AutoMQ
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使用观测云监控观测 AutoMQ 最佳实践
利用观测云提供的数据采集工具 DataKit 与观测云平台进行集成。方便用户对 AutoMQ 集群的状态进行监测和管理,有效地对 AutoMQ 集群的各种信息进行统计,比如常见 Topics, Brokers, Partitions 以及 Group 统计数据。
AutoMQ 生态集成 CubeFS
CubeFS [1] 是新一代云原生存储产品,目前是云原生计算基金会 CNCF托管的孵化阶段开源项目, 兼容 S3、POSIX、HDFS 等多种访问协议,支持多副本与纠删码两种存储引擎,为用户提供多租户、 多 AZ 部署以及跨区域复制等多种特性,广泛应用于大数据、AI、容器平
云上如何实现 Autoscaling: AutoMQ 的实战经验与教训
弹性是云原生、Serverless 的基础。AutoMQ 从软件设计之初即考虑将弹性作为产品的核心特质。对于 Apache Kafka 而言,由于其存储架构诞生于 IDC 时代,针对物理硬件设计,存储层强依赖本地存储,已不能很好地适应现在云的时代了。
Kafka 迁移工具 MirrorMaker2 原理起底
注意:本文内容截止到 2024 年 2 月 26 日发布的 Kafka 3.7.0 版本。
AutoMQ 1.1.0-RC0 重磅更新:内核升级到 Apache Kafka 3.7.0
AutoMQ 在 2024.02 正式发布了基于 Apache Kafka 3.4.0 的云原生重构版本 1.0.0,AutoMQ 1.0.0 版本相比原版提供了 Serverless、自动负载均衡、秒级分区迁移和 All in 对象存储能力,让 Kafka 用户能充分利用云的弹性能力和廉价存储,实现十倍成本优势。