Data Panda brengt de Redis-caches en key spaces achter je applicaties samen met de data uit de rest van je bedrijf. Vanop één plek maken we er dashboards, workflows, AI-toepassingen en apps van die je team elke dag gebruikt.
Redis is een in-memory key-value store die caches, sessies, queues, leaderboards, pub/sub-kanalen en vector-indexen vasthoudt voor de applicatie die ervoor staat. Het werkt met een beperkte set datastructuren (strings, hashes, lists, sets, sorted sets, streams, geospatial, HyperLogLog) en serveert ze in sub-milliseconde round-trips, en daarom staat het voor zowat elke webapp, mobiele backend en microservice die een snelle operationele laag nodig heeft.
Het punt van Redis naar een warehouse halen is niet om de cache zelf te bevragen. Wel om de operationele laag zichtbaar te maken: welke keys hit krijgen en welke geëvict worden, hoe groot de queue-backlog per uur is, welke sessies per tenant leven, wat de cache-hit-rate per route is. Die data staat naast Salesforce-omzet, Stripe-facturatie en het record uit Postgres of MongoDB van de applicatie, en de vragen over kost-per-DAU op cache en queue krijgen plots een antwoord op dezelfde plek waar finance ze stelt.
Cache-, queue- en sessietelemetrie gekoppeld aan omzet en CRM in SQL.
Laat Redis-statuswijzigingen acties starten over je stack heen.
Gebruik het signaal van de cachelaag om gedrag te scoren en AI-features te sturen.
Interne tools die Redis-telemetrie lezen zonder rauwe cluster-toegang.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Redis-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Wat kost onze Redis ons eigenlijk per actieve gebruiker?
Cache- en queue-uitgaven gekoppeld aan actieve-gebruiker- en tenant-aantallen in het warehouse, zodat de kostenlijn een noemer krijgt. Toont welke tenants de cache overbelasten, welke routes hot staan en waar een kleinere maxmemory of een andere eviction-policy geld bespaart zonder de app te breken.
Waarom werd de applicatie traag op dinsdag?
Cache-hit-rate, eviction-aantal, queue-diepte en replicatie-lag op dezelfde tijdlijn als deploys en verkeer, met de Postgres- of MongoDB-metrieken van de applicatie ernaast. Het verhaal van de dinsdag-traagheid stopt met gissen en wordt een grafiek.
Welke keys en patronen groeien sneller dan het cache-plan toelaat?
Key-space-wildgroei opgevolgd per prefix en grootte, met groeitempo tegen het maxmemory-budget. Signaleert de prefix die vorige sprint stilletjes verdubbelde en nu keys laat evicten die je net warm wou houden.
Cache- en queue-uitgaven gekoppeld aan actieve gebruikers, tenants en omzet. De Redis-rekening is geen vlakke infrastructuurlijn meer, maar krijgt een noemer per klant die finance kan verdedigen in de budgetbespreking.
Per-tenant cache- en queue-gebruik op de CRM-fiche. Account managers praten concreet over plan-limieten, overage en upgrade-triggers zonder eerst engineering een cijfer te laten opdiepen.
Historiek van cache-hit, eviction, queue-diepte en replicatie-lag op één plek over deploys en piekbelasting heen. De on-call post-mortem vertrekt van een grafiek, niet van een vermoeden.
Cache-hit-, eviction-, queue-diepte- en sessie-aantal-metrieken uit Redis komen in BigQuery naast applicatie-events uit Postgres of MongoDB. Kost-per-DAU, hot-key-analyse en queue-lag-trending draaien allemaal in SQL, op hetzelfde warehouse als de rest van de business.
Queue-backlog boven drempel, eviction-pieken op kritieke key-klassen en replicatie-lag-overschrijdingen gaan naar Slack als actiegerichte berichten met de getroffen tenant en route erbij. De on-call-rotatie krijgt context, niet enkel een rood bolletje uit een monitoring-tool.
Cache-miss- en eviction-events uit Redis lopen naast PostHog-productevents op dezelfde user- en sessie-id. Onderzoek naar trage features stopt met heen-en-weer springen tussen tools, en het team ziet of de trage checkout een koude cache was of een trage query downstream.
Cache-grootte, queue-doorvoer en sessie-aantal per tenant komen op de HubSpot-bedrijfsfiche als custom properties en tijdlijn-events. CS ziet welke accounts tegen plan-limieten duwen vóór het supportticket binnenkomt, en account managers hebben een reëel cijfer voor het upgrade-gesprek.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Redis-data staat.
OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.
Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.
We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.
Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.
Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.
Wij bouwen het geheel, van A tot Z.
Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.
Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.
Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.
Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.
Key-space-patronen worden afgeleid uit prefix en value-type, niet uit een gedeclareerd schema. Wij samplen per prefix, classificeren de value-structuur (string, hash, list, set, sorted set, stream) en projecteren per-patroon-metrieken zoals aantal, grootte en TTL in warehouse-tabellen. De tabellen zijn de patronen die de applicatie effectief schrijft, niet een gok.
Redis ging in 2024 van BSD naar een dubbele RSALv2 / SSPLv1-licentie, waarop de Linux Foundation Valkey afsplitste van de laatste BSD-versie. De connector leest het wire-protocol dat beide projecten delen, dus de warehouse-pijplijn werkt tegen Redis Cloud, zelf-gehoste Redis onder de nieuwe licentie of een Valkey-deployment, zonder codewijziging aan onze kant.
We bekijken je Redis-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.