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InfoQ 的使命是讓創(chuàng)新技術(shù)推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。所以，基礎(chǔ)軟件及開(kāi)源領(lǐng)域?qū)⑹冀K是 InfoQ 的重點(diǎn)關(guān)注及報(bào)道的領(lǐng)域。本次大會(huì)分兩天進(jìn)行，60+專(zhuān)家傾心打造，涵蓋數(shù)據(jù)庫(kù)、開(kāi)源、操作系統(tǒng)、編程語(yǔ)言、中間件、微服務(wù)等十余場(chǎng)專(zhuān)題演講，希望成為基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域內(nèi)容最豐富、最前沿、最具技術(shù)性的行業(yè)大會(huì)，成為基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域的風(fēng)向標(biāo)，許多標(biāo)桿企業(yè)發(fā)布重要趨勢(shì)性更新的首選舞臺(tái)；并為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人物、學(xué)者、技術(shù)人搭建能明辨趨勢(shì)方向、可以學(xué)習(xí)干貨知識(shí)、能夠充分交流并認(rèn)知行業(yè)全貌的平臺(tái)。

騰訊云中間件技術(shù)總監(jiān)韓欣受邀作為【面向未來(lái)的中間件設(shè)計(jì)】專(zhuān)場(chǎng)的出品人。云原生時(shí)代的到來(lái)對(duì)基礎(chǔ)軟件提出了新的要求，本專(zhuān)題將集結(jié)一線互聯(lián)網(wǎng)大廠中間件專(zhuān)家共同探討面向未來(lái)的中間件設(shè)計(jì)。在本場(chǎng)議題分享中，騰訊云Kafka產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人許文強(qiáng)老師，將為我們帶來(lái)《Kafka Stream 的進(jìn)化探索：流式 Serverless 計(jì)算》，讓我們一睹為快，看看具體有哪些精彩內(nèi)容吧！

議題分享

隨著 Kappa 架構(gòu)流批一體在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域興起，萬(wàn)物互聯(lián)引發(fā)數(shù)據(jù)源爆發(fā)，基于數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)處理計(jì)算成為趨勢(shì)，傳統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)計(jì)算引擎如 Spark、Flink 也面臨著數(shù)據(jù)量級(jí)和業(yè)務(wù)復(fù)雜度的雙重考驗(yàn)。業(yè)界的流批一體，也逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榻y(tǒng)一到流。近年來(lái)，新的流計(jì)算形態(tài)不斷涌現(xiàn)。

在 Apache Kafka 的生態(tài)中，通常是通過(guò)原生的 Connector 來(lái)實(shí)現(xiàn)集群間的容災(zāi)、同步以及簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理能力。如果需要實(shí)現(xiàn)流式計(jì)算處理，則需借助Flink、Spark或者原生的Kafka Stream來(lái)編程實(shí)現(xiàn)。

在實(shí)際的使用運(yùn)營(yíng)過(guò)程中面臨學(xué)習(xí)成本、運(yùn)維投入、擴(kuò)縮容等問(wèn)題。隨著Serverless 架構(gòu)的興起，其具有事件觸發(fā)，多語(yǔ)言編程，彈性擴(kuò)縮容，函數(shù)態(tài)運(yùn)行等能力，為消息在容災(zāi)、同步、轉(zhuǎn)換處理、流式計(jì)算等場(chǎng)景下，提供了一種新的技術(shù)選擇。本次內(nèi)容主要分享基于Serverless 架構(gòu)的消息的處理、流轉(zhuǎn)的一種探索和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

1. 在流計(jì)算興起的大架構(gòu)下，消息隊(duì)列 Kafka 在容災(zāi)、同步、實(shí)時(shí)計(jì)算等場(chǎng)景中的進(jìn)化機(jī)遇和挑戰(zhàn)；

2. Serverless Function/EDA 事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)的趨勢(shì)分析和優(yōu)勢(shì)解析；

3. Kafka Connector/Stream 在 Serverless 架構(gòu)中的實(shí)現(xiàn)；

4. Kafka 的容災(zāi)、同步、數(shù)據(jù)清洗的具體案例分析；

5. Serverless + Kafka 消息處理/計(jì)算的未來(lái)演進(jìn)規(guī)劃。?

1. 了解Kafka的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和Serverless架構(gòu)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)。

2. 了解結(jié)合Serverless的設(shè)計(jì)理念，以及實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)架構(gòu)下數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)和原理。

3. 了解如何用Kafka + Function的能力實(shí)現(xiàn)消息的流轉(zhuǎn)、處理。簡(jiǎn)化研發(fā)運(yùn)維的投入成本。

4. 了解如何將消息處理和開(kāi)源的Serverless項(xiàng)目相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更輕量的消息計(jì)算。

專(zhuān)場(chǎng)議程

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