从Kafka到AutoMQ:爱奇艺实时流数据架构演进
从Kafka到AutoMQ:爱奇艺实时流数据架构演进 概述 本文详细介绍了爱奇艺在处理大规模实时流数据时,从传统Kafka架构向AutoMQ演进的技术历程。为了解决私有云环境下集群扩缩容难、资源利用率低以及运维成本高等挑战,爱奇艺开发了Stream平台与Stream-SDK,实现了业务与底层存储的彻底解耦。随后,公司引入公有云服务并最终切换至基于存算分离架构的AutoMQ,利用其单副本存储和秒级弹性的特性,显著提升了系统的灵活性。这一系列的架构升级不仅优化了数据治理体系,还成功将运营成本降低了70%以上。目前,爱奇艺正持续扩大AutoMQ的应用规模,以进一步实现降本增效的长期目标。 背景 Kafka因其高吞吐、低延时、可扩展的特性,在出现之后迅速成为流数据存储的标准组件,广泛应用于实时大数据场景。爱奇艺的流数据服务也主要基于Kafka构建,随着实时大数据应用越来越广泛,Kafka集群数量、规模越来越大,面临扩缩容繁琐、成本高、难治理等诸多问题与挑战。为解决这些问题,我们进行了Kafka服务化、上云、迁移AutoMQ等一系列探索。 本文将介绍爱奇艺Kafka从私有云迈向公有云、从Kafk...



