全托管服務 紫光云消息隊列Kafka有專門經驗豐富的運維團隊進行部署和維護,用戶只需專注于業務本身,支持對實例和節點進行巡檢、監控。
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彈性擴展 用戶可以按需自動擴展隊列,按需計費,不會造成資源的浪費。
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高性能 毫秒級消息投遞;支持億級消息堆積,且不影響隊列性能。
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獨占式體驗 紫光云消息隊列Kafka實現物理隔離,實例之間互不影響,提供多種規格供用戶選擇,即開即用。
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支持用戶只需要在實例管理界面點擊申請按鈕,提交訂單。后臺將在幾分鐘內自動創建部署完成一整套Kafka實例。
可提供多種不同的規格,滿足用戶不同需求,用戶可自行選擇適合自己的規格。
高吞吐量,低延時,消息隊列性能高。
提供全托管服務,用戶只需專注于業務開發,無需部署運維,更專業、更彈性、更可靠。
全托管服務 紫光云消息隊列Kafka有專門經驗豐富的運維團隊進行部署和維護,用戶只需專注于業務本身,支持對實例和節點進行巡檢、監控。
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彈性擴展 用戶可以按需自動擴展隊列,按需計費,不會造成資源的浪費。
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高性能 毫秒級消息投遞;支持億級消息堆積,且不影響隊列性能。
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獨占式體驗 紫光云消息隊列Kafka實現物理隔離,實例之間互不影響,提供多種規格供用戶選擇,即開即用。
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| 日志分析 應用程序可以把日志集中發布到Kafka中,無需記錄到本地,再由專門的日志管理程序從Kafka中取出進行處理。對于多個進程讀寫同一個日志文件的場景,可以避免日志文件的加鎖操作。也可以對Kafka中的日志進行實時分析。構建應用系統和分析系統的橋梁,將它們進行解耦。 特點 ?采集日志時業務無感知 ?Hadoop等離線倉庫存儲和Storm/Spark等實時在線分析對接
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| 數據中轉 近年來KV存儲(HBase)、搜索(ElasticSearch)、流式處理(Storm/Spark Streaming)、時序數據庫等等專用系統應運而生,產生了同一份數據集需要被注入到多個專用系統內的需求。利用Kafka作為數據中轉樞紐,同份數據可以被導入到不同專用系統中。
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| 流計算處理 由于數據產生快、實時性強、數據量大,所以很難統一采集并入庫存儲后再做處理,這便導致傳統的數據處理架構不能滿足需求。而Kafka以及Storm/Samza/Spark等流計算引擎的出現,可以根據業務需求對數據進行計算分析,并把結果保存或者分發給需要的組件。
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