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伯克利开源 Confluo,吞吐量是 Kafka 的 4 到 10 倍

近日伯克利 RISE Lab 开源了一个多数据流实时分布式分析系统 Confluo,它既是一个网络监控和诊断框架,也可以作为时序数据库和发布订阅消息系统。 源码地址:https://github.com/ucbrise/confluo 当下,类似基于终端主机的网络监控系统、IoT 设备传感器程序等应用,其后端的服务器每秒都可以捕获数千万个数据点。这些数据被用于在线查询,实现可视化与监控,或者用于离线查询,进行故障分析和系统优化。这样的使用场景下,就需要实时监控和分析工具支持,这些工具通常支持高吞吐量数据提取、低延迟在线查询和低开销的离线查询。 虽然目前已经存在一些用于高吞吐量数据提取的数据结构,它们可以支持丰富的在线和离线查询,但是高吞吐量与查询能力目前来看还是互斥的。在从多个数据流提取数据时,查询需要更新多个数据结构,包括原始数据、聚合统计信息和物化视图。但是用于支持这些查询的数据结构往往具有较高的更新开销,而且无法维持大多数应用程序所需的数据提取速率。而另一方面,可以维持高数据提取速率的数据结构往往只支持非常简单的查询。 Confluo 正是为了应对这种情况而产生的,它是一个致力于...

微软开源数据处理引擎 Trill,每天可分析万亿次事件

微软近日开源了数据处理引擎 Trill,它每天能够分析万亿次事件。 项目地址:https://github.com/Microsoft/trill 当下每毫秒处理大量数据正成为一种常见的业务需求,此次微软开源的 Trill,据说每秒能够处理高达数十亿事件,它结合了多模式分析支持和一系列其它功能,微软声称其它任何系统都无法完全与之匹敌。它有如下特点: 作为单节点引擎库,任何 .NET 应用程序、服务或平台都可以轻松使用并处理查询。 提供一种时态查询语言,允许用户进行实时和离线数据集复杂查询。 高性能,满足高速度与低延迟。过滤器以每秒数十亿事件的内存带宽速度运行,而分组聚合每秒运行 10 到 1 亿个事件。 该引擎用途广泛,足以处理实时数据和历史数据,目前只有少数几款开源工具拥有同样的能力。 Trill 于 2012 年开始作为 Microsoft Research 的一个研究项目,在 VLDB 和 IEEE Data Engineering Bulletin 等研究论文中进行了广泛的描述。Trill 最早来源于微软以前的服务 StreamInsight,这是一个功能强大的平台,允许开发人...

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