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欢迎交流云消息队列产品的使用问题和实践经验~ RocketMQ 官方中文社区:https://rocketmq.io/
Apache RocketMQ 自 2012 年开源以来,因其架构简单,业务功能丰富,具备极强的可扩展性等特点被广泛采用。RocketMQ 在阿里巴巴集团内部有着数千台的集群规模,每天十万亿消息的规模。在阿里云上,RocketMQ 的商业化产品也以弹性云服务的形式为全球数万个用户提供企业级的消息解决方案,被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景,成为了业务开发的首选消息中间件。 尽管消息中间件 RocketMQ 在阿里巴巴和开源社区已经走过了十多个年头,但在云原生浩浩荡荡的浪潮下(《云原生时代消息中间件的演进路线》),我们对 RocketMQ 的架构有了一些新的思考。
对于运维人而言,如何安装维护一套监控系统,或如何进行技术选型,从来不是工作重点。如何借助工具对所需的应用、组件进行监控,发现并解决问题才是重中之重。随着 Prometheus 逐渐成为云原生时代可观测标准,为了帮助更多运维人用好 Prometheus,阿里云云原生团队将定期更新 Prometheus 最佳实践系列。第一期我们讲解了《最佳实践|Spring Boot 应用如何接入 Prometheus 监控》,今天将为大家带来,消息队列产品 Kafka 的监控最佳实践。
周末的晚上,张大胖照例要去 Hello World 咖啡馆,没想到在这里碰到了好几个老伙计。并针对事件总线展开了讨论。
今天,EventBridge 联合钉钉连接器,打通了钉钉生态和阿里云生态,钉钉的生态伙伴可以通过通道的能力驱动阿里云上海量的计算力。
皇帝组建一个内阁团队,不仅可以提高办事效率,而且还能帮助自己分担一部分的工作。 而云计算中的EventBridge,就是一个可以分析、归类和传递奏折,并且能处理突发状况的“内阁”。
本文对消息队列 Kafka「检索组件」进行详细介绍,首先通过对消息队列使用过程中的痛点问题进行介绍,然后针对痛点问题提出相应的解决办法,并对关键技术技术进行解读,旨在帮助大家对消息队列 Kafka「检索组件」的特点及使用方式更加熟悉,以期可以帮助大家更有效的解决在消息排查过程中遇到的痛点问题。
作者:孙航达,理想汽车智能云部中间件开发工程师,目前主要负责 Apache RocketMQ、ShardingSphere Proxy、全量数据迁移中间件的开发和运维工作。
本篇文章主要向大家分享了通过 EventBridge 如何集成云产品事件源,如何集成云产品事件目标以及通过事件流如何集成消息产品。
MQTT 协议凭借简单易实现、支持 QoS、报文小等特点,占据了物联网协议的半壁江山。
本文重点介绍 EventBridge 的新特性:数据库 Sink 事件目标。
本文将重点介绍 EventBridge 和 IaC 的重点概念和特性,然后演示如何应用 IaC 理念自动化部署 EventBridge 来使用这些概念和特性。
本篇文章通过对 EventBridge 与 FC 一站式深度集成解析和集成场景的介绍,旨在帮助大家更好的了解面对丰富的事件时,如何使用 EventBridge 与 FC 的一站式集成方案,快速基于事件驱动(EDA)架构建云上业务系统。
本文旨在帮助大家对近期消息领域的高频词“消息驱动(Message-Driven),事件驱动(Event-Driven)和流(Streaming)”有更清晰的了解和认知,其中事件驱动 EDA 作为 Gartner 预测的十大技术趋势之一, EventBridge 作为下一代消息中间件,也是目前的重点方向之一。
EventBridge 是事件驱动的具体落地产品,也是 EDA 的最佳实践方式。
事件源是事件驱动的基石,如何获取更多事件源也是 EventBridge 一直在探索和尝试的方向。针对市场上其他云厂商和垂直领域的 Saas 服务,EventBridge 发布了 HTTP Source 能力,提供简单且易于集成的三方事件推送 ,帮助客户更加高效、便捷地实现业务上云。
企业数字化转型过程中,天然会遇到消息路由,异地多活,协议适配,消息备份等场景。本篇主要通过 EventBridge 消息路由的应用场景和应用实验介绍,帮助大家了解如何通过 EventBridge 的消息路由高效构建消息路由能力。
RocketMQ-Streams 聚焦「大数据量->高过滤->轻窗口计算」场景,核心打造轻资源,高性能优势,在资源敏感场景有很大优势,最低 1Core,1G 可部署。通过大量过滤优化,性能比其他大数据提升 2-5 倍性能。广泛应用于安全,风控,边缘计算,消息队列流计算。
目前以“事件驱动”构建的数字化商业生态才刚起步,未来 EventBridge 将围绕事件这一抽象层次实现更强大的能力,比如事件的全链路可观测、事件分析计算、低代码开发等特性,帮助企业全面落地云时代的“事件驱动”架构。
基于RocketMQ和Hudi零代码构建Lakehouse架构,以及RocketMQ Connector & RocketMQ Stream助力ETL数据分析,为大家提供快速构建Lakehouse的技术方案和低运维成本实现实时计算的解决方案。
本文讲讲述平安保险为何选择 RocketMQ,以及在确定使用消息中间件后,又是如何去选择哪款消息中间件的。
本篇文章主要介绍 RocketMQ 的可观测性工具在线上生产环境的最佳实践。RocketMQ的可观测性能力领先业界同类产品,RocketMQ 的 Dashboard 和消息轨迹等功能为业务核心链路保驾护航,有效应对线上大规模生产使用过程中遇到的容量规划、消息收发问题排查以及自定义监控等场景。
本文将主要描述的是终端消息和服务端消息一体化设计与实践问题。
本文将以上次介绍过的《如何用 20 分钟就能获得同款企业级全链路灰度能力?》中的场景为基础,来进一步介绍消息场景的全链路灰度。
为了解决事件领域中针对流式事件做分析的难题,EventBridge 近日发布了针对事件/消息领域的全新分析工具--EventBridge 实时事件分析平台。下面简要对 EventBridge 实时事件分析平台的内容进行介绍。
目前,函数计算已具备接入EventBridge所有事件源的触发能力,实现触达阿里云全系产品服务的“最后一公里”。
在混沌工程技术沙龙--金融行业精品专场的分布式系统稳定性评估体系获奖名单中,阿里云分布式消息队列服务成为通过首批消息队列服务稳定性认证,荣获最高级别 “先进级” 认证的消息队列服务。
我们认为 EventBridge 是云原生时代新的计算驱动力,这些数据可以驱动云的计算能力,创造更多业务价值。
消息队列 RocketMQ 是如何帮助各企业交易系统扛住瞬间千万级 TPS、万亿级流量洪峰的冲击,并保持各个应用之间的消息通畅的呢?下文将为您介绍消息队列 RocketMQ 应对双十一流量洪峰的“六大武器”。
RocketMQ 作为一款基于磁盘存储的中间件,具有无限积压能力,并提供高吞吐、低延迟的服务能力,其最核心的部分必然是它优雅的存储设计。
长久以来,RocketMQ 易于部署、高性能、高可用的架构,支撑了数十年来集团内外海量的业务场景。时至今日,为了迎接如今云原生时代的新挑战,我们重磅推出了 RocketMQ 5.0 新架构。
Apache RocketMQ 作为阿里巴巴开源的支撑万亿级数据洪峰的分布式消息中间件,在众多行业广泛应用。在选型过程中,开发者一定会关注开源版与商业版的业务价值对比。 那么,今天就围绕着商业版本的消息队列 RocketMQ和开源版本 RocketMQ 进行比较,并结合实践中场景全面展示大型分布式应用的上云最佳实践。
RocketMQ5.0 的发布标志着阿里云消息从消息领域正式迈向了“消息、事件、流”场景大融合的新局面。未来阿里云消息产品的演进也将继续围绕消息、事件、流核心场景而开展。
本文以博时基金的金融场景为案例,阐述 RocketMQ 在提升客户陪伴效率和丰富金融场景化能力等方面的提升作用。
事件驱动型架构 (EDA) 方兴未艾,作为一种 Serverless 化的应用概念对云原生架构具有着深远影响。当我们讨论到一个具体架构时,首当其冲的是它的发展是否具有技术先进性。这里从我们熟悉的 MVC 架构,SOA 架构谈起,聊一聊关于消息事件领域的历史与发展趋势。
还在花精力去选型Kafka组件去做清洗转化?来试试Kafka ETL任务功能!
在保持对业界趋势调度关注的同时,始终选用最适合自身的技术,这可能是中瑞能在车联网领域引领行业的重要原因之一,正如中瑞CTO所说“阿里云云原生产品体系带给我们的,不是单纯的IT工具,而是整个团队战斗力的提升”。
大多数的视频各部门中使用过的消息中间件,包括有 RedisMQ、ActiveMQ、RocketMQ、Kafka 等,本文将选取几个典型的业务介绍一下其使用场景及问题。
我们在几年前决定引入 MQ 时,市场上已经有不少成熟的解决方案,比如 RabbitMQ , ActiveMQ,NSQ,Kafka 等。考虑到稳定性、维护成本、公司技术栈等因素,我们选择了 RocketMQ。
Matrix 经过一年多的建设,目前已具备多渠道统一接入、第三方生态互联互通、基金特色交易场景化封装等功能特性。Matrix 通过建设有品质、有温度的陪伴,从技术上和体验上,让用户理解风险,理解投资,进而为客户持续创造价值。
今天,数字化成为企业的核心竞争力,千行百业都在拥抱云计算,拥抱云原生。2020 年我们认为是云原生的落地元年,那么 2021 年将是云原生加速推动企业数字创新的关键节点。阿里巴巴拥有 15 年云原生实践历程,在数字经济的背景下,企业如何通过云原生实现应用云化,充分发挥云的价值,快速激活数字创新能力?
从应用场景出发,给出解决方案与实现原理,并提供整套工业级实现源码。
本篇文章里探讨下如何在技术选型上更适合地对这类场景进行数据上报清洗与处理。
作者:山猎,阿里云解决方案架构师
视频直播是一种创新的在线娱乐形式,具有多人实时交互特性,在电商、游戏、在线教育、娱乐等多个行业都有着非常广泛的应用
消息中心作为业务运营推广的基石,发挥着重要作用。使用消息队列Kafka即可构造建设一个高性能、高稳定性、可扩展的消息中心,完美契合骑士卡高速发展过程中遇到的需求。
快手需要建设一个主要面向在线业务的消息系统作为 Kafka 的补充,低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件 RocketMQ 正是我们所需的。
随着公司业务的不断发展,流量也在不断增长。我们发现生产中的一些重大事故,往往是被突发的流量冲跨的,对流量的治理和防护,保障系统高可用就尤为重要。
阿里云希望跟社会各界的朋友一起在云原生领域里面做更多的探索,希望通过云原生技术,真正为企业带来更多的业务价值,助力企业整体的业务创新。
在众多开源消息队列产品中,一名优秀架构师如何给出高性价比方案
消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。