云消息队列 Kafka 版 V3 系列荣获信通院“云原生技术创新标杆案例”
2024 年 12 月 24 日,由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的“2025 中国信通院深度观察报告会:算力互联网分论坛”,在北京隆重召开。本次论坛以“算力互联网 新质生产力”为主题,全面展示中国信通院在算力互联网产业领域的研究、实践与业界共识,与产业先行者共同探索算力互联网产业未来发展的方向。 会议公布了“2024 年度云原生与应用现代化标杆案例”评选结果...

如何通过DataWorks将Kafka数据导入至AnalyticDB for MySQL
本文为您介绍如何通过DataWorks将Kafka数据导入至云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版。
AutoMQ:基于 Regional ESSD 构建十倍降本的云原生 Kafka
在本次技术深度分享中,将围绕AutoMQ关于云原生设计的理念、AutoMQ的云原生架构、AutoMQ相对于原生的Apache、Kafka在技术和产品上的优势及基于云存储技术、产品的创新展望四个板块进行介绍,揭秘AutoMQ是如何基于阿里云Regional ESSD构建十倍降本的云原生Kafka。 1. AutoMQ 云原生架构理念 首先,我们对云服务做了四个成熟度的划分,包括云托...

通过实时数据消费将Kafka数据写入AnalyticDB PostgreSQL
当您需要将Kafka数据写入云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版,且不希望使用其他数据集成工具时,可以通过实时数据消费功能直接消费Kafka数据,减少实时处理组件依赖,提升写入吞吐。
云原生最佳实践系列 5:基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作
01 方案概述 在大数据 ETL 场景,将 Kafka 中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景,除了常规的消息流转外,很多场景还需要基于消息体内容做判断,然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过 Kafka 中消息 Key 的内容来判断应该对 MongoDB 做增、删、改的哪种 DML 操作。当 Kafka 收到消息后,会自动触发函数计算中的函数,接收...

活动报名|AutoMQ x 阿里云云原生创新论坛(2024.03.09)见证“新一代云原生 Kafka ”重磅发布!
新一年, AutoMQ 首场线下活动重磅来袭!2024年3月9日,由 AutoMQ 与阿里云联合举办的云原生创新论坛将于杭州与大家见面,双方联合重磅发布新一代云原生 Kafka ——AutoMQ On-Prem 版本 !现场将会分享如何通过云原生和存算分离架构实现 Kafka 产品的10倍成本优化,并保持秒级分区无损迁移。另外,活动现场还有来自得物的技术专家分享 AutoMQ 在生产场景中的应用....

Kafka集群 on k8s实战<云原生>
概述Apache ZooKeeper 是一个集中式服务,用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务,ZooKeeper 致力于开发和维护一个开源服务器,以实现高度可靠的分布式协调,其实也可以认为就是一个分布式数据库,只是结构比较特殊,是树状结构。官网文档:https://zookeeper.apache.org/doc/r3.8.0/关于Zookeeper的介绍,Kafka是最初由Lin....

带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.1 消息队列RocketMQ版概述
第四章 云原生中间件4.1消息队列RocketMQ&&Kafka4.1.1 消息队列RocketMQ版概述消息队列RocketMQ版是阿里云基于Apache1RocketMQ构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台,面向互联网分布式应用场景提供微服务异步解耦、流式数据处理、事件驱动处理等核心能力。
带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.2 消息队列RocketMQ版的优势
4.1.2 消息队列RocketMQ版的优势借助于优质的阿里云云原生基础设施而实现的消息队列RocketMQ版,有如下的优势:1.接入方便:创建即用,用户只需关注具体的业务逻辑,无需关注RocketMQ本身的版本迭代以及产品运维等方面的问题,极大的降低了用户在系统运维方面的成本投入。2.架构先进:消息队列RocketMQ版将存储和计算分离,可以独立按需水平的扩展存储和计算,从而满足高效弹性运维和....
带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践(上)
4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践4.1.3.1异步解耦缩短链路传统架构中各个业务模块耦合严重,系统整体响应时间长,系统开发效率低是传统串行架构的痛点。消息队列RocketMQ版很好的解决了这些痛点,它可以轻松的解耦上游业务和下游系统,将无服务调用的链路进一步缩短,系统异步化后响应时间更短,开发效率更高。例如在用户注册场景下使用消息中间件可以将注册系统、短信通知系统、邮件通知系统解耦....

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