÁC BƯỚC TRONG OAUTH2 VỚI AUTHORIZATION CODE GRANT, MỘT TRONG NHỮNG LUỒNG BẢO MẬT PHỔ BIẾN NHẤT.

1. Authorize (Ủy quyền):

• Client yêu cầu người dùng ủy quyền truy cập vào tài nguyên của họ trên Resource Server.

• Yêu cầu này được chuyển hướng đến Auth Server.

2. Verify User (Xác minh người dùng):

• Auth Server xác minh danh tính của người dùng.

• Đây thường là bước đăng nhập, nơi người dùng cung cấp thông tin đăng nhập (username/password).

3. User Consent:

• Auth Server hỏi người dùng có đồng ý cho Client truy cập vào tài nguyên của họ hay không.

• Người dùng có thể xem danh sách các quyền mà Client yêu cầu và quyết định cấp hoặc từ chối.

4. Return Authorization Code:

• Nếu người dùng đồng ý, Auth Server tạo ra một mã ủy quyền (Authorization Code) và trả về cho Client.

• Mã ủy quyền này chỉ có giá trị trong thời gian ngắn.

5. Request Access Token:

• Client sử dụng mã ủy quyền để yêu cầu Access Token từ Auth Server.

• Yêu cầu này bao gồm mã ủy quyền, ID của Client và secret key của Client.

6. Return Access Token:

• Auth Server xác minh mã ủy quyền và thông tin của Client, sau đó trả về Access Token cho Client.

• Access Token này cho phép Client truy cập vào tài nguyên của người dùng.

• Có thể trả về Refresh Token để lấy lại Access Token khi hết hạn.

7. Request Resource:

• Client sử dụng Access Token để yêu cầu tài nguyên từ Resource Server.

8. Validate Token:

• Resource Server gửi mã truy cập lên Auth Server để xác thực.

• Resource Server hoàn toàn có thể được config để tự xác thực ở bước này.

9. Valid Token:

• Auth Server trả về cho Resource Server thông tin token là hợp lệ.

10. Return Resource:

• Resource Server kiểm tra tính hợp lệ của token và trả về tài nguyên được yêu cầu cho Client.

-----

5 cấp độ của AI Agent (Agentic AI)Kiếm được cái hình này trực quan và dễ hiểu quá, xin được chia sẻ với cả nhà.Một AI Ag...
28/03/2025

5 cấp độ của AI Agent (Agentic AI)

Kiếm được cái hình này trực quan và dễ hiểu quá, xin được chia sẻ với cả nhà.

Một AI Agent, không chỉ có khả năng tạo ra văn bản, mà chúng còn có thể đưa ra quyết định, gọi hàm, thậm chí chạy các quy trình tự động. Dưới đây là 5 cấp độ của Hệ thống AI Agent.
1️⃣ Basic responder:
Trong khi LLM chỉ có khả năng phản hồi (nhận input, và tạo ra output), thì AI Agent có khả năng hướng dẫn toàn bộ luồng công việc.
2️⃣ Router Pattern:
Trong khi LLM có thể đưa ra các quyết định cơ bản về chức năng, hoặc đường đi, thì AI Agent có thể xác định đường đi trong luồng công việc.
3️⃣ Tool calling:
LLM có thể quyết định thời điểm sử dụng các công cụ và gọi các thông số để thực thi, thì AI Agent có khả năng xác định một công cụ cụ thể để LLM truy cập và hoàn thành một nhiệm vụ.
4️⃣ Multi-agent pattern
AI Agent có khả năng quản lý và điều phối nhiều Sub-Agent (Agent con) và quyết định các bước tiếp theo để thực hiện công việc.
5️⃣ Autonomous Pattern:
Cấp độ cao nhất, nó có thể tạo và thực thi mã lệnh (codes) một cách độc lập, giống như một kỹ sư phát triển AI.

------------------------------------------

🧊 Top 5 Caching Strategies Explained:1. 𝐑𝐞𝐚𝐝 𝐓𝐡𝐫𝐨𝐮𝐠𝐡: Data is loaded into the cache on a miss, with the cache handling d...
26/03/2025

🧊 Top 5 Caching Strategies Explained:

1. 𝐑𝐞𝐚𝐝 𝐓𝐡𝐫𝐨𝐮𝐠𝐡: Data is loaded into the cache on a miss, with the cache handling database reads.
👉 Best for: Read-heavy apps like CDNs, social media feeds, and user profiles.

2. 𝐂𝐚𝐜𝐡𝐞 𝐀𝐬𝐢𝐝𝐞 (𝐋𝐚𝐳𝐲 𝐋𝐨𝐚𝐝𝐢𝐧𝐠): The application checks the cache and fetches from the database on a miss, then stores it in the cache.
👉 Best for: Systems with a high read-to-write ratio, like e-commerce sites.

3. 𝐖𝐫𝐢𝐭𝐞 𝐓𝐡𝐫𝐨𝐮𝐠𝐡: Writes are made to both cache and database simultaneously. Ensures data consistency.
👉 Best for: Consistency-critical systems, such as financial apps.

4. 𝐖𝐫𝐢𝐭𝐞 𝐀𝐫𝐨𝐮𝐧𝐝: Writes go directly to the database, bypassing the cache. Cache is updated on read.
👉 Best for: Write-heavy systems where data isn’t immediately needed, like logging systems.

5. 𝐖𝐫𝐢𝐭𝐞 𝐁𝐚𝐜𝐤: Data is first written to the cache and then asynchronously to the database. Minimizes write latency.
👉 Best for: High-write throughput systems, such as social media feeds.

♻️ Repost to help others in your network.

Cách Netflix Lưu Trữ 140 Triệu Giờ Dữ Liệu Xem Mỗi NgàyMỗi ngày, Netflix xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ lên đến 140 tr...
25/03/2025

Cách Netflix Lưu Trữ 140 Triệu Giờ Dữ Liệu Xem Mỗi Ngày

Mỗi ngày, Netflix xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ lên đến 140 triệu giờ xem từ người dùng trên toàn cầu. Dữ liệu này không chỉ đơn thuần là thông tin, mà còn là nền tảng cho các tính năng quan trọng như tiếp tục xem, đề xuất cá nhân hóa và gợi ý nội dung phù hợp với sở thích người dùng.

GIẢI PHÁP BAN ĐẦU VỚI APACHE CASSANDRA

Ban đầu, Netflix chọn Apache Cassandra làm nền tảng lưu trữ dữ liệu vì khả năng cung cấp cấu trúc linh hoạt, đồng thời xử lý hiệu quả các tác vụ nặng về ghi. Với tỷ lệ ghi:đọc là 9:1, Netflix cần một hệ thống ưu tiên tính khả dụng hơn tính nhất quán nghiêm ngặt. Trong mô hình này, lịch sử xem của mỗi người dùng được lưu trữ dưới ID duy nhất, với mỗi bản ghi xem được lưu trữ như một cột riêng biệt, và dữ liệu được phân vùng ngang trên nhiều máy chủ.

HẠN CHẾ KHI MỞ RỘNG QUY MÔ

Tuy nhiên, khi Netflix phát triển mạnh mẽ, phương pháp ban đầu bắt đầu bộc lộ hạn chế. Quá nhiều SSTables (Sorted String Tables) làm chậm quá trình đọc, các hoạt động nén trở nên tốn tài nguyên, và việc truy xuất lịch sử xem lớn trở nên kém hiệu quả.

CẢI TIẾN VỚI MÔ HÌNH LƯU TRỮ HAI TẦNG

Để giải quyết những thách thức này, Netflix đã chia lịch sử xem thành hai loại: Lịch Sử Xem Trực Tiếp (LiveVH) và Lịch Sử Xem Đã Nén (CompressedVH).

LiveVH lưu trữ nội dung gần đây, thường xuyên được truy cập và không nén để đảm bảo tốc độ đọc/ghi nhanh, tối ưu cho cập nhật thời gian thực. Trong khi đó, CompressedVH lưu trữ các bản ghi cũ hơn, ít được truy cập, được nén để tiết kiệm không gian lưu trữ và tối ưu hóa cho hiệu quả lưu trữ hơn là tốc độ.

KỸ THUẬT PHÂN ĐOẠN CHO DỮ LIỆU LỚN

Đối với người dùng có lịch sử xem cực lớn, Netflix đã triển khai phương pháp phân đoạn, chia dữ liệu nén thành các phần nhỏ hơn và lưu trữ trên nhiều nút, với metadata theo dõi vị trí các đoạn.

KIẾN TRÚC HIỆN ĐẠI VỚI PHÂN MẢNH NHIỀU TẦNG

Khi Netflix mở rộng quy mô toàn cầu và bổ sung các tính năng mới như xem trước video, công ty đã phát triển một kiến trúc hiện đại hơn với phân mảnh nhiều tầng. Dữ liệu được phân loại theo loại (Phát Tiêu Đề Đầy Đủ, Xem Trước Video, Tùy Chọn Ngôn Ngữ) và theo thời gian (Cụm Gần Đây, Cụm Quá Khứ, Cụm Lịch Sử). Cách tiếp cận này cho phép tối ưu hóa từng loại dữ liệu và từng nhóm tuổi dữ liệu khác nhau.

CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA HIỆU QUẢ

Netflix đã áp dụng nhiều phương pháp tối ưu hóa để duy trì hiệu quả hệ thống. Về hiệu quả lưu trữ, công ty lọc bỏ lượt xem trước ngắn, lưu trữ tùy chọn ngôn ngữ một lần, và xóa bỏ tự động các bản ghi không cần thiết. Để truy xuất dữ liệu hiệu quả, yêu cầu gần đây được chuyển hướng đến Cụm Gần Đây, dữ liệu lịch sử được đọc song song, và các bản ghi từ các nguồn khác nhau được kết hợp thông minh.

TỰ ĐỘNG HÓA DI CHUYỂN DỮ LIỆU

Netflix cũng tự động di chuyển dữ liệu giữa các cụm dựa trên tuổi của dữ liệu. Khi dữ liệu già đi, nó được tóm tắt, nén và chuyển đến các cụm lưu trữ phù hợp, với việc sử dụng ghi song song và phân đoạn để đảm bảo quá trình di chuyển dữ liệu không làm chậm hệ thống.

TĂNG TỐC VỚI BỘ NHỚ ĐỆM TIÊN TIẾN

Bên cạnh đó, Netflix nâng cao hiệu suất với bộ nhớ đệm EVCache phản ánh kiến trúc lưu trữ backend, lưu trữ tóm tắt được tính toán trước cho hầu hết người dùng, đạt tỷ lệ trúng cache lên đến 99%.

HẠ TẦNG VÀ CÔNG CỤ HỖ TRỢ

Về hạ tầng và công cụ, Netflix hoạt động hoàn toàn trên AWS để đảm bảo tính linh hoạt và độ tin cậy. Công ty sử dụng Data Explorer cho phép kỹ sư truy cập dữ liệu trong Cassandra và Redis, triển khai Data Mesh cho đường ống dữ liệu streaming và Change Data Capture, và áp dụng Alpakka-Kafka cho giải pháp xử lý streaming.

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

Nhờ kiến trúc tinh vi này, Netflix có thể xử lý yêu cầu dữ liệu khổng lồ trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao, tối ưu chi phí và mang đến trải nghiệm người dùng liền mạch, giúp hàng triệu người dùng trên toàn thế giới thưởng thức nội dung yêu thích của họ mà không gặp trở ngại.

Nguồn: Sưu tầm

How to load your websites at lightning speed?Check out these 8 tips to boost frontend performance:1 - CompressionCompres...
24/03/2025

How to load your websites at lightning speed?

Check out these 8 tips to boost frontend performance:

1 - Compression
Compress files and minimize data size before transmission to reduce network load.

2 - Selective Rendering/Windowing
Display only visible elements to optimize rendering performance. For example, in a dynamic list, only render visible items.

3 - Modular Architecture with Code Splitting
Split a bigger application bundle into multiple smaller bundles for efficient loading.

4 - Priority-Based Loading
Prioritize essential resources and visible (or above-the-fold) content for a better user experience.

5 - Pre-loading
Fetch resources in advance before they are requested to improve loading speed.

6 - Tree Shaking or Dead Code Removal
Optimize the final JS bundle by removing dead code that will never be used.

7 - Pre-fetching
Proactively fetch or cache resources that are likely to be needed soon.

8 - Dynamic Imports
Load code modules dynamically based on user actions to optimize the initial loading times.

Over to you: What other frontend performance tips would you add to this cheat sheet?

Source: Alex Xu

Redis 101Redis is one of the most popular data stores in the world and is packed with features.1 - What is Redis?Redis (...
23/03/2025

Redis 101

Redis is one of the most popular data stores in the world and is packed with features.

1 - What is Redis?
Redis (Remote Dictionary Server) is a multi-model database that provides sub-millisecond latency. The core idea behind Redis is that a cache can also act as a full-fledged database.

2 - Redis Adoption
High-traffic internet websites like Airbnb, Uber, Slack, and many others have adopted Redis in their technology stack.

3 - How Redis Changed the Database Game
Redis supports in-memory read/writes while still maintaining fully durable storage. Reads and writes are served from main memory, but the data is also persisted to disk. This is done using snapshots (RDB) and AOF.

4 - Redis Data Structures
Redis stores data in key-value format. It supports various data structures such as strings, bitmaps, lists, sets, sorted sets, hashes, JSON, etc.

5 - Basic Redis Commands Some of the most used Redis commands are SET, GET, DELETE, INCR, HSET, etc. There are many more commands available.

6 - Redis Modules
Redis modules are add-ons that extend Redis functionality beyond its core features.

7 - Redis Pub/Sub
Redis also supports event-driven architecture using a publish-subscribe communication model.

8 - Redis Use Cases
Top Redis use cases are Distributed Caching, Session Storage, Message Queue, Rate Limiting, High-Speed Database, etc.

Source: Sahn Lam

Address

Hanoi
10000

Opening Hours

Monday 08:00 - 18:00
Tuesday 08:00 - 18:00
Wednesday 08:00 - 18:00
Thursday 08:00 - 18:00
Friday 08:00 - 18:00
Saturday 08:00 - 18:00

Telephone

+84921181080

Alerts

Be the first to know and let us send you an email when Global Technology Services.,Inc posts news and promotions. Your email address will not be used for any other purpose, and you can unsubscribe at any time.

Contact The Business

Send a message to Global Technology Services.,Inc:

Share