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360 如何用 AutoMQ 解决千亿级 Kafka 冷读难题
“我们运维上百套裸金属 Kafka 集群多年，最头疼的就是业务高峰期消费积压拖垮整个集群的写入。切换到 AutoMQ 后，日志检索平台的生产 P99 从 10 秒降到 500 毫秒，积压量下降了 40 倍，硬件成本还节省了一半。现在团队终于可以把精力从基础设施运维转向业务优化。” 作者：王任义（360 云平台，智汇云中间件团队）关于 360：从安全到云原生基础设施360 集团是中国领先的互联网安全
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一行配置让你的 Apache Kafka RTO 缩短一半
前言：高可用不是选项，而是底线什么是 RTO？在深入讨论技术细节之前，我们需要先对齐一个核心指标：RTO (Recovery Time Objective，恢复时间目标)。在分布式系统的语境下，RTO 并不是一个抽象的 SLA 数字，而是一个倒计时的秒表。它指的是从故障发生的那一刻起，到系统完全恢复服务能力所允许消耗的最长时间。对于运维团队来说，RTO 就是从“系统报警”到“业务止损”之间的生死时
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AutoMQ × Aklivity：解锁云原生实时数据价值
我们非常荣幸地宣布，AutoMQ 与 Aklivity 正式达成战略合作伙伴关系！共同致力于推进云原生实时数据基础设施的演进，助力企业深度释放实时数据的核心价值。数字化转型全面加速，实时数据已成为商业创新与提升竞争力的核心。然而，传统的实时数据架构在多系统互联、数据安全保障以及成本控制等方面仍面临重重挑战。AutoMQ 的无状态云原生 Kafka 平台现已深度集成 Aklivity 的多协议网关技
