AutoMQ × CloudCanal：打造秒级响应的实时数据架构！

AutoMQ 与 CloudCanal 达成战略合作！

实时数据架构的新时代正在到来。在数据驱动业务已成常态的今天，越来越多企业正在寻求更高性能、更低成本、更简化的数据流通路径。但现实中，从数据库变更同步（CDC），到消息中间件的传输，再到实时计算与分析平台，传统链路往往成本高昂、架构复杂、运维困难。

针对这一挑战，AutoMQ 与 CloudCanal 强强联合，推出全链路实时数据流通解决方案，以云原生 Kafka 架构 + 全自动化 CDC 工具链为核心，帮助企业轻松打通从业务数据库到实时计算的全流程数据链路，实现数据同步、传输、消费的全自动、高性能与低延迟。

关于 AutoMQ

AutoMQ 是基于云原生架构重新设计的新一代 Kafka 发行版，已全面开源，并与 Apache Kafka 保持 100% 协议兼容，在此基础上带来了高达 10 倍的成本优势与百倍的弹性扩展能力。

得益于共享存储架构，AutoMQ 实现了计算与存储的真正分离，具备更高的性能、更强的可扩展性与更低的运维成本。相比传统 Kafka，AutoMQ 在云上更易部署、更易管理，正在成为云原生环境下的理想替代方案。

作为一个开源项目，AutoMQ 鼓励开发者和企业自由使用、部署与拓展，共建下一代实时数据基础设施。

💡 核心优势：

极致成本效能：借助对象存储与共享计算资源，相较于传统 Kafka 成本降低 90%。
内建高可用机制：流量感知的自动均衡与节点自愈，消除热点与单点故障。
秒级弹性伸缩：按需扩展吞吐能力至 GB/s 级别，无需重启或重分区。
运维零负担：自动完成分区重分配、弹性扩容与状态管理，大幅简化运维工作。

AutoMQ 致力于打造下一代实时数据基础设施，支持企业在金融风控、智能运维、IoT 数据采集、营销分析等场景中实现更快的数据响应与决策能力，助力业务智能化升级。

关于 CloudCanal

CloudCanal 是⼀款全⾃研、⾃动化的数据迁移、同步⼯具 ，专为实时数据流动场景打造，具备低延迟、⾼可靠的数据变更捕获（CDC）能⼒，链路延迟可稳定保持在秒级以内，为企业构建实时数据通路提供坚实基础。

CloudCanal ⽀持超 40 种主流数据源之间的互联互通，包括关系型数据库、实时数仓、消息中间件、缓存数据库与搜索引擎，覆盖结构迁移、数据转换、全量迁移、增量同步、数据校验与订正、链路监控等全流程，⾯向企业级场景，提供⼀站式数据同步解决⽅案。

💡 核心优势：

实时⾼效：基于强⼤的 CDC 技术，实时捕获增量数据，将链路延迟控制在秒级别以内，确保数据的实时性。
多源端到端同步：⽀持 40+ 数据源的端到端同步，极⼤简化链路架构，降低运维复杂度。
⼀站式⾃动化：零代码构建任务，⾃动完成从结构迁移、DDL 同步、数据转换、迁移同步的全流程，依托可视化界⾯管理，便于快速上线和后期运维。
链路稳定可靠：内置丰富的监控与告警机制，并⽀持断点续传，有效保障数据链路的稳定性，⽆惧突发状况。
数据准确有保障：⽀持数据校验与订正，进⼀步保障数据的⼀致性和准确性，为下游应⽤提供⾼质量的数据输⼊。
部署灵活：⽀持 SaaS 和私有部署模式，灵活适应不同规模与安全需求的团队。

CloudCanal ⽬前已在⾦融、游戏、医药、新能源等多个领域⼴泛应⽤，帮助企业极⼤降低实时数据接⼊的⻔槛，是构建实时数据基础设施的重要⼯具。

联合方案：打造真正的一体化实时数据链路

在企业构建实时数据基础设施的过程中，尤其是在 Kafka + 自研 CDC 工具链的传统架构环境下，面临着诸多挑战。Kafka 集群通常需要高配置成本，且易出现消息积压，传统 CDC 方案开发和运维投入大，实时链路复杂且不稳定，难以支撑秒级延迟和敏捷业务需求。随着数据成为驱动业务创新的关键资产，企业急需更高效、低成本且可扩展的实时数据解决方案。

为此，AutoMQ 与 CloudCanal 联合提出了一套覆盖全链路的数据流通方案，从数据采集、变更同步，到高性能消息传输与实时消费，实现业务数据库到流处理平台的无缝对接：

在数据采集层，CloudCanal 以自主研发的 CDC 技术，支持多种主流数据库的变更捕获，实现秒级数据同步，确保数据的实时可用性与高一致性；
在消息传输层，AutoMQ 作为完全兼容 Kafka 协议的云原生流处理引擎，提供高吞吐、低延迟且弹性的消息总线，显著降低消息系统资源成本和运维复杂度；
下游实时计算平台如 Flink、ClickHouse 等，可直接消费 AutoMQ 推送的实时流，支撑用户画像构建、实时推荐、风险控制等核心业务应用。

场景示例：

用户行为分析与推荐

通过 CloudCanal 捕获用户点击、浏览、购买行为，实时投递至 AutoMQ，结合 Flink 实现推荐引擎与实时 BI 报表。

IoT 数据采集与监控

使用 CloudCanal 将 PostgreSQL 中的设备遥测数据实时同步至 AutoMQ，下游消费方可生成指标、触发告警或执行 AI 推理。

交易风控与监测

订单与支付信息通过 CloudCanal 和 AutoMQ 实时流入风控引擎，实现毫秒级的欺诈检测与异常识别。

合作带来的业务价值

通过 AutoMQ 与 CloudCanal 的深度集成，企业无需投入大量研发资源搭建复杂链路，即可轻松构建一条高性能、低延迟、可观测的一体化实时数据通路，让数据从产生到消费始终高效流转，有效支撑用户行为分析、实时风控、运营监测等关键业务场景的实时化升级。

洞察更及时：数据链路延迟降低至亚秒级，实现对业务事件的即时响应。
成本大幅降低：AutoMQ Kafka 成本节省 50%+，CloudCanal 免去 CDC 自研运维负担。
架构更简洁：从数据库到流处理平台，一条通路覆盖全链路，替代分散拼接式方案。
创新更敏捷：指标实时更新，模型快速迭代，推荐与风控应用更高效落地。

合作与未来

AutoMQ 与 CloudCanal 携手，将高性能、低成本的云原生流处理与自动化、低延迟的数据同步完美融合，共同推动一体化实时数据架构迈向成熟。

通过引入 AutoMQ 再配合 CloudCanal 实时数据迁移与同步能力，用户可以快速构建现代化、低成本、高性能的 CDC 实时数据通路，进一步加速企业高效发挥实时数据的价值。

值得一提是，AutoMQ 相比 Kafka 额外提供了 Table Topic 的能力，可以将写入 AutoMQ 的 Topic 数据直接以 Iceberg 表格式存储到 S3 之上，避免了流转表的操作，使得数据分析链路更加高效简洁，如果关心该功能，欢迎阅读详细文章：技术干货｜为什么越来越多企业放弃 Flink/Spark，用 AutoMQ 替代传统 ETL？

实时数据已成为企业数据能力的新起点。未来，双方将围绕更多企业级场景持续深化合作，打造更快、更稳的基础设施，助力数据真正成为业务核心驱动力。

参考资料

1\] AutoMQ 官网： [www.automq.com/?utm\\_sourc...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fwww.automq.com%2F%3Futm%255C_source%3Dautomq%255C_cloudcanal%255C_partnership "https://www.automq.com/?utm%5C_source=automq%5C_cloudcanal%5C_partnership") \[2\] CloudCanal 官网：[www.clougence.com/?utm\\_sourc...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fwww.clougence.com%2F%3Futm%255C_source%3Dautomq%255C_cloudcanal%255C_partnership "https://www.clougence.com/?utm%5C_source=automq%5C_cloudcanal%5C_partnership")