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消息队列Kafka全新升级

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消息队列 Kafka 是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，阿里云全站式托管服务，用户无需部署运维，低成本、高可靠、更安全。

Kafka，让数据在流动中产生无限价值

深度应用于大数据分析，快速导入离线数据仓库，广泛集成流数据引擎

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相较于开源，Kafka让你拥有更多可能性

开箱即用，无缝迁移，安全可靠，免运维

开箱即用

100%兼容Apache Kafka协议，快速上云

全托管服务

专业的运维团队与DevOps体系，免去客户运维压力

高可用性

专业研发团队保障更高可用性，数据可靠性 99.999999%，服务可用性 99.9%

数据安全

基于阿里云账号体系，利用 SASL 身份认证机制以及 SSL 通道加密传输，确保客户数据安全

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典型应用场景，高度匹配大数据业务处理

网站活动跟踪
日志聚合
流计算处理
数据中转枢纽

网站活动跟踪

可实时收集网站活动数据（包括用户浏览页面、搜索及其他行为等），通过『发布/订阅』模型，可以将不同业务数据类型发布到不同topic；通过实时投递，可将消息流用于实时监控或业务分析，亦可实现离线处理。

方案优势

高吞吐

支持网站所有用户行为产生的庞大数据量

弹性扩容

当网站活动带来激增数据时，可快速按需扩容

大数据分析

可对接 Storm/Spark 实时流计算引擎及Hadoop/ODPS 等离线数据仓库系统

网站活动跟踪

可实时收集网站活动数据（包括用户浏览页面、搜索及其他行为等），通过『发布/订阅』模型，可以将不同业务数据类型发布到不同topic；通过实时投递，可将消息流用于实时监控或业务分析，亦可实现离线处理。

方案优势

高吞吐

支持网站所有用户行为产生的庞大数据量

弹性扩容

当网站活动带来激增数据时，可快速按需扩容

大数据分析

可对接 Storm/Spark 实时流计算引擎及Hadoop/ODPS 等离线数据仓库系统

日志聚合

通过『日志收集中心』，可将多台主机/应用的日志数据抽象成一个个日志或事件消息流，异步低时延发送到 Kafka 集群；客户端可批量提交消息&压缩消息，生产者几乎无感知。

方案优势

应用与分析解耦

构建应用系统和分析系统的桥梁，关联解耦

高可扩展性

当数据量增加时可通过增加节点快速水平扩展

在线/离线分析系统

支持实时在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统

日志聚合

通过『日志收集中心』，可将多台主机/应用的日志数据抽象成一个个日志或事件消息流，异步低时延发送到 Kafka 集群；客户端可批量提交消息&压缩消息，生产者几乎无感知。

方案优势

应用与分析解耦

构建应用系统和分析系统的桥梁，关联解耦

高可扩展性

当数据量增加时可通过增加节点快速水平扩展

在线/离线分析系统

支持实时在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统

流计算处理

针对如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等领域，通过流计算模型实时地进行捕捉和处理，并根据业务需求对数据进行计算分析，最终把结果保存或者分发给需要的组件。

方案优势

流动的数据

构建应用系统和分析系统的桥梁，关联解耦

高可扩展性

满足数据产生非常快且数据量大的扩展需求

在线/离线分析系统

对接开源 Storm/Samza/Spark 及 EMR/Blink/StreamCompute 等阿里云产品

流计算处理

针对如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等领域，通过流计算模型实时地进行捕捉和处理，并根据业务需求对数据进行计算分析，最终把结果保存或者分发给需要的组件。

方案优势

流动的数据

构建应用系统和分析系统的桥梁，关联解耦

高可扩展性

满足数据产生非常快且数据量大的扩展需求

在线/离线分析系统

对接开源 Storm/Samza/Spark 及 EMR/Blink/StreamCompute 等阿里云产品

数据中转枢纽

近年来流行的存储，搜索，流处理，时序等高性价比分布式系统因为目标单一，构建各自独立的工作流来采集每种类型的数据再导入到各自的专用系统显然不切实际，利用Kafka 作为数据中转枢纽，同份数据可以被导入到不同专用系统中。

方案优势

高容量存储

可在商业硬件上存储高容量的数据，可横向扩展的分布式系统

一对多消费模型

发布/订阅模型，支持同份数据集能同时被消费多次发布/订阅模型，支持同份数据集能同时被消费多次

同时支持实时和批处理

本地数据持久以及PageCache，在无性能损耗的情况下能同时传送消息到实时和批处理消费者

数据中转枢纽

近年来流行的存储，搜索，流处理，时序等高性价比分布式系统因为目标单一，构建各自独立的工作流来采集每种类型的数据再导入到各自的专用系统显然不切实际，利用Kafka 作为数据中转枢纽，同份数据可以被导入到不同专用系统中。

方案优势

高容量存储

可在商业硬件上存储高容量的数据，可横向扩展的分布式系统

一对多消费模型

发布/订阅模型，支持同份数据集能同时被消费多次发布/订阅模型，支持同份数据集能同时被消费多次

同时支持实时和批处理

本地数据持久以及PageCache，在无性能损耗的情况下能同时传送消息到实时和批处理消费者

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