内容介绍

视频内容:

流数据在企业中往往扮演着重要的角色,是实时数据分析的基础。随着企业对数据质量,对数据分析实时性的重视程度的不断提高,企业对流数据的存储需求也越来越高。企业需要更好的服务可用性,更高的数据容灾能力,更灵活的扩缩容以及可运维性。那该通过什么方式去满足这些诉求?面向未来的业务发展趋势,我们需要什么样的企业流数据平台?

“如何建设更好的流数据平台”是每个大数据企业都避不开的话题,无论你是使用 Kafka 还是 Pulsar,都需要了解流数据处理的原理,在实践中都会遇到各种业务场景带来的问题。所以本次分享也会以 Apache Pulsar 为例,讲解企业构建流数据平台时,如何通过存储计算分离架构提供更灵活的扩缩容能力,如何实现海量数据存储能力和更灵活的数据容灾能力以及数据一致性等等。同时也会从多个方面对比 Apache Kafka 和 Apache Pulsar。

视频大纲:

  • 为什么要构建统一的企业流数据平台?
  • 构建统一流数据平台的难点
  • 以 Apache Pulsar 为例,讲解如何解决构建统一流数据平台的难点
  • 未来: 统一的流处理和批处理

听众受益

  • 了解企业流数据平台建设
  • 了解构建统一流数据平台的理论和实践知识
  • 为流数据平台或消息系统做产品选型提供参考

讲师介绍:

李鹏辉,StreamNative 研发工程师,负责 Apache Pulsar 核心功能设计以及开发工作。曾经是智联招聘流数据平台负责人,2018 年成功将 Apache Pulsar 在智联招聘落地成为智联招聘的统一流数据平台。也是 Apache Pulsar Committer 和 PMC member。

评论 (1 条评论)

发布
用户头像
赞赞赞!
2020 年 10 月 20 日 17:13
回复
没有更多评论了