阿里云顺利通过云原生中间件成熟度评估
前言：2023 年 6 月 6 日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）承办的“ICT中国·2023 高层论坛-云原生产业发展论坛”在北京召开，会上正式发布了一系列云原生领域评估结果。阿里云计算有限公司（以下简称“阿里云”）消息队列 RocketMQ 通过了“云原生中间件成熟度”评估&am...
《云原生架构白皮书2022新版》——主要云原生技术——云原生中间件
云原生中间件在云原生的时代，传统中间件技术也演化升级为云原生中间件，云原生中间件主要包括网格化的服务架构、事件驱动技术、Serverless 等技术的广泛应用，其中网格化（Service Mesh）、微服务和 Serverless 前面都讲过了，这里主要讲云原生技术带来的不同点。云原生中间件最大的技...
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.1 消息队列RocketMQ版概述
第四章 云原生中间件4.1消息队列RocketMQ&&Kafka4.1.1 消息队列RocketMQ版概述消息队列RocketMQ版是阿里云基于Apache1RocketMQ构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台，面向互联网分布式应用场景提供微服务...
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.2 消息队列RocketMQ版的优势
4.1.2 消息队列RocketMQ版的优势借助于优质的阿里云云原生基础设施而实现的消息队列RocketMQ版，有如下的优势：1.接入方便：创建即用，用户只需关注具体的业务逻辑，无需关注RocketMQ本身的版本迭代以及产品运维等方面的问题，极大的降低了用户在系统运维方面的成本投入。2.架构先进：消...
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践（上）
4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践4.1.3.1异步解耦缩短链路传统架构中各个业务模块耦合严重，系统整体响应时间长，系统开发效率低是传统串行架构的痛点。消息队列RocketMQ版很好的解决了这些痛点，它可以轻松的解耦上游业务和下游系统，将无服务调用的链路进一步缩短，系统异步化后响应时间更...
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践（下）
4.1.3.3 保序细数日常中需要保证顺序的应用场景非常多，比如证券交易过程时间优先原则，交易系统中的订单创建、支付、退款等流程，航班中的旅客登机消息处理等等。与 FIFO 原理类似，RocketMQ 提供的顺序消息即保证消息的先进先出。图：顺序消费4.1.3.4 分布式事务消息在传统的事务中，多个...
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.4 消息队列Kafka版概述
4.1.4 消息队列Kafka版概述消息队列Kafka版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消息队列服务。消息队列Kafka版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.5 消息队列Kafka版的优势
4.1.5 消息队列Kafka版的优势消息队列Kafka版针对开源的Apache Kafka提供全托管服务，解决开源产品的痛点，拥有以下优势：接入方便：创建即用，只需专注于业务开发，100%兼容开源，无缝迁移上云。运维更方便：消息队列Kafka版向用户提供了业务监控与告警，...
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.6 消息队列Kafka版最佳实践（上）
4.1.6 消息队列Kafka版最佳实践4.1.6.1 网站活动跟踪成功的网站运营需要对站点的用户行为进行分析。通过消息队列Kafka版的发布/订阅模型，可以实时收集网站活动数据（例如注册、登录、充值、支付、购买），根据业务数据类型将消息发布到不同的Topic，然后利用订阅消息的实时投递，将消息流用...
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.6 消息队列Kafka版最佳实践（下）
4.1.6.3 流计算处理在很多领域，如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等场景下，由于数据产生快、实时性强且量大，很难统一采集这些数据并将其入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。与传统架构不同，消息队列Kafka版以及Storm、Samza、Spark等流计算引擎的...
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