Valkey 9.1、メモリ消費を10%削減し、検索機能をコアに統合

Valkey 9.1 が一般提供を開始しました。このリリースは、効率性、モジュール性、そしてプロダクションワークロード向けのエコシステムツールの向上に重点を置いています。ミネアポリスで開催された Open Source Summit North America において、Valkey のメンテナの一人であり AWS プリンシパルエンジニアの Madelyn Olson が、Valkey 9.1 の一般提供開始を発表しました。同時に、Valkey Admin、Valkey Search、および Valkey GLIDE クライアントの新バージョンもリリースされています。

Redis キーバリュープログラムのオープンソースフォークである Valkey の最新バージョンは、「インフラストラクチャコストを膨張させることなく、高速で信頼性の高いデータアクセス」を必要とする組織を対象としています。Olson 氏によると、このリリースは「多様な主要テクノロジープロバイダーのコミュニティ」によって開発され、分散システムにおける長期的な持続可能性の鍵として、計算効率とアーキテクチャのモジュール性を強調しています。

Valkey 9.1 の核心は、内部データレイアウトの再設計によるメモリ消費の削減です。Olson 氏は、「新しいバージョンでは、データの保存と管理方法を内部で再設計し、一般的なワークロードでキーあたりのメモリ使用量を最大10%削減します。チューニングや再設定は不要です」と述べています。クラウド規模のデプロイメントでは、この改善により、同じワークロードをより少ないまたは小さなインスタンスで実行できるようになり、インフラストラクチャ支出に直接的な影響を与えるとチームは主張しています。

セキュリティ面では、9.1 は「自動 TLS 証明書リロード」と「新しいデータベースレベルの ACL システム」を追加し、単一インスタンス内でのきめ細かいマルチテナント分離を実現します。データベースレベルの ACL により、オペレーターは単一の Valkey デプロイメントを複数のテナントやアプリケーションに分割し、より正確なアクセス制御を行うことができます。

運用者からの要望に応え、Valkey 9.1 は CLUSTERSCAN という新しい機能を導入しました。この機能により、「クラスタ全体で一貫したキースキャンが可能になり、クラスタオペレーターにとって大きな利点」となります。アドホックなスクリプトやノードごとのスキャンに頼ることなく、予測可能なデータ反復処理が行えます。プロジェクトは、「高負荷下でもより一貫したパフォーマンスが期待でき、Valkey をレイテンシーに敏感で高スループットのアプリケーション向けデータベースエンジンとして位置づける」と述べています。

Valkey は長い間キャッシュおよびインメモリデータストアとして知られてきましたが、今回のリリースサイクルでは、検索機能を同じシステムに直接統合したことが特徴です。Valkey Search モジュール（バージョン 1.2）は、「全文検索、数値フィルタリング、タグベースのルックアップ、AI 対応ベクトル検索をデータストアと同じシステムで提供」します。Valkey はこれを「キャッシュと検索を一つのシステムに統合」する方法として説明し、別途検索プラットフォームを運用する必要をなくします。

Olson 氏は、これらの統合機能は「エージェント型 AI 分野」に特に関連性が高いと強調します。開発者は「ハイブリッド検索をある程度行いたい」と考えており、決定論的な全文クエリと近似ベクトル検索を組み合わせます。彼女によれば、モジュラー検索スタックは、「チームが検索の一部を全文で決定論的に行い、残りをベクトル類似性で近似的に行いたい」シナリオに主に有用です。

Valkey 9.1 エンジンリリースと同時に、Valkey Admin も一般提供ツールとしてリリースされました。これは「オープンソースのビジュアルクラスタ管理ツール」であり、チームに「Valkey デプロイメントのリアルタイムビュー（クラスタトポロジ、ノードごとのパフォーマンス、キーブラウザなど）」を提供します。

クライアント側では、オープンソースの Valkey GLIDE ライブラリがバージョン 2.4 に達し、キャッシングと言語カバレッジに焦点を当てた新機能が追加されました。プロジェクトは、GLIDE が「クライアントサイドキャッシングと透過的キャッシングのサポートを導入し」、言語サポートを C# と PHP に拡大したと述べています。

分散システムを構築するチームにとって、GLIDE は「インシデントの減少、迅速な復旧、およびクロスゾーン・クロスリージョンのデータ転送コストの削減」を意味するとプロジェクトは主張しています。

Olson 氏の基調講演では、Valkey 自身の開発プロセスがどのように AI エージェントを統合しているかが紹介される予定です。講演では、「AI エージェントがメンテナのバーンアウト対策として、面倒で時間のかかるタスクを自動化する方法」が概説されます。具体的には、「プロヴェナンスガード」セキュリティ機能と「プロジェクト全体にわたる複雑なバックポーティングと継続的インテグレーションテスト」の2つの領域です。

Olson 氏は、Valkey コアについては「入ってくるコードを精査したい」と考えており、AI を「もう一つの検証層」と表現し、実験的なコードの迅速な生成に「素晴らしい」と述べています。また、「プロジェクトが主にメンテナによって駆動され続け、AI は可能な限り彼らを支援するために使われるように最善を尽くしている」と付け加えています。

プロジェクトは、Valkey を Redis の単なる代替ではなく、長期的なピアとして位置づけ続けています。「Redis が死ぬとは思わない」と Olson 氏は述べ、Redis には「非常に大きな遺産と名声がある」と強調し、Valkey コミュニティは「Redis と競争し、彼らがより多くのものをオープンソース化するよう促したい」としています。

Olson 氏によると、Valkey は現在週約600万回のコンテナプルを記録しており、Redis の約2400万回に比べると少ないものの、昨年の同時期の17倍に相当します。成長曲線は「非常に指数関数的」であり、多くの大企業が移行しており、Unlocked カンファレンスでは Apple や Uber などの事例が紹介されました。