
01
社区影响力
AutoMQ GitHub Star 正式突破 7,000!🌟
为什么越来越多的企业和开发者选择 AutoMQ?
- **100% Kafka API 兼容:**平滑迁移,无供应商锁定,兼容 Kafka 全生态。
- **Diskless 架构:**Broker 无状态,秒级扩缩容,弹性伸缩成本更低。
- **Kubernetes 原生:**专为 Kubernetes 设计,深度兼容 Strimzi Operator 与 Bitnami Kafka Chart 等主流部署方案。
- **零跨 AZ 成本:**共享存储架构,避免高额跨可用区流量费用。
- **自动数据平衡:**内置 Self-Balancing,1 秒迁移分区,消除热点。
02
最新发布
- Kafka Linking 迁移工具
**零停机迁移:**AutoMQ允许数据从旧集群迁移到新集群,而不影响当前生产环境中运行的应用程序,确保无缝迁移。
**保持偏移量的迁移:**对于依赖 Kafka 消费者偏移量的数据基础架构(例如 Flink 作业),在集群迁移期间保留这些偏移量尤为重要。这使得用户无需对现有数据基础架构进行任何更改即可将 Kafka 迁移到 AutoMQ,从而显著简化集群迁移。
**同步所有数据:**Kafka集群的所有数据和元数据都会同步,包括Topic、Consumer Groups、Offsets。
- Table Topic
**开箱即用:**AutoMQ 的Table Topic 功能可以借助 S3 TABLE 自动将 Kafka Topics 转换为 Iceberg Tables,进行持续、实时的分析。
**内置 Schema 注册表:**Table Topic 利用已注册的 Schema 自动在目录服务(例如 AWS Glue)中创建 Iceberg 表,并支持自动 Schema 演化。
**无 ETL(提取、转换、加载):**借助 S3 的高吞吐量和 AutoMQ 的细粒度调度,Table Topic 可以实现每秒数 GiB 的实时数据提取,同时持续压缩小文件以优化查询性能,从而实现从 Kafka 到数据湖的真正零 ETL处理。
自动扩展: AutoMQ 具有无状态且弹性的架构,允许代理通过动态分区重新分配无缝地扩展或缩减规模。Table Topic 利用此框架轻松处理从数百 MiB/s 到数 GiB/s 的摄取速率。
无缝集成 AWS S3 Table: Table Topic 与 S3 Table 无缝集成,充分利用其数据目录和维护功能,例如压缩、快照管理和未引用文件删除。此集成还支持通过 AWS Athena 进行大规模数据分析。

- 运维通道
AutoMQ BYOC 环境支持 Ops Tunnel,允许用户创建安全、可信且可审计的运维通道。以便临时授予 BYOC 环境中 AutoMQ 技术人员的访问权限,从而定位和分析复杂问题。

- Azure 开服
Microsoft Azure 支持AutoMQ BYOC 部署。在 Azure 上,它可以利用 Azure 的底层存储(如 Blob Storage)和计算资源,实现按实际使用量付费,在流量低谷时自动缩容甚至降至零,为用户节省大量成本。
03
发布预告
AutoMQ Managed Connector 即将上线
(1)提供 Connector 一站式托管与维护,简化 ETL 链路维护。
(2)内置 S3、Debezium CDC、ElasticSearch 等主流插件,并支持用户上传自定义插件。
(3)完善的Metrics、Log观测能力,支持弹性伸缩与自动化运维。
AutoMQ BYOC 安装体验再升级
(1)优化安装流程和向导,支持 Docker 一键拉起Console,降低操作门槛 。
(2)一键下载 IAM 授权模板,优化授权范围、简化操作流程。
欢迎关注 AutoMQ!
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