Valkey 9.1 foi lançado oficialmente no Open Source Summit com foco em eficiência, modularidade e ferramentas de operação: a versão traz uma reformulação interna que reduz até 10% da memória por chave sem necessidade de ajuste, ACLs por banco de dados, o CLUSTERSCAN para varredura consistente em clusters, a integração do Valkey Search (incluindo busca vetorial), a ferramenta Valkey Admin em GA e o cliente GLIDE 2.4 com cache no lado do cliente e suporte a novas linguagens, além do uso de agentes de IA para ajudar em segurança e backports.
Valkey 9.1 ficou disponível oficialmente durante o Open Source Summit e vem com melhorias pensadas para ambientes de produção.
A atualização foca em eficiência de execução, modularidade do motor e ferramentas para operadores, e chega junto com novas versões do Valkey Admin, Valkey Search e do cliente GLIDE.
No núcleo do lançamento está uma reorganização do layout interno de dados que reduz o consumo de memória por chave e evita ajustes finos por parte do operador.
O projeto destaca que isso pode representar economia direta em infraestrutura, permitindo rodar as mesmas cargas em menos ou menores instâncias na nuvem.
A versão 9.1 também introduz mudanças de segurança para reduzir o esforço operacional, incluindo recarga automática de certificados TLS e um novo sistema de ACLs por banco de dados para isolar múltiplos tenants ou aplicações dentro de uma mesma instância.
Atendendo a pedidos de operadores, o Valkey adicionou o CLUSTERSCAN, que permite varredura consistente de chaves por todo o cluster sem depender de scripts ad hoc ou scans por nó.
Uma das grandes novidades é que a busca agora faz parte do mesmo sistema: o módulo Valkey Search 1.2 unifica busca full-text, filtragem numérica, buscas por tags e busca vetorial prontos para IA dentro do mesmo armazenamento.
Com essa consolidação, o projeto afirma que equipes deixam de precisar manter uma plataforma de busca separada, reduzindo complexidade operacional e custo total.
Sobre a redução de memória, os responsáveis pelo projeto destacaram:
“…reducing per-key memory usage by up to 10% for common workloads – no tuning, no reconfiguration required.”
O Valkey Search é apresentado como capaz de escalar a terabytes mantendo latências de microssegundos e atendendo milhões de requisições por segundo em cenários como e‑commerce, dashboards em tempo real e leaderboards.
Madelyn Olson, engenheira e mantenedora envolvida no projeto, ressaltou que a pilha de busca modular é útil especialmente para casos que misturam busca determinística em full-text com busca aproximada por vetores, algo cada vez mais relevante para aplicações de IA agentiva.
No front de operação, o Valkey Admin chega ao GA como uma ferramenta visual open source para gestão de clusters, oferecendo visão em tempo real da topologia, métricas por nó e um navegador de chaves para inspeção.
Do lado dos clientes, o Valkey GLIDE alcançou a versão 2.4, trazendo caching no cliente e suporte expandido a linguagens como C# e PHP, além de outras bindings já entregues (Java, JavaScript, Python, Go).
O GLIDE é construído sobre um núcleo em Rust e vem pré-configurado com boas práticas, cuidando automaticamente de topologia de cluster, gerenciamento de conexões e roteamento de requisições.
Com o cache no cliente, aplicações podem servir dados muito acessados diretamente da memória local, evitando round-trips desnecessários e reduzindo carga nos servidores em cenários de leitura pesada.
Olson também explicou como o projeto tem usado agentes de IA para combater esgotamento de mantenedores, automatizando tarefas repetitivas em duas frentes principais: funções de segurança de “provenance guard” e backports/CI complexos.
“found, you know, 20 or so odd bugs, a CVE”
Segundo relatos da equipe, os agentes de IA executam varreduras no código, tentam acionar quedas e relatam problemas, além de tentar backports e rodar suítes de teste até conseguir builds limpos, sempre mantendo revisão humana nas mudanças críticas do motor.
Quanto à adoção, o projeto informou um crescimento expressivo: cerca de 6 milhões de pulls de container por semana atualmente, o que representa um aumento de aproximadamente 17x em relação ao mesmo período do ano anterior, e menções de uso por grandes empresas como Apple e Uber.
“We don’t think Redis is gonna die.”
A posição pública do projeto é a de se projetar como um par de longo prazo ao Redis, competindo e, segundo a equipe, incentivando contribuições e mais abertura no ecossistema.
