从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构,最后再分别从业务场景切入,详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理,包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。
从 2008 年开始,我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设,如今,审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题,依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序,把每个 DevOps 系统的特点,诞生的背景,以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍,同时,我们也会以今天的视角再次审视这些问题,来看下同样的问题,经过十几年的发展,解决方案上有哪些不同。
当前大数据处理工业界非常重要的一个大趋势是一体化,尤其是湖仓一体架构。与过去分散的数据仓库和数据湖不同,湖仓一体架构通过将数据存储和处理融为一体,不仅提升了数据访问速度和处理效率,还简化了数据管理流程,降低了资源成本。企业可以更轻松地实现数据治理和分析,从而快速决策。paimon是国内开源的,也是最年轻的成员。 本文主要演示如何在 Dataphin 产品中构建 Flink+Paimon 的流式湖仓方案。
本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~
像 Unix 命令一样支持多级管道级联,像加工预览一样实时处理查询结果,更便捷的交互,更丰富的算子,更灵活的探索半结构化日志,快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~