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AutoMQ - 基于 S3 的高性价比、弹性伸缩 Kafka
AutoMQ 是一个基于 S3 的无状态 Kafka 实现，提供极致的成本效益、亚毫秒级延迟和自动伸缩能力，为您的流数据平台带来革新。
Java
添加于 2025年5月3日6,092
Stars408
ForksJava
语言项目简介
摘要
AutoMQ 是 Apache Kafka 的一个现代云原生实现，它将存储层构建在对象存储（如 S3）之上，完全解耦计算与存储，提供卓越的成本效益、弹性伸缩、低延迟和高可用性。
解决的问题
传统的 Kafka 部署模式在存储成本、弹性伸缩速度和跨可用区流量方面存在挑战。AutoMQ 旨在解决这些痛点，提供一个更经济、更灵活、更易于管理的云原生 Kafka 替代方案。
核心特性
极高成本效益
通过利用 S3 等对象存储的低成本特性，实现高达 10 倍的存储成本节约，同时避免跨可用区流量费用。
自动秒级伸缩
存储与计算分离架构，支持在秒级内实现计算资源的弹性伸缩，快速响应业务负载变化。
超低延迟
优化数据路径，实现低至个位数的毫秒级端到端延迟，满足对实时性要求高的应用。
多可用区高可用
利用云存储的多可用区冗余特性，提供高可用性和数据持久性保障，简化运维。
无状态架构
无状态设计，简化集群管理和节点故障恢复，提升系统健壮性。
技术栈
Java
Apache Kafka
AWS S3
Cloudflare R2
对象存储
云原生
使用场景
AutoMQ 作为 Apache Kafka 的兼容替代方案，适用于所有需要高吞吐、低延迟流数据处理的场景，并在此基础上提供了独特的成本和弹性优势：
场景一：大规模日志和指标收集
详情
将海量的应用日志、指标等数据收集到 AutoMQ 中，利用其低成本存储特性，减少日志存储开销，同时支持快速检索和分析。
用户价值
显著降低日志存储成本，提高数据存储的长期性，并简化日志平台的架构。
场景二：实时数据分析与处理
详情
构建实时欺诈检测、个性化推荐、IoT 数据处理等应用，利用 AutoMQ 的低延迟和高吞吐能力。
用户价值
提供高性能的流数据底座，支持构建对延迟敏感的实时应用，同时具备成本竞争力。
场景三：业务事件总线
详情
作为各类业务系统之间的解耦层，处理订单、支付、用户行为等关键事件，确保数据可靠传输和系统弹性。
用户价值
提供稳定可靠、弹性伸缩的事件中心，降低系统间耦合度，提升整体架构的灵活性和可用性。
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