重磅！AutoMQ 品牌全新升级

最新推荐文章于 2025-02-28 10:08:15 发布
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分类专栏： AutoMQ 最新资讯 文章标签： 云计算 云原生 Kafka 消息 计算 大数据 AWS AutoMQ 阿里云 腾讯云 GCP
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AutoMQ/article/details/135910616
版权

2024 年伊始，

AutoMQ 作为一家专业的消息队列和流存储软件服务供应商，

正式发布全新的 logo 和官网与大家见面！

一直以来，

我们致力于引领消息和流存储走向云原生时代！

希望通过这次品牌升级，

不断创新，为大家提供更先进的产品和服务！

LOGO 升级

新 logo 以"M"字母为核心设计元素，融合"A"字母，不仅象征着 AutoMQ 的名字，更代表了我们对核心业务和理念的坚持。AutoMQ 正是以云原生技术理念，对消息队列和流存储领域进行深刻创新，致力于通过自动伸缩、自动运维和自动优化的技术，为客户兑现云的普惠价值。

我们的品牌形象以流畅的线条和波浪效果为特征，象征着 AutoMQ 助力企业驾驭规模日益庞大的数据流，确保数据传输的高效和稳定。在视觉上，全新品牌选择了充满未来感的科技紫作为主题色彩，它不仅代表了我们追求技术卓越的决心，也反映了我们以产品为驱动，不断前行的发展理念。

官网升级

新官网链接：https://www.automq.com

新官网坚持技术开发者友好的设计理念，以可量化的数字结论，从成本、稳定性、弹性和兼容性等方面阐述了 AutoMQ 带来的技术优势和客户价值。
新官网全新设计了博客、文档中心、产品、定价详情页面，帮助开发者快速了解 AutoMQ 的产品功能和参考资料。
最后，值得一提的是官网的构建过程也使用了 Webflow 低代码设计开发平台。整个开发过程无需前端工程师介入，由设计师直接完成设计上线，并且可以做到随时快速迭代。

欢迎关注我们，学习更多技术干货！同时，也诚邀各位开源爱好者持续关注我们社区，点亮小星星🌟，跟我们一起构建云原生消息中间件！

END

关于我们

🌟 GitHub 地址：https://github.com/AutoMQ/automq-for-kafka

💻 官网：https://www.automq.com

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AutoMQ 生态集成 Apache Doris
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Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。本文将介绍如何使用 Apache Doris Routine Load 将 AutoMQ 中的数据导入 Doris。在 Apache Doris 的命令行中创建一个接收 JSON 数据的 Routine Load 作业，用来持续导入 AutoMQ Kafka topic 中的数据。
AutoMQ 生态集成 Redpanda Console
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上述过程中，搭建 AutoMQ 集群之后，我们已经知道了所有的 Broker 节点监听的地址和端口，因此我们可以通过指定 Docker 启动命令中的 KAFKA_BROKERS 参数，将 Redpanda Console 与 AutoMQ 集群建立起关联关系。下面我将分别介绍两种配置方法。监控 Topic 详情信息可以让我们深入了解消息队列的运行状况，通过浏览消息列表进行追踪和调试，查看消费者信息监控消费情况，了解分区状态确保数据分布和高可用性，管理配置信息优化性能，以及设置访问控制保障数据安全。
AutoMQ 生态集成 MinIO
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05-26 125
MinIO[7] 是一款高性能、分布式的对象存储系统，能够在标准硬件上运行，提供极高的性价比和广泛的适用性。专为高性能私有云设计，MinIO 采用简洁高效的架构，确保在提供全面对象存储功能的同时保持卓越性能。无论是传统的辅助存储、灾难恢复和归档，还是机器学习、大数据、私有云和混合云等新兴领域，MinIO 都展现了其强大的适应性和优越性。得益于 MinIO 对 S3 API 的完全兼容，即使在私有数...
AutoMQ 如何实现没有写性能劣化的极致冷读效率
AutoMQ的博客
02-10 917
Apache Kafka 一直以来都以极致的吞吐能力受到广大开发者和使用者的喜爱。AutoMQ[1] 在保证与 Apache Kafka 100% 兼容并且提供极致弹性和降本能力的基础上，不仅做到了相比Kafka更加极致的吞吐能力，同时还解决了Kafka冷读时，写吞吐性能劣化的问题。接下来，本文将从追赶读的实现来说明 AutoMQ 如何做到单机 1K 分区并发追尾读达到 1GB/s 的极致吞吐能力，并且在追赶读过程中避免发送流量的性能劣化。
AutoMQ 生态集成 CubeFS
AutoMQ的博客
06-17 563
对象网关的作用在于，它提供了与 S3 兼容的对象存储接口，这使得 CubeFS 不仅能够支持传统的 POSIX 文件系统接口，还能够支持 S3 兼容的对象存储接口。AutoMQ 创新的共享存储架构需要低成本的对象存储，而 CubeFS 支持 S3 兼容接口，其中 ObjectNode 提供兼容 S3 的对象存储接口来操作 CubeFS 中的文件，因此可以使用 S3Browser、S3Cmd 等开源工具或者原生的 Amazon S3 SDK 操作 CubeFS 中的文件。
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【重磅！手工收集！】企业社会保险缴费负担
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范围：2007 - 2022 年，共 46,119 条观测值，全部A股上市公司 注意：仅仅剔除了关键数据缺失的观测值、没有缩尾 方法：复刻了《中国工业经济》《经 济研究》的核心解释变量。 方法：基于财务报表附注，对每家公司的...
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AutoMQ 自动化持续测试平台技术内幕
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再来看下 AbstractTask 的其他方法可以发现它继承了 Runnable 接口，通过重写 run 方法来依次执行 prepare、warmup、workload、cleanup 四个生命周期，这样就可以将 Task 交给一个线程来执行Controller 启动时会创建一个任务循环，根据用户需要创建出对应的 Task 对象后调用 start 方法来启动一个新线程运行该任务，然后 Controller 会调用 join 方法等待 Task 的生命周期结束，再继续运行下一个任务。
AutoMQ：云原生 Kafka 解决方案，降低10倍成本100%完美兼容
jast
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AutoMQ 重新设计了 Kafka 的架构，基于云的基础设施，将存储分离至对象存储，实现了 Apache Kafka100% 的兼容性。它不仅提供了10 倍的成本优势，还带来了百倍的弹性，极大地提升了扩展性和性能。与传统的 Kafka 对比，AutoMQ 通过创新的存算分离架构，减少了运维复杂度，并充分利用了云环境中的共享存储特性。官网：https://www.automq.com/zhAutoMQ 通过云原生的架构优化，显著提升了 Kafka 的弹性和性能，并大幅降低了成本。
探索云原生的未来：AutoMQ —— 一款将存储分离到S3的Kafka变体
gitblog_00024的博客
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探索云原生的未来：AutoMQ —— 一款将存储分离到S3的Kafka变体 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在大数据和实时流处理领域，Apache Kafka已经成为了事实上的标准。然而，随着云计算的发展，我们正迈向一个更加优化成本、更高效率的时代。这就是AutoMQ——一个创新的云原生消息中间件，它将Kafka的存储层与Amazon S3相结合，带来了显著的成本...
AutoMQ：无需 Cruise Control 实现 Kafka 的自动分区再平衡
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如果你在公司内部管理过 Kafka 部署，可能会执行跨集群分区重新分配操作。由于 Kafka 中计算和存储的紧密耦合，当集群成员发生变化（如添加或移除 broker）或用户希望在 broker 之间平衡负载时，分区副本需要重新分配到不同的 broker，从而导致数据迁移。虽然 Kafka 提供了处理重新分配过程的脚本，但它需要用户干预，并且在规划方面缺乏稳健性。诸如 Cruise Control 之类的工具，基于集群状态提供自动化的副本平衡，并提供更详细的重新分配规划。然而，数据迁移的问题仍然存在。
AutoMQ 开源可观测性方案：夜莺 Flashcat
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07-29 528
然而，随着集群规模的扩大和业务复杂性的增加，确保 AutoMQ 集群的稳定性、高可用性和性能优化变得尤为重要。通过使用夜莺监控系统，企业可以实时掌握 AutoMQ 集群的运行状态，及时发现和解决潜在问题，优化系统性能，确保业务的连续性和稳定性。创建完告警后，让我们来模拟高并发的消息处理场景：短时间内总共2500000条消息被发送到 AutoMQ 节点，我采用的方式是通过 Kafka SDK 的方式进行消息发送，一次共 50 个 Topic ，给每个 Topic 发送 500 条消息，共 100 次。
AutoMQ 云原生消息中间件
数据同步
08-12 806
通过本文，我们深入探讨了 CloudCanal 与 AutoMQ 的整合能力，特别是其在 MySQL -> AutoMQ 数据链路中的表现。这一合作不仅为用户提供了更高效的数据同步解决方案，还通过云原生技术的应用，提升了系统的灵活性和成本效益。未来，随着技术的不断发展和完善，CloudCanal 与 AutoMQ 的合作必将为更多企业带来创新的动力和增长的机会。
得物使用AutoMQ构建海量数据处理的新一代可观测性架构
AutoMQ的博客
12-09 1640
得物通过引入AutoMQ，成功解决了Apache Kafka在大规模数据处理中的诸多挑战。在实际应用中，AutoMQ在得物可观测性平台表现出了显著的优势，不仅降低了系统的存储和计算成本，而且大幅度提升了资源利用率和运维效率。得物可观测性平台借助AutoMQ的存算分离架构，克服了Kafka在扩展性、存储成本和运维复杂性上的局限性，实现了动态资源调整和高效的冷读优化。在双十一高峰期，AutoMQ的卓越性能和弹性扩缩容能力保证了系统的高可用性和稳定性，无需额外进行繁重的容量评估和提前扩容操作。
AutoMQ 携手阿里云共同发布新一代云原生 Kafka，帮助得物有效压缩 85% Kafka 云支出！
AutoMQ的博客
03-13 2048
以成本换效率的上云方式需要高速发展的业务来支撑，在今天降本的大环境下，以云原生，甚至多云原生重新设计的云服务相较于「Cloud-Hosted」的云服务将在弹性、成本、容量、效率等各方面有数量级的优势，云托管（Cloud-Hosted）类型的云服务即将被淘汰。稳定性有其高大上的一面，也有需要埋头苦干的另一面，聪明人一起坚持做一件事情可能是得物稳定性的内涵，郝豪提到他在业务场景的治理上，告警规则的梳理上，持续做了 3 年，从 21 年到 23 年持续在投入，每一年都有不同的方向和目标。
重磅！Stable Diffusion 3
03-04
### Stable Diffusion 3 发布信息和特性 #### 架构特点 Stable Diffusion 3采用扩散转换器架构作为其核心竞争力，这种架构使得模型能够更有效地处理复杂的图像生成任务[^1]。 #### 性能提升 相比前代版本，Stable Diffusion 3在多个方面实现了显著改进。具体来说，在文本语义理解、色彩饱和度、图像构图等多个维度上均有增强，尤其值得注意的是对于多主题提示的支持以及更高的图像质量[^2]。 #### 参数规模与适用性 此款新型号拥有不同大小的变体，最小版仅有8亿参数而最大可达80亿参数。这样的设计不仅让高性能计算成为可能，同时也确保了轻量化部署的需求得到满足，甚至能够在移动终端等资源受限环境中运行良好[^4]。 #### 对比其他模型的表现 当与其他同类产品如 MidJourney 进行比较时，Stable Diffusion 3展现出了不俗的竞争实力；然而面对某些特定领域内的专用解决方案（例如 OUYSD3），则显示出更为优越的整体性能优势[^3]。 ```python # Python代码示例用于展示如何加载预训练好的StableDiffusionV3模型 from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16) pipe.to("cuda") prompt = "A fantasy landscape with a castle on top of the mountain under starry sky." image = pipe(prompt).images[0] image.show() ```
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