AutoMQ 亮相首爾:KafkaKRU 分享日志流處理新思路

全球 Kafka 社區都在關注 AutoMQ!憑借在 Kafka 生態的獨特創新,AutoMQ?深受 Kafka 用戶喜愛,已成為眾多企業和開發者的首選實時數據解決方案。

昨天,我們非常高興看到來自韓國的?KafkaKRU?核心社區在首爾舉辦第2屆官方線下交流會。作為韓國最具影響力的 Kafka 開發者社區,KafkaKRU 聚集了大量核心開發者和企業用戶。本次交流會中,將分享 AutoMQ 的真實應用案例,并探討日志流處理的新思路。 AutoMQ 正在幫助團隊構建 高性能、低成本、云原生實時數據架構,為開發者提供更靈活高效的實時數據處理方案。

感謝韓國開發者對 AutoMQ 的認可,也期待更多團隊在全球范圍內使用 AutoMQ 構建 高效、可靠的實時數據平臺。

👉 了解活動詳情:https://onoffmix.com/event/329987


為什么全球開發者都在關注 AutoMQ?

AutoMQ 是面向云原生場景的開源 Diskless Kafka 替代方案。它完全兼容 Kafka API,卻通過?Diskless 架構?和?創新的存儲計算分離設計,解決了傳統 Kafka 在云上運行時的成本、彈性與穩定性問題。

核心特性:

  1. 100% Kafka API 兼容:現有 Kafka 客戶端和生態工具無需修改,即可無縫接入

  2. Diskless 架構:Broker 無狀態,數據存儲在對象存儲中,實現 秒級彈性擴縮容

  3. 極致成本優化:顯著降低存儲和跨可用區流量開銷(三可用區架構下可節省高達 50% 云成本)

  4. 高性能與低延遲:P99 延遲低至 10ms,動態擴容或多租戶環境下依然穩定

傳統 Kafka Topic 擅長順序寫入與消費,但在隨機訪問、Key 定位或復雜查詢場景中表現不足。AutoMQ 創新的?Table Topic?模型將消息隊列與表格存儲結合,拓展了 Kafka 的能力邊界:

  1. 隨機訪問:支持按 Key 的高效讀寫、更新與刪除

  2. 日志與指標優化:日志、監控指標、審計數據可按 Key 高效定位,查詢更快捷

  3. 海量并發寫入:在日志收集、實時監控、事件流等場景表現優異

  4. 實時分析能力:結合 Flink、Iceberg 等組件,可在實時數據管道中進行復雜查詢與分析

Table Topic 不僅是 Kafka 存儲模型的擴展,更是日志基礎設施與流存儲的進化。它讓 AutoMQ 從 Kafka 替代方案成長為云原生流平臺,支持 更廣泛的實時數據場景,幫助團隊構建 高性能、低延遲、可擴展的實時數據管道。

📌?免費體驗 AutoMQ,開啟云原生實時流之旅:https://console.automq.cloud/

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