硅谷飘来五个字，SMACK
上次我们跟大家分享了「少打一局王者荣耀就能上手Spring Cloud？！」，学到就是赚到，翘课的同学抓紧补习了。本期为大家带来全新「与硅谷大数据工程师吃着火锅唱着歌就把SMACK入门了」篇。
使用日志服务LogHub替换Kafka
前几天有客户问到，云上有什么服务可以替换Kafka？
怀着程序员的一丝小小的骄傲回复：日志服务（原SLS）下LogHub功能可以完全替代Kafka等产品，并且在性能、易用性和稳定性上更佳。
但客户将信将疑，于是花了一天时间整理一篇文章，简单从各个角度解释下为何建议用户从自搭Kafka换成
LC3视角：Kubernetes下日志采集、存储与处理技术实践
在Kubernetes服务化、日志处理实时化以及日志集中式存储趋势下，Kubernetes日志处理上也遇到的新挑战，包括：容器动态采集、大流量性能瓶颈、日志路由管理等问题。本文介绍了“Logtail + 日志服务 + 生态”架构，介绍了：Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景下的优势；日志服务作为基础设施一站式解决实时读写、HTAP两大日志强需求；日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合，在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
日志收集之kafka篇
日志收集
日志收集包括服务器日志收集和埋码日志收集两种。
服务器日志主要是nginx、tomcat等产生的访问和业务日志。
埋码收集主要是某些服务器无法收集，需要在前端进行收集的数据。
收集流程
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解
Apache Flink 的迁移之路，2 年处理效果提升 5 倍
在 2017 年上半年以前，TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品，流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度，对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可，并且支持水平扩展，性能尚可，曾经可以满足业务需求。
