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Schulung Redis und Valkey: In-Memory-Datenbank für moderne Workloads

Redis Stack, Valkey als Open-Source-Alternative

2 Tage / S6889
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Beschreibung

Redis  ist allgegenwärtig: jede moderne Web-Architektur nutzt es - als Cache,  als Session Store, als Pub/Sub-Broker, als Queue. Aber 2024 hat Redis  Labs die Lizenz von BSD auf SSPL/RSALv2 geändert - und damit  Cloud-Provider und Open-Source-puristische Unternehmen vor eine  Entscheidung gestellt. Die Antwort der Community: Valkey   - ein Linux-Foundation-Fork von Redis 7.2, unterstützt von AWS, Google, Oracle, Ericsson und der CNCF-Community. AWS ElastiCache und MemoryDB laufen bereits auf Valkey. Wer heute Redis-Infrastruktur plant, muss diese Entscheidung treffen.
Gleichzeitig ist Redis längst mehr als Key-Value. Redis Stack   bündelt Module, die Redis zur Multimodal-Datenbank machen: RediSearch  (Volltextsuche + Vektor-Suche), RedisJSON (dokumentenorientierte  Speicherung), RedisTimeSeries (Zeitreihendaten), RedisBloom  (Probabilistic Data Structures). Und fortgeschrittene Patterns -  Distributed Locks (Redlock), Streams (Event-Sourcing), Rate Limiting,  Leaderboards - machen Redis/Valkey zum Schweizer Taschenmesser der  Backend-Architektur.
Dieses zweitägige Aufbauseminar zeigt beides: die fortgeschrittenen Patterns und Module , die Redis/Valkey von einem einfachen Cache zur Echtzeit-Plattform machen - und den Cluster-Betrieb , der für Produktion unerlässlich ist.


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Schulungsziel

Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit der Fähigkeit, Redis/Valkey für fortgeschrittene Workloads einzusetzen (Search, JSON, TimeSeries, Streams, Locks, Rate Limiting), dem Verständnis des Lizenzwechsels und der Valkey-Alternative , Cluster-Betriebskompetenz (Sentinel, Cluster Mode, Kubernetes), 6+ implementierten Patterns als Code-Referenz, einer begründeten Redis-vs-Valkey-Entscheidung und einem Architekturentwurf für den eigenen Use Case.

Details

Inhalt

Tag 1: Redis Stack, fortgeschrittene Patterns und Valkey
1. Redis 2024-2026: Lizenzwechsel, Valkey und Ökosystem
  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • Der Lizenzwechsel: Redis Ltd. wechselt von BSD auf SSPL + RSALv2 (März 2024). Was bedeutet das? SSPL verbietet Redis-as-a-Service durch Cloud-Provider. Für Endanwender (Self-Hosted, On-Premises) ändert sich nichts. Für Cloud-Provider und Managed-Service-Anbieter: Valkey oder eigene Lizenz.
  • Valkey: Linux Foundation Fork von Redis 7.2.4, API-kompatibel, BSD-lizenziert, gepflegt von AWS, Google, Oracle, Ericsson. AWS ElastiCache und MemoryDB migriert auf Valkey. Funktional identisch zu Redis OSS - alle Befehle, alle Datentypen, alle Clients kompatibel.
  • Redis Stack vs. Valkey: Redis Stack Module (Search, JSON, TimeSeries, Bloom) sind proprietär (Redis Ltd.) und in Valkey nicht enthalten .  Valkey-Alternativen: Apache Solr/Elasticsearch für Search, native  JSON-Serialisierung für JSON, InfluxDB/TimescaleDB für TimeSeries. Oder: Redis Stack weiterhin nutzen (Lizenz erlaubt Self-Hosted-Nutzung).
  • Weitere Alternativen: Dragonfly (C++-Reimplementierung, Multi-Thread, Redis-kompatibel, 25× Throughput), KeyDB (Multi-Thread-Fork, Snap Inc.), Garnet (Microsoft, C#, Redis-kompatibel, RESP-Protokoll).
  • Entscheidungshilfe:  Open-Source-Pflicht -> Valkey. Redis Stack Module nötig -> Redis Stack  (Self-Hosted). AWS-Managed -> Valkey (ElastiCache). Azure-Managed -> Azure Cache for Redis. Maximaler Throughput -> Dragonfly.
  • Praxis-Übung:   Redis und Valkey nebeneinander starten (Docker). Identische Befehle auf beiden ausführen - API-Kompatibilität verifizieren. Redis Stack Module testen (RediSearch) - auf Valkey fehlt es -> Alternative diskutieren.
2. Redis Stack Module: Search, JSON und TimeSeries
  • RediSearch: Volltextsuche und Vektor-Suche direkt in Redis. FT.CREATE (Index definieren), FT.SEARCH (Volltextsuche mit Scoring, Filtern, Aggregation), FT.AGGREGATE (Gruppierung, Sortierung, Transformationen). Vektor-Suche: KNN-Queries auf Embedding-Vektoren (für Semantic Search und RAG - Brücke zum Vektor-DB-Seminar). Für Use Cases, in denen Elasticsearch/OpenSearch zu schwer ist.
  • RedisJSON: JSON-Dokumente nativ speichern und abfragen. JSON.SET, JSON.GET, JSON.ARRAPPEND, JSON.NUMINCRBY. Partielle Updates (nur ein Feld ändern, nicht gesamtes Dokument überschreiben). Kombiniert mit RediSearch: JSON-Dokumente volltextdurchsuchen.
  • RedisTimeSeries: Zeitreihendaten effizient speichern. TS.ADD, TS.RANGE, TS.MRANGE,  Aggregation (avg, min, max, sum), Downsampling (Compaction Rules),  Retention Policies. Für IoT-Sensordaten, Metriken, Monitoring - wenn  InfluxDB/TimescaleDB zu komplex ist.
  • RedisBloom: Probabilistic Data Structures - Bloom Filter (BF.ADD, BF.EXISTS: „Ist dieses Element möglicherweise im Set?" - O(1), speichereffizient),  Count-Min Sketch (Häufigkeitszählung), Top-K (meistgesehene Items),  HyperLogLog (Kardinalitätsschätzung).
  • Praxis-Übung:   (1) RediSearch: Produktkatalog indizieren (Name, Beschreibung, Preis,  Kategorie), Volltextsuche + Preisfilter + Sortierung. (2) RedisJSON:  Benutzerprofil als JSON speichern, einzelnes Feld updaten. (3)  RedisTimeSeries: 1.000 Sensordatenpunkte speichern, Durchschnitt pro  Minute abfragen. (4) Bloom Filter: E-Mail-Duplikatsprüfung bei  Newsletter-Anmeldung.
3. Fortgeschrittene Patterns: Locks, Streams und Rate Limiting
  • Distributed Locks (Redlock): Mutex über mehrere Redis-Nodes hinweg. SET key value NX PX 30000 (SET if Not Exists, mit Expiry). Redlock-Algorithmus: Lock auf N/2+1 Nodes erwerben -> garantiert, dass nur ein Client den Lock hält. Für: verteilte Cron-Jobs, Leader Election, exklusiver Zugriff auf Ressourcen. Vorsicht: Clock Drift, Network Partitions - Martin Kleppmann vs. Salvatore Sanfilippo Debatte.
  • Redis Streams: Append-Only-Log (wie Kafka, aber In-Memory). XADD (Event hinzufügen), XREAD (Events lesen), XREADGROUP (Consumer Groups - parallele Verarbeitung mit Acknowledgement). Für: Event-Sourcing, Activity Feeds, Audit Logs, leichtgewichtiges Message Queuing. Wann Streams, wann Kafka? Streams für < 100k Events/s und einfache Topologien, Kafka für alles darüber.
  • Rate Limiting: Token Bucket (INCR + EXPIRE), Sliding Window (Sorted Set mit Timestamps), Fixed Window (Counter pro Zeitfenster). Für API-Throttling, Login-Brute-Force-Schutz, Fair-Use-Policies.
  • Leaderboards: Sorted Set (ZADD, ZREVRANGE, ZRANK, ZINCRBY). Echtzeit-Ranglisten mit O(log N) Updates. Für: Gaming, Sales-Rankings, Mitarbeiter-Dashboards.
  • Pub/Sub vs. Streams: Pub/Sub = Fire-and-Forget (keine Persistenz, keine Consumer Groups). Streams = persistentes Log mit Acknowledgement. Pub/Sub für Echtzeit-Notifications (Online-Status, Chat-Typing-Indicator), Streams für zuverlässiges Event-Processing.
  • Session Management: Hash pro Session (HSET, HGET, HDEL), TTL für automatische Expiration, Atomic Operations für Race-Condition-freie Updates.
  • Praxis-Übung:   4 Patterns implementieren: (1) Distributed Lock für einen simulierten  Cron-Job (2 Clients versuchen gleichzeitig den Lock - nur einer  gewinnt). (2) Stream-basierter Activity Feed (Events schreiben, Consumer Group mit 2 Consumern, Acknowledgement). (3) API Rate Limiter (Sliding Window, max. 100 Requests/Minute). (4) Echtzeit-Leaderboard mit 1.000 Spielern (Score-Updates, Top-10-Abfrage, Rank-Abfrage).
Tag 2: Hochverfügbarkeit, Kubernetes und Produktionsbetrieb
4. Hochverfügbarkeit: Sentinel und Cluster Mode
  • Redis/Valkey Sentinel: Monitoring + automatischer Failover für Master-Replica-Setups. Sentinel-Prozesse (mindestens 3 für Quorum) überwachen den Master, bei Ausfall: Replica wird zum Master promotet, Clients werden umgeleitet. Konfiguration: sentinel monitor, sentinel down-after-milliseconds, sentinel failover-timeout.
  • Redis/Valkey Cluster Mode: Horizontale Skalierung - Daten werden auf mehrere Nodes verteilt (Hash Slots: 16.384 Slots, gleichmäßig auf Nodes verteilt). Jeder Node ist Master für seine Slots + hat Replicas für HA. Automatisches Resharding bei Node-Hinzufügen/-Entfernen. Multi-Key-Operations nur innerhalb desselben Slots (Hash Tags: {user:42}:profile und {user:42}:sessions landen im selben Slot).
  • Sentinel vs. Cluster: Sentinel für HA ohne horizontale Skalierung (ein Master, mehrere Replicas, < 25 GB Daten). Cluster für HA + horizontale Skalierung (mehrere Masters, > 25 GB Daten, > 100k ops/s).
  • Persistenz: RDB Snapshots (periodische Vollsicherung, schnelles Laden) vs. AOF Append-Only File (jeder Write wird geloggt, minimaler Datenverlust) vs. RDB + AOF (Standard-Empfehlung). Für Valkey identisch.
  • Praxis-Übung:   (1) Sentinel-Setup: 1 Master + 2 Replicas + 3 Sentinels (Docker  Compose). Master stoppen -> automatischer Failover -> neuer Master prüfen -> alter Master kommt zurück als Replica. (2) Cluster-Setup: 6 Nodes (3  Masters + 3 Replicas). Daten schreiben -> CLUSTER KEYSLOT prüfen -> Hash Tags testen -> einen Master-Node stoppen -> Failover beobachten.
5. Redis/Valkey auf Kubernetes
  • Operator-basierter  Betrieb: Redis/Valkey auf Kubernetes mit Operators (Spotahome Redis  Operator, OpsTree Redis Operator, Bitnami Helm Charts). Operator  erstellt StatefulSets, konfiguriert Sentinel/Cluster, managed Failover.
  • Helm-Deployment: Bitnami Redis Helm Chart (Standalone, Sentinel, Cluster) als schnellster Einstieg. Konfiguration: Replicas, Persistence (PVC), Resources (CPU/Memory), Authentication, TLS.
  • Storage und Performance: Redis ist In-Memory - PVC nur für Persistenz (RDB/AOF). RAM-Sizing: Datenvolumen × 2 (Overhead für Fragmentation, Fork bei BGSAVE). Kein Swap - Redis wird langsam statt voll.
  • Monitoring auf Kubernetes: redis_exporter für Prometheus, Grafana-Dashboard (Connected Clients, Memory Usage, Hit Rate, Keyspace Misses, Evictions, Replication Lag). Alerting: Memory > 80 %, Replication Lag > 1s, Connected Clients > Threshold.
  • Praxis-Übung:   Redis-Sentinel-Cluster auf Kubernetes deployen (Bitnami Helm Chart).  Failover testen (Master-Pod löschen -> Sentinel promotet Replica).  Prometheus redis_exporter + Grafana-Dashboard einrichten. Load-Test mit  redis-benchmark -> Metriken beobachten.
6. Produktions-Patterns und Praxis-Workshop
Produktions-Patterns (30 Min):
  • Memory Management: Eviction Policies (noeviction, allkeys-lru, volatile-lru,  allkeys-random, volatile-ttl). Wann welche Policy? Cache -> allkeys-lru (Least Recently Used). Session Store -> volatile-ttl (Keys mit TTL zuerst entfernen). Persistent Data -> noeviction (Fehler statt Datenverlust).
  • Key-Namenskonventionen und Namespacing: service:entity:id:field (z.B. auth:session:abc123, catalog:product:42:details, cache:api:users:page:1). SCAN statt KEYS (KEYS blockiert - SCAN ist cursor-basiert und non-blocking).
  • Cache-Invalidierung:  Cache-Aside (Application liest DB bei Cache-Miss, schreibt in Cache),  Write-Through (Application schreibt Cache + DB gleichzeitig),  Write-Behind (Application schreibt Cache, Background-Worker schreibt  DB). Invalidierung: TTL-basiert (einfach, evtl. stale Daten),  Event-basiert (Debezium CDC -> Cache Invalidation über Kafka ->  konsistenter, komplexer).
  • Security: AUTH (Passwort), ACL (User + Permissions seit Redis 6: read/write/admin pro Key-Pattern), TLS für Verbindungsverschlüsselung, Rename-Commands (gefährliche Befehle wie FLUSHALL umbenennen).
Praxis-Workshop (45 Min):
  • Phase 1 - Eigene Architektur entwerfen (20 Min):   Eigenen Use Case beschreiben. Redis/Valkey-Einsatz planen: welche  Patterns (Cache, Session, Leaderboard, Rate Limiter, Streams), welche  Datenstrukturen, welches Deployment (Sentinel vs. Cluster),  Key-Namenskonvention definieren, Eviction Policy wählen, Memory-Sizing  berechnen.
  • Phase 2 - Redis vs. Valkey Entscheidung (10 Min):   Für den eigenen Use Case: Redis Stack (Module nötig?) vs. Valkey  (Open-Source-Pflicht?) vs. Managed (AWS ElastiCache/Azure Cache?) vs.  Dragonfly (Performance-kritisch?). Entscheidung dokumentieren.
  • Phase 3 - Peer-Review (15 Min):   Architektur vorstellen. Stresstest: „Cache-Stampede: 10.000 Clients  fragen gleichzeitig einen expired Key ab - was passiert?" „Redis-Master  fällt aus während BGSAVE - gehen Daten verloren?" „Ein Key wächst auf 50 MB - Performance-Impact?"

  • Backend-Entwickler:   Die Redis/Valkey über einfaches Caching hinaus einsetzen -  Echtzeit-Leaderboards, Rate Limiting, Session Management, Pub/Sub,  Streams.
  • DevOps und Platform Engineers: Die Redis/Valkey-Cluster hochverfügbar betreiben, skalieren und auf Kubernetes deployen.
  • Architekten und Tech Leads: Die den Redis-Lizenzwechsel 2024 bewerten und zwischen Redis, Valkey, Dragonfly und KeyDB entscheiden.
  • Redis-Anwender mit Grundkenntnissen: Die Redis Stack Module (Search, JSON, TimeSeries) und fortgeschrittene Patterns kennenlernen.
Voraussetzungen:   Grundkenntnisse von Redis (GET/SET, Datentypen, TTL). Idealerweise  Besuch von „Einführung in Redis" (S3458, 2T) oder vergleichbare  Praxiserfahrung. Grundverständnis von Datenbanken und verteilten  Systemen. Programmierkenntnisse in einer gängigen Sprache (Python, Java, Node.js, C#).
Abgrenzung: Dieses Seminar ist der Aufbaukurs für Redis/Valkey - nicht die Einführung (dafür: S3458, 2T).


In Präsenz
Online
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC.

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF.


In Präsenz
Online
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
2 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.
(Nicht mit anderen Rabatten kombinierbar.)

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

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10.08.-11.08.2026 12.10.-13.10.2026 14.12.-15.12.2026 19.04.-20.04.2027 21.06.-22.06.2027

Weiterbildung Redis und Valkey: In-Memory-Datenbank für moderne Workloads

TerminOrtPreis
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Köln / Online 1.440,00
Köln / Online 1.440,00 Buchen Vormerken
12.10.-13.10.2026
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Köln / Online 1.440,00
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  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

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Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

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  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie via DHL zugeschickt
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  • 10. Aug. - 11. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 12. Okt. - 13. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 14. Dez. - 15. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 19. Apr. - 20. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 21. Jun. - 22. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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