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Confluent 实时代理:基于 Kafka 流数据的创新实践

随着大数据和实时处理需求的不断增长,流数据处理技术已成为企业数字化转型的核心。Confluent,全球领先的 Apache Kafka 技术提供商,近期推出了基于 Kafka 流数据的实时代理(Real-Time Agents),为开发者提供了一种全新的构建实时数据应用的方式。本文将深入探讨 Confluent 实时代理的核心功能、应用场景,以及如何帮助国内开发者应对实时数据处理的挑战。 什么是 Confluent 实时代理? Confluent 实时代理是基于 Apache Kafka 流数据平台构建的智能化工具,旨在简化实时数据处理的工作流程。它通过结合 Kafka 的流处理能力与现代 AI 技术,允许开发者快速构建能够处理海量数据的智能应用。这些代理可以实时分析、处理和响应数据流,为企业提供更高效的决策支持和业务自动化能力。 核心特性 实时数据处理:基于 Kafka Streams 和 ksqlDB,实时代理能够以毫秒级延迟处理数据流,适用于高时效性场景。 据模式自动执行决策,减少人工干预。 可扩展性:依托 Kafka 的分布式架构,实时代理能够轻松应对从小型项目到企业级应用的扩...

营销会场预览直通车实践|得物技术

一、背景:活动会场的配置走查之痛 在电商营销中,会场是承载活动流量的核心阵地。得物的营销会场不仅覆盖520、七夕等活动节点,也支撑日常的"天天领券"、"疯狂周末"等高频运营场景。数据显示,会场的UV占比、GMV贡献、订单量均占平台重要比重。 然而,随着业务复杂度提升,会场配置面临三大挑战。 1.1 三大挑战 ※ 多目标耦合 同一会场需同时满足不同运营GMV提升、拉新、促活等不同目标,导致配置策略叠加,复杂度激增。 ※ 验证滞后性 传统方式需活动生效后才能验证效果,配置错误可能导致资损,修复成本高昂。 ※ 跨团队协作低效 涉及搭建、招商、优惠、资产等6大系统,联调成本高,走查覆盖率仅60%。 1.2 会场的配置举例 二、 解决方案:全链路"痛点穿越" 2.1 痛点梳理 2.2 核心思路 通过模拟未来时间、指定用户人群、强制命中AB实验,实现**"上线未对外先验证"**,让运营和技术在配置完成后即可预览真实效果。 分层架构设计 方案选型 某一线电商大厂穿越 VS 得物-时间穿越 VS 其他。 从成本 和范围 可控性,以及业务特性 和使用效率考量;原理即定义预览模式,传参即为true来消费。...

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