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Redis Stack是一个集成方案，它安装Redis服务器并赋予其额外的数据库功能，如搜索、JSON数据处理、时间序列管理等，同时包含RedisInsight这一可视化管理工具，帮助用户便捷部署、监控和管理Redis数据库，有效提升开发与运维效率。

redis-stack-server是一款用于安装Redis服务器的工具，它在标准Redis服务器的基础上，集成了多种额外的数据库功能，包括对JSON数据类型的原生支持、高效的全文搜索能力、时间序列数据的专门管理机制以及概率数据结构（如布隆过滤器）等，这些扩展功能显著增强了Redis的数据处理多样性和应用灵活性，使其能够更好地满足实时数据分析、内容检索、多模型数据存储等复杂场景的需求。

Redis Labs提供的集群化内存数据库引擎，完全兼容开源Redis，具备企业级特性，支持高性能、零停机线性扩展和高可用性，适用于分布式应用场景。

Redis Insight 是 Redis 官方推出的最佳图形用户界面（GUI）工具，它集数据结构可视化浏览与编辑、实时性能监控、集群管理、问题诊断及开发调试等功能于一体，能够帮助开发者和管理员更高效地操作与维护 Redis 数据库，凭借官方出品的可靠性和专业性，成为 Redis 生态中简化日常管理、提升工作效率的不可或缺的利器。

预加载RedisSearch模块的Redis。详见http://redisearch.io

基于python3和redis-py的示例Docker镜像，用于测试基于Python的Redis及Redis Enterprise应用，支持SET/GET等命令的交互验证。

RedisInsight是Redis的官方图形用户界面（GUI）工具，支持可视化浏览和管理Redis数据库中的键值数据，提供直观的命令执行界面、实时性能监控图表、集群节点状态查看、数据导入导出及配置管理等功能，帮助开发者和运维人员更高效地操作和维护Redis实例，简化复杂数据结构的管理流程，提升工作效率。

redismod是一个包含最新Redis及精选Redis Labs模块的Docker镜像，提供一站式Redis增强功能，包括搜索、图数据库、时序数据、AI模型服务、JSON支持等。

Redis with redis raft module

Redis 官方 Docker 镜像，提供开箱即用的高性能键值数据库服务，适合作为缓存、会话存储、消息队列和排行榜等场景的基础组件，支持持久化与多架构部署，适合本地开发与生产环境按需扩展使用。

Redis Connect PostgreSQL连接器，基于Debezium实现，用于捕获PostgreSQL数据库的变更（INSERT、UPDATE、DELETE）并将其持续复制或初始加载到Redis Enterprise数据库。

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集成Redis及Redis Labs精选模块的Docker镜像，专为边缘计算设计，包含时间序列数据库、深度学习和动态执行框架等功能。

用Go语言实现的Redis基准测试工具，用于对Redis服务器进行性能测试和压力测试，评估其吞吐量、响应时间等关键指标。

用于运行kubectl命令及Kubernetes集群管理辅助工具的轻量级容器，适用于CI/CD流程、本地开发及临时集群操作场景。

Redis Connect DB2连接器，用于从DB2数据库（源）执行初始加载（批量更新，即ETL）并写入Redis Enterprise数据库（目标）。

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Redis Connect MySQL连接器，用于从MySQL数据库捕获INSERT、UPDATE、DELETE变更事件并写入Redis Enterprise数据库，同时支持初始/批量加载。

Redis Connect Oracle连接器，用于从Oracle数据库捕获变更（INSERT、UPDATE、DELETE）并持续复制和初始加载到Redis Enterprise数据库。

支持x64和arm64多架构的Redis镜像，运行于Ubuntu 18.04.2 LTS (Bionic Beaver)系统，提供高性能的内存数据存储服务。

RedisEdge是在Ubuntu 18.04.2 LTS上运行的Redis扩展版本，集成Gears、AI和TimeSeries模块，提供高性能数据处理、实时流处理、AI模型部署及时序数据存储能力。

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Redis Connect Gemfire连接器，用于从Gemfire Region捕获变更（INSERT、UPDATE、DELETE）并持续复制和初始加载到Redis Enterprise数据库。

用于向量搜索引擎基准测试的框架，支持Redis（含RediSearch和Vector Sets）、Weaviate、Milvus等多种向量数据库，可分析精度与性能权衡，提供实时监控和详细结果报告。

K8s Admission control proxy

Redis Connect SQL Server连接器，用于从SQL Server捕获变更（INSERT、UPDATE、DELETE）并将其写入Redis Enterprise数据库，支持持续复制和初始加载。

用Rust编写的Sidekiq协议负载基准测试工具，可测量针对任何Redis端点的作业吞吐量和完整延迟范围（p50→p99.99）。

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Transparently proxy Redis connections while injecting custom RESP responses via REST API."

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Redis Connect Cassandra连接器，用于从Cassandra捕获变更（INSERT、UPDATE、DELETE）并持续复制到Redis Enterprise数据库。

一种快速简便地与Redis及其多个模块交互的方式，通过GoLang服务器作为桥梁，使用Docker容器隔离服务，支持按需启动和移除Redis实例。

Prometheus远程存储适配器，用于通过远程写入功能接收Prometheus指标并将其写入带有TimeSeries模块的Redis中。

Redis是开源键值存储，提供由Canonical维护的长期版本。

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此Docker镜像确保节点上的Pod始终处于就绪状态，但不会启动任何进程。

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Bitnami Redis® Cluster的Helm Chart，用于在Kubernetes集群部署支持分片的Redis集群。

一个可快速运行启用RedisGears的Redis集群的Docker镜像，支持在单个容器内通过一条命令启动，基于Redis的create-cluster工具，默认配置3个分片（端口30001-30003）。

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已弃用的New Relic Infrastructure Redis集成镜像，用于转发Redis系统指标，将于2024年1月移除，建议使用包含最新nri-redis版本的New Relic Infrastructure Bundle替代。

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Redis，由Elestio验证和打包的领先开源内存数据存储，提供高效数据存储与访问能力，适用于缓存、会话存储等场景。

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Vault based CA server

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为Redis提供状态机功能的模块，可在服务器端维护状态机，支持状态定义、转换规则配置及状态变更管理，适用于状态跟踪和工作流控制场景。

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CentOS 7 desktop for Kasm Workspaces

基于CleanStart的最小化、无漏洞基础操作系统的安全强化Redis容器。

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Redis University 101

A grafana container image

基于ROCm的CentOS 7开发Docker镜像，配置了devtoolset-7，为ROCm相关应用开发提供基础环境。

这是一个用于检查Redis Enterprise集群健康状况的命令行工具

corpusops/docker-images是一个Docker镜像集合，包含多种预配置的应用和服务镜像，旨在简化开发、测试和生产环境的部署流程。

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A public image for the HoverFly project

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一个用Python编写的简单留言本示例，需配合Redis后端使用，适用于学习Python Web开发与Redis集成的基础案例。

这是一个内置许可证生成插件的Vault镜像，用于简化部署Vault时的许可证管理与生成流程。

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用于大规模测量Redis Pub/Sub订阅者吞吐量和延迟的基准测试工具，支持高并发订阅、频道模式测试、延迟百分位测量及Redis集群，提供JSON格式指标输出。

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Kasm Workspaces的CentOS 7基础镜像

Redis Cloud API的MCP服务器，允许用户使用自然语言管理Redis Cloud资源，包括创建订阅、数据库，查询账户信息、支付方式等操作。

Root精选的Redis镜像基于官方Redis镜像构建，提供安全、轻量且便捷的容器化应用起点，具备减少镜像大小、最小化攻击面和改善初始安全状态的特性。

Redis Stack是一个集成方案，它安装Redis服务器并赋予其额外的数据库功能，如搜索、JSON数据处理、时间序列管理等，同时包含RedisInsight这一可视化管理工具，帮助用户便捷部署、监控和管理Redis数据库，有效提升开发与运维效率。

redis-stack-server是一款用于安装Redis服务器的工具，它在标准Redis服务器的基础上，集成了多种额外的数据库功能，包括对JSON数据类型的原生支持、高效的全文搜索能力、时间序列数据的专门管理机制以及概率数据结构（如布隆过滤器）等，这些扩展功能显著增强了Redis的数据处理多样性和应用灵活性，使其能够更好地满足实时数据分析、内容检索、多模型数据存储等复杂场景的需求。