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2天前
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来自: 云原生
实时上下文:当模型能力趋于充裕,AI 生产化的瓶颈正移向实时数据链路
8 月 28 日,由极客传媒 InfoQ、阿里云和 IBM 联合举办的「AI 实时数据沙龙 · 上海站」上,三位来自阿里云和 IBM 的一线工程师围绕这条链路做了分享:一场讲数据流平台面向 AI 的整体演进,另两场分别落到阿里云消息队列 Confluent 版(ApsaraMQ for Confluent)和云消息队列 Kafka 版(ApsaraMQ for Kafka)两款产品的演进与实践。三场分享层层承接,给出的判断是一致的:当模型能力趋于充裕,AI 生产化的瓶颈正移向实时数据链路。
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6天前
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来自: 云原生
存算分离不只是弹性:一份 Kafka 数据如何同时服务当下与未来
本文整理自 Apache 2026 技术分享《实时湖仓管道:分离式 Kafka 中的原生入湖与内嵌计算》。
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15天前
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来自: 云原生
还在给 AI “喂冷饭”?8.28 上海沙龙:带你跨越 AI 实时上下文鸿沟
8 月 28 日(周五)13:30-16:30,阿里云 ApsaraMQ × IBM Confluent 联合在上海举办「AI 实时数据沙龙」,带你跨越 AI 实时上下文鸿沟。
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21天前
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来自: 云存储
流数据还在写文件慢慢导?Kafka Connect 一条链路直接入湖【详解 OSS Tables 系列】
本文详解如何通过Kafka Connect Iceberg Sink Connector,将Kafka流数据实时写入阿里云OSS Tables数据湖。涵盖环境准备、Table Bucket/命名空间/表创建、Connector配置及权限设置,实现免运维、Exactly-Once的流式入湖。
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25天前
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用 Kafka 解耦大模型调用:构建可重试、可追踪的异步任务队列
本文介绍一种基于Kafka的异步大模型调用架构:将请求接入与模型执行解耦,通过任务ID幂等、手动位点提交、死信队列和结果持久化,保障高可靠性与可观测性,适用于摘要、分类等非实时场景。(239字)
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1月前
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来自: 数据库
Atlas 血缘采集延迟从 30 秒压到 3 秒,我们做了哪些优化 背景
本文分享了Atlas血缘采集链路的实时性优化实践:针对P99延迟高达35秒的问题,通过Kafka消费调优、JanusGraph批量写入、Solr索引异步化等三层关键优化,将端到端血缘可见延迟压至2秒内,显著提升故障定位效率。(239字)
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