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Introduction導 語

數字世界為消費者帶來便利的同時,也為企業帶來了前所未有的機遇和挑戰,尤其是對于零售、電商、制造、交通運輸等掌握著海量數據的企業來說,要充分滿足消費者的體驗需求,就要對大規模數據進行實時收集、存儲、處理及分析。 然而,實時事件或交互所產生的數據以每秒數百萬事件的速率流入,并且需要由系統收集。即使在收集數據時,系統也應該足夠強大并且能夠并行處理數據。然后執行事件關聯的復雜任務,以便能夠從數據中提取有意義的信息。 對于任何企業來說,這都是一項艱巨的任務。

為了解決這類復雜的需求,Apache Kafka成了許多企業的選擇。它允許分析引擎提取洞察信息,幫助企業打造最優客戶體驗。但是,由于開源本身的復雜和局限性,Kafka的使用也給企業用戶帶來了很大的難題。

Learn about Kafka認識卡夫卡

  • 01 /什么是卡夫卡?
  • 02 /能解決哪些問題?
  • 03 /適用于什么類型的企業?

Kafka是由Apache軟件基金會開發的一個開源流處理平臺,由Scala和Java編寫,用于發布、訂閱記錄流和容錯存儲。確切地說,它是一個高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統,可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據,包括網頁瀏覽、搜索和其他用戶的相關行為等等,這些數據由于吞吐量的要求通常是通過處理日志和日志聚合來解決。相較于Hadoop這樣的日志數據和離線分析系統,Kafka可以更好地滿足數據實時處理的要求,其目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理,同時通過集群來提供實時的消息。主要具有如下特點:

有如下特性:
通過O(1)的磁盤數據結構提供消息的持久化,這種結構對于數以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩定性能;
高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數百萬的消息;
支持通過Kafka服務器和消費機集群來分區消息;
支持Hadoop并行數據加載。

Kafka是一種用于構建現代化事件驅動型應用的實用技術,用于提供Hadoop大數據湖的數據流,通常用來為實時流式數據體系結構提供實時分析。主要用于相應不斷變化的事件,可以實現事件流回放,通過復制實現高可用性實現自然水平擴展,最終幫助企業從海量數據中發掘洞察力。簡而言之,Kafka多用于流處理、網站活動跟蹤、度量收集和監控、日志聚合、實時分析、CEP,并將數據導入到Spark中、Hadoop、CQRS等,進行消息重播、錯誤恢復,并保證內存計算(微服務)的分布式日志提交。

Kafka適用于對海量數據流有實時收集、處理或分析的企業。目前全球超過三分之一的財富500強企業都在使用Kafka,包括前十大旅游公司、前十大銀行中的七家、十大保險公司中的八家以及十大電信公司中的九家。此外,LinkedIn、微軟、Twitter和Netflix等企業每天也都在使用Kafka處理四條逗號消息。LinkedIn本身起源于Kafka,并用它來跟蹤活動數據和運營指標;Twitter使用它作為Storm的一部分來提供流處理基礎設施;Square借助Kafka將所有系統事件轉移到各種Square數據中心(日志,自定義事件,度量標準等),輸出到Splunk、Graphite(儀表板)以及Esper-like / CEP警報系統。Spotify、Uber、Tumbler、Goldman Sachs、PayPal、Box、Cisco、CloudFlare和Netflix等企業也使用這種方法。

Enterprise user needs talk企業用戶需求談

04 /對于企業級客戶來說卡夫卡有哪些不足?

首先,Kafka 天生的特性決定了它對于關鍵Mission critical應用,很難做到確保消息傳遞的不丟不重。但對于企業而言,這恰恰是對關鍵業務系統的前提要求。另外,雖然Kafka具有開源軟件的優勢,但也具有開源軟件的不足。比如:沒有特定的服務,學習掌握使用全靠人員自學平臺基本通過命令行去操作,這要求使用人員要熟悉命令行版本迭代比較快,不同的版本往往變化比較大安全性考慮比較少高可用、容災的考慮比較少

「因此,企業需要的是一個“進階版”的企業級Kafka方案。IBM Event Streams 正是這一需求下的產物。作為國內首款企業級Kafka,IBM Event Streams正在以 安全、易用、高性價比,幫助用戶在數據捕獲和存儲的基礎上更好實現分析、預測和應對。」

IBM optimal solutionIBM最優解

  • 05 /什么是 IBM
    Event Streams?
  • 06 /有什么特點?
  • 07 /有什么優勢?
  • 08 /適用的 使用場景?
  • 09 /能為企業帶來 那些價值?
  • 10 /在哪可以試用
    IBM Event Streams

IBM Event Streams是一個基于開源Apache Kafka項目的事件流平臺。它構建于IBM Cloud Private平臺之上,是一個高吞吐量、容錯的事件管理平臺,可以幫助企業構建用于構建事件驅動的應用程序。它使得Kafka的使用變得更加簡單直觀,而用于災難恢復的地理復制等功能則使其更適合關鍵任務工作負載。此外,它還包括一個UI設計,可以幫助應用程序開發人員更便捷地使用Kafka,并運行相關的生產集群。企業可以使用IBM Cloud提供的完全托管的Event Streams服務,也可以在IBM Cloud Private中安裝和管理自己的Event Streams版本。

在數分鐘內就能將適于在生產中使用的 Apache Kafka 部署到 IBM Cloud Private,消除了配置和部署中間件的復雜性,讓技術人員能夠更專注于編寫事件驅動和響應式應用程序;

專為任務關鍵型用例而設計的災難恢復與安全功能,利用易于配置的地域間復制功能,可以在兩個位置的群集之間備份數據,以便在災后快速恢復。使用服務 ID 進行更安全的應用訪問控制,對用戶及用戶組信息進行集中控制,并使用基于角色的訪問控制策略控制對 Event Streams 資源的訪問;

使Apache易于更直觀地大規模使用,深入了解群集內的數據,以監控系統的運行狀況并有效診斷可能出現的應用程序問題。借助IBM Event Streams,企業可以將流經Kafka的數據從高級吞吐量趨勢隨時間可視化為單個消息內容,即使對于高吞吐量工作負載也是如此;

充分利用現有數據,將自身轉變為真正的事件驅動型企業,IBM Event Streams支持企業與正在使用的系統進行連接,包括IBM MQ和IBM App Connect Enterprise等。讓企業充分利用現有的投資、技術及數據,并使用事件驅動技術提供響應更快,更個性化的體驗。

2015 年,IBM 是在 IBM Cloud 上提供完全托管的 Apache Kafka 云服務的第一家供應商,并在全球運行 Apache Kafka方面擁有多年的豐富經驗在;

IBM Event Streams 打包為一個 Helm Chart,包含一個 3 節點的 Kafka 集群,外加 ZooKeeper、UI、網絡代理等,共有 20 多個容器,非常易于安裝和維護。此外,Kubernetes 和 Helm 也可以確保所有容器的可控性;

具有高可用性、可擴展性并且易于配置。采用高可用性設計,通過單個命令擴展 Kafka 集群,可以輕松推出 Kafka 集群配置的更改;

使得Kafka版本的升級過程更安全和簡化,同時也讓 Kafka 變得更直觀、更易使用,比如實現了工作負載的可視化,集成式反饋和支持

數據分析工具的事件輸入緩沖區:從物聯網、網站跟蹤系統或后臺系統中收集海量事件,并將其反饋輸入到大數據分析工具中;

事件驅動型微服務:使用事件來源范例或被動框架圍繞中央總線構建敏捷的云原生應用;

與云原生應用相銜接:從現有系統中提取事件,為下一代的響應性云原生應用提供助力。

幫助企業抓住時機提前相應事件:比如監測 Web 渠道中“被舍棄的購物車”,從而抓住當時轉瞬即逝的時機與潛在客戶進行交互;

提供極具響應性的個性化客戶體驗:在 API 需要數據之前將數據送至 API,消除加載期,提升 API 的響應性,最終提升用戶體驗水平;

將實時智能引入到應用之中:將情境信息引入到機器學習模型之中,從而幫助企業作出可根據情形變化而不斷演變的實時建議

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