开源布道 共创生态——2024 AutoMQ 布道师计划启动!

Power BI财销一体分析——KPI分析应用实践 第九步:插入三个散点图,行拖入分销商表分销商字段,将度量值中的销量拖入X轴,将利润拖入Y轴,大小拖入度量值总销售额,将分销商表业务类型字段作为筛选条件添加给散点图,分别选择专业自行车店、增值经销商、仓库,使视觉对象固定显示不同业务类型的散点分布。这个公式其实是不需要我们自己写的,依赖于快度量值功能星级评分,基值选择度量值总销售额,星数选择5,最低星值评分选择0,最高星级评分值选择100,点击添加,星级评分度量值就建立好了,接下来我们理解一下公式。好的,今天的讲解就到这里。 阅读详情

我们是来自 Apache RocketMQ 和 Linux LVS 项目的核心团队,曾经见证并应对过消息队列基础设施在大型互联网公司和云计算公司的挑战。基于对象存储优先、存算分离、多云原生等技术理念,我们重新设计并实现 Apache Kafka 和 Apache RocketMQ,带来高达10 倍的成本优势和百倍的弹性效率提升。

作为一个工程师文化浓厚的创业团队,我们希望能够成为开源生态建设的积极贡献者,坚守开源初心,坚持技术创新、知识分享和交流合作,努力贯彻我们的使命——引领消息和流存储迈向云原生时代。

自 2023 年 11 月 4 日正式开源以来,在广大社区开发者的共同努力和支持下,我们持续推进产品的优化与重构,完成数十次版本迭代,不断提升产品性能和用户体验。AutoMQ 产品正稳步成长,展现出强大的市场竞争力与行业影响力。

如果你也认同我们的产品和理念,那么欢迎你加入 AutoMQ 布道师的行列,和我们一起探索云原生技术的潜能,创造更开放、更多元、更具活力的开源生态。

什么是布道师计划?

AutoMQ 布道师在 AutoMQ 社区中扮演着至关重要的角色,他们是 AutoMQ 社区的积极贡献者,是高效数据处理和流存储的倡导者,也是对云原生技术充满热忱的探索者。他们运用自己的专业能力,通过创作深度内容和社区互动,分享对 AutoMQ 产品的技术洞察与个人见解,将 AutoMQ 的产品优势和实用技巧传递给更广泛的用户群体,与 AutoMQ 一同成长。

AutoMQ 布道师计划旨在汇聚更多热爱开源、对 AutoMQ 有深入了解的开发者们,共同为项目的推广和发展贡献力量。我们鼓励每一位布道师用自己的方式,通过技术文章、视频、Meetup 面对面技术分享等多种途径,阐述对 AutoMQ 架构理念、源码剖析、案例实践的独到见解,你的每一次分享都将为 AutoMQ 社区注入新的生机和活力,共同促进更繁荣、更活跃的开源生态建设。

布道师权益

我们衷心感谢每一位 AutoMQ 布道师做出的努力和贡献,AutoMQ 社区将根据文章质量和曝光量,为参与布道师活动的小伙伴们提供不同程度的专属支持。同时,我们还将邀请布道师成为 AutoMQ 论坛的特邀嘉宾,和志同道合的朋友们一起开源布道。

活动时间

2024 年 4 月 1 日 -2024 年 5 月 31 日

如何成为布道师?

◾ 撰写系列技术文章,解读 AutoMQ 技术架构和实际应用场景

◾ 创作视频内容,分享和剖析 AutoMQ 技术原理

◾ 举办或参加线上/线下的技术分享,作为嘉宾介绍 AutoMQ 技术亮点

如何加入布道师计划?

https://automq66.feishu.cn/share/base/form/shrcnBTKjvah2Pugzqs6lrvdLRx

点击链接填写个人信息表单,即可完成报名,我们的小助理将在第一时间与你联系!

加入 AutoMQ 布道师计划,共创开源生态!
  • AutoMQ 在法律允许范围内,保留对本次活动的最终解释权

END

关于我们

我们是来自 Apache RocketMQ 和 Linux LVS 项目的核心团队,曾经见证并应对过消息队列基础设施在大型互联网公司和云计算公司的挑战。现在我们基于对象存储优先、存算分离、多云原生等技术理念,重新设计并实现了 Apache Kafka 和 Apache RocketMQ,带来高达 10 倍的成本优势和百倍的弹性效率提升。

🌟 GitHub 地址:https://github.com/AutoMQ/automq

💻 官网:https://www.automq.com

👀 B站:AutoMQ官方账号

🔍 视频号:AutoMQ

关注我们,一起学习更多云原生技术干货!

【python股票价格预测】基于LSTM(长短期记忆网络)的股票价格预测(附python代码) 阅读详情

相关推荐

HWDB1.1数据集处理全攻略:从gnt文件到PNG图片的完整转换教程

本文提供了HWDB1.1数据集处理的完整教程,详细解析了gnt二进制文件格式,并给出了从文件解析、标签映射到批量转换为PNG图片的Python脚本。教程涵盖了环境准备、跨平台解压方案,以及为PyTorch等深度学习框架准备数据的最佳实践,是进行手写汉字识别研究不可或缺的实用指南。

2w3e4r5t6y的博客 630

AutoMQ:云原生 Kafka 解决方案,降低10倍成本100%完美兼容

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。

jast 1675

静态时序分析(Static Timing Analysis, STA):简介及内容导航

静态时序分析(简称STA)是用来验证数字设计时序的技术之一,另外一种验证时序的方法是时序仿真,时序仿真可以同时验证功能和时序。“时序分析”这个术语就是用来指代“静态时序分析“或”时序仿真“这两种方法之一,简单来说,时序分析的目的就是为了解决设计中的各种时序问题。STA被称为静态的原因是其对于设计的分析是静态地执行的,并不依赖于施加在输入端口上的激励。相比之下,时序仿真则可以被视作动态地执行对设计的分析,具体过程描述如下:施加一组激励,观察在这组激励下电路行为是否符合要求,然后换一组激。

Starry__的博客 1992

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!

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。

AutoMQ的博客 2406

langchain4j+milvus实战

本文主要研究一下如何使用langchain4j来对接向量数据库milvus。

go4it 1473

SQL Prompt 9.0插件突然无法使用解决办法(附防联网激活)多图+文字

可能由于Redgate公司最近抓盗版抓得严,导致激活后的SQL Prompt联网后突然无法使用,无论卸载重装都没办法继续使用,本人同时使用SQL Assistant和SQL Prompt,我喜欢SQL Assistant代码提示功能,而SQL Prompt我喜欢将查询结果复制后可以直接生产插入脚本,这是最爽的一件事,即便对表有多么熟悉,没有这些插件,几行语法都要敲大半天,目前本人已经离不开这两个插...

骚团长的博客 1万+

原理剖析:AutoMQ 如何实现分区持续重平衡

01 引言 在一个线上 Kafka 集群中,流量的波动、Topic 的创建和删除、Broker 的消亡和启动都随时可能发生,而这些变化可能导致流量在集群各个节点间分布不均,从而导致资源浪费、影响业务稳定。此时则需要主动将 Topic 的不同分区在各个节点间移动,以达到平衡流量和数据的目的。当前,Apache Kafka 仅提供了分区迁移工具,但具体的迁移计划则需要运维人员自行决定,而对于动...

gaoliang1719的专栏 268

从零构建Fama-French多因子模型:量化投资系统开发实战

本文详细介绍了如何从零构建Fama-French多因子模型,并将其应用于量化投资系统的开发。首先,文章概述了Fama-French多因子模型的背景、核心原理和架构,解释了其如何通过引入市场风险、规模、价值、盈利和投资等因子来解释股票收益率的变化。接着,文章详细阐述了构建该模型的具体步骤,包括因子的计算、因子暴露的确定以及模型的估计。通过数学模型和公式,文章对模型进行了理论推导,并举例说明了其应用。此外,文章还提供了项目实战的代码案例,从开发环境搭建到源代码实现,逐步指导读者完成量化投资系统的开发。最后,文章

2501_92132293的博客 1226

AutoMQ 如何实现没有写性能劣化的极致冷读效率

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的博客 1212

N32G430学习笔记11- systick使用函数-延时函数

N32学习笔记11- systick使用函数-延时回调函数-延时函数

Car12 1416

YOLOv8改进策略【损失函数篇】| 替换Powerful-IoU(PIoU),增强对中等质量锚框的关注力,引导锚框更直接、高效地回归

现有基于IoU的损失函数存在不合理的惩罚因子,导致锚框在回归过程中出现面积扩大的问题,使得回归效率降低、收敛速度变慢。同时,这些损失函数在反映锚框与目标框之间的差异、考虑目标框大小以及某些情况下的性能表现等方面存在局限性。在目标检测任务中,边界框回归的损失函数对检测性能至关重要。Powerful-IoU(PIoU)及其升级版PIoU v2正是为解决现有损失函数存在的问题而设计的。本文利用PIoU改进YOLOv8的损失函数,提高模型精度。

Limiiiing的博客 673

AutoMQ 集成 Debezium

在现代企业中,数据处理需求的不断增长使得实时监控和响应数据库变化变得尤为重要。无论是电商平台的订单处理、库存管理,还是金融系统的交易监控,都需要对数据库中的变化进行实时捕捉和处理。这不仅能提高系统响应速度,还能在数据发生变化时及时采取相应的业务操作。为了实现这一目标,本文将介绍如何使用 Debezium [1] 监测 MySQL 数据库的变化,并将这些变化事件发送到 AutoMQ [2] 中。AutoMQ 作为一种高效、低成本的流处理系统,具有高弹性和高可用性,是企业实时数据处理的理想选择。

AutoMQ的博客 1100

【OS】AUTOSAR架构下MCAL Modules软件分区问题分析

AUTOSAR架构下MCAL Modules软件分区问题分析

qq_36056498的博客 939

海外开发者为 AutoMQ 写的精品介绍,太干了!

在 KRaft 模式下的每个 broker 都保留了元数据的本地副本,而控制器群的领导者负责管理更新并将其复制到所有的 brokers,这大大降低了操作的复杂性和可能的故障点。AutoMQ 的工程师们开始思考:“是否存在一种方法,可以将所有的 Kafka 数据存储在对象存储中,同时还能保持像在本地硬盘上一样的高性能?传统的 Kafka 依赖于独立的 ZooKeeper 服务器来进行集群元数据的管理,但是 KRaft 模式消除了对 ZooKeeper 的依赖,简化了 Kafka 的运行并提升了其弹性。

AutoMQ的博客 1095

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

原理剖析:AutoMQ 如何基于裸设备实现高性能的 WAL

Delta WAL 在 AutoMQ 中的主要职责是作为持久化写入缓冲区,配合 Log Cache 将写入的数据以 WAL 的形式在云盘上做高效的持久化。在云盘上持久化成功后才会返回客户端成功。而数据的读取则均会从内存中读取并返回客户端。AutoMQ S3Stream 设计了冷热隔离的缓存 Log Cache(缓存新写入数据)和 Block Cache(缓存从对象存储中拉取的数据)。Log Cache 中的数据在 WAL 的数据没有上传到对象存储之前在内存中不会失效。

AutoMQ的博客 1348

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

AutoMQ多协议支持:MQTT、AMQP协议适配器开发

随着物联网(IoT)和企业级消息通信需求的增长,单一消息协议已无法满足多样化场景。AutoMQ作为云原生消息队列,通过协议适配器架构支持多协议接入,本文将详细介绍MQTT(消息队列遥测传输)和AMQP(高级消息队列协议)适配器的开发实践,帮助开发者快速扩展AutoMQ的协议兼容性。 ## 协议适配器架构设计 AutoMQ的多协议支持基于Kafka Connect框架实现,通过源连接器(Sour...

gitblog_00758的博客 543

什么是布道师?看完这篇文章你就懂了

他们是软件产品的积极倡导者和用户之间的桥梁,致力于传递好消息、收集反馈,并与用户建立良好的关系。通过阅读本文,您将对布道师的概念有更清晰的理解,同时也能够看到他们在软件行业中的重要性。大多数基于BSD的设备,如FreeNAS,都使用syslog-ng来记录日志,而Synology和QNAP这样的基于Linux的网络附加存储(NAS)也是如此。今天的分享到这里就结束啦,相信看完文章的小伙伴,对于“布道师”的定义应该已经有了一个全新的认知了吧。最重要的是,作为布道师,我始终保持开放和透明的沟通渠道。

Fsafn的博客 3143

重磅!AutoMQ 品牌全新升级

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!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的博客 990

AutoMQ 如何实现分区持续重平衡?

在一个线上 Kafka 集群中,流量的波动、Topic 的创建和删除、Broker 的消亡和启动都随时可能发生,而这些变化可能导致流量在集群各个节点间分布不均,从而导致资源浪费、影响业务稳定。此时则需要主动将 Topic 的不同分区在各个节点间移动,以达到平衡流量和数据的目的。

AutoMQ的博客 1353

AutoMQ 开源可观测性方案:夜莺 Flashcat

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的博客 848

AutoMQ 产品动态 | 发布 1.1.0,兼容至 Apache Kafka 3.7,支持 Kaf

现在我们基于对象存储优先、存算分离、多云原生等技术理念,重新设计并实现了 Apache Kafka 和 Apache RocketMQ,带来高达 10 倍的成本优势和百倍的弹性效率提升。AutoMQ 进一步发挥云存储的优势,在 1.1.0 版本宣布支持 Regional ESSD,为客户在多 AZ 容灾场景下提供更低的故障 RTO。KIP-714:新增多语言统一的客户端 Metrics,提供从服务端查询客户端 Metrics 的能力(3.7.0)

AutoMQ的博客 1489

AutoMQ:云原生Kafka的革命性替代方案

你是否正面临Kafka集群扩展困难、跨可用区流量成本高昂、存储容量受限等痛点?AutoMQ作为一款云原生的Kafka分支,通过将存储与计算分离并迁移至S3或兼容S3的对象存储,实现了10倍成本优化、秒级弹性扩展和毫秒级延迟,彻底改变了传统Kafka的运维模式。本文将从核心优势、架构解析、快速部署和实际应用场景四个维度,带你全面了解这款革命性的消息队列解决方案。 ## 核心优势:重新定义云原生消息

gitblog_00068的博客 940

Kafka 痛点专题|AutoMQ 如何解决 Kafka 冷读副作用

本文着重剖析了 Kafka 在冷读时产生问题的原理,以及 AutoMQ 的解法。下一篇 《Kafka 痛点专题》我们将探讨 Kafka 痛点中的 No.1 ,即弹性,敬请期待。END关于我们我们来自 Apache RocketMQ 和 Linux LVS 项目的核心团队,曾经见证并应对过消息队列基础设施在大型互联网公司和云计算公司的挑战。

AutoMQ的博客 1167

AutoMQ 自动化持续测试平台技术内幕

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的博客 1356

AutoMQ 云原生消息中间件

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。

数据同步 947

AutoMQ 生态集成 CubeFS

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。

AutoMQ的博客 774

AutoMQ消息序列化终极指南:如何开发自定义序列化器

AutoMQ作为云原生Kafka分支,通过将存储分离到S3和EBS实现了10倍成本效益,秒级自动扩展和个位数毫秒延迟。消息序列化是AutoMQ生态系统的核心组件,它负责将复杂数据结构转换为可传输的字节流,是确保数据高效传输和持久化的关键技术。本文将为您提供完整的自定义序列化器开发指南,帮助您充分利用AutoMQ的强大功能。 ## 🎯 什么是消息序列化? 消息序列化是将对象或数据结构转换为字节

gitblog_00131的博客 364
上一篇: 一文搞懂 Kafka consumer 与 broker 交互机制与原理
下一篇: AutoMQ 1.1.0-RC0 重磅更新:内核升级到 Apache Kafka 3.7.0
AutoMQ
博客等级 码龄3年 1206粉丝 157原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值