基于 Kafka 和 Flink 打造高可靠、高可用微服务消息平台

所属专题：实时计算的平台化实践

所属领域：

嘉宾 : 陈明敏 博士 | Uber Data Staff Software Engineer，Tech Lead Manager

会议室 : 二号厅C

讲师介绍

专题演讲嘉宾：陈明敏 博士

Uber Data Staff Software Engineer，Tech Lead Manager

Uber 大数据消息平台中间件负责人。2015年加入 Uber 大数据部门以来一直参与消息平台技术研发，包括基于 Kafka 和 Flink 的流数据架构，大数据引入，数据库变更数据获取，以及构建高可靠高可用微服务消息队列和 Serverless 应用平台等。

具有丰富的大数据和数据仓库架构经验，过去曾从事 Twitter 数据仓库平台部门基于 Hive 和 Spark SQL 的技术研发，以及 Oracle Exadata 数据库一体机存储系统的开发，拥有稀松文件存储等专利。获加州大学戴维森分校计算机科学博士学位。

议题介绍

地点：二号厅C
所属专题：实时计算的平台化实践
所属领域：

演讲：基于 Kafka 和 Flink 打造高可靠、高可用微服务消息平台

Uber 有很多基于消息平台的微服务应用，如订单处理，支付处理，通知系统等。如何实现高可靠的重试以及死信队列，如何简单可靠的搭建 Serverless 应用，以及如何实现端到端性能监控和分布式追踪是很多微服务应用都需要解决的问题。

此次演讲会详细介绍 Uber 消息平台部门的解决方案以及未来的研发方向。

演讲提纲：

  1. Uber 大数据平台架构以及开源技术介绍
  2. 基于 Kafka 和 Flink 的应用场景及问题描述
  3. Uber 微服务消息平台架构及实现方案
  4. 端到端性能监控与分布式追踪
  5. 未来方向

听众受益点：

  1. Uber 基于 Apache Kafka 和 Flink 的实时应用场景
  2. 如何搭建可扩展高性能消息平台
  3. 基于 Serverless 的微服务方案
  4. 端到端性能监控与分布式追踪
  5. 消息平台未来的研发方向

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