# 云消息队列 Kafka 版 #
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高级应用：利用DataHub构建实时数据流处理系统
【10月更文挑战第23天】在大数据时代，实时数据处理的需求日益增长。无论是金融交易、物联网设备监控，还是社交媒体分析，实时数据流处理系统都扮演着至关重要的角色。作为阿里云提供的实时数据同步服务，DataHub为开发者提供了一种高效、可靠的方式来构建实时数据流处理系统。本文将从个人的角度出发，探讨如何利用DataHub构建实时数据流处理系统，包括配置实时数据采集、与流处理引擎集成、实施数据流的实时分析和处理，以及确保系统的高可用性和扩展性。
Paimon x StarRocks 助力喜马拉雅直播实时湖仓构建
本文由喜马拉雅直播业务与仓库建设负责人王琛撰写，介绍了喜马拉雅直播业务的数据仓库架构迭代升级。文章重点分享了基于 Flink + Paimon + StarRocks 实现实时湖仓的架构及其成效，通过分钟级别的收入监控、实时榜单生成、流量监测和盈亏预警，大幅提升了运营效率与决策质量，并为未来的业务扩展和 AI 项目打下坚实基础。
云消息队列 Kafka 版全面升级：经济、弹性、稳定，成本比自建最多降低 82%
本文介绍了阿里云云消息队列 Kafka 版的全面升级，强调了其在经济性、稳定性和弹性方面的显著提升。同时，与 Apache Kafka 相比，云消息队列 Kafka 版通过节省 66% 的资源，实现了客户使用成本比自建最多降低 82%。
基于 EventBridge + DashVector 打造 RAG 全链路动态语义检索能力
本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。
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解锁Kafka等消息队列中间件的测试之道
在这个数字化时代，分布式系统和消息队列中间件（如Kafka、RabbitMQ）已成为日常工作的核心组件。本次公开课由前字节跳动资深专家KK老师主讲，深入解析消息队列的基本原理、架构及测试要点，涵盖功能、性能、可靠性、安全性和兼容性测试，并探讨其主要应用场景，如应用解耦、异步处理和限流削峰。课程最后设有互动答疑环节，助你全面掌握消息队列的测试方法。
曹操出行借助 ApsaraMQ for Kafka Serverless 提升效率，成本节省超 20%
本文整理于 2024 年云栖大会主题演讲《云消息队列 ApsaraMQ Serverless 演进》，杭州优行科技有限公司消息中间件负责人王智洋分享 ApsaraMQ for Kafka Serverless 助力曹操出行实现成本优化和效率提升的实践经验。
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