Uber 大规模实时数据平台架构演进与实践

所属专题:现代数据架构

嘉宾 : 富羽鹏 | UberStaff Engineer

讲师介绍

专题演讲嘉宾:富羽鹏

UberStaff Engineer

富羽鹏在 Uber 负责实时数据平台的架构与运营,包括 Kafka 及其周边生态系统。在加入 Uber 之前,是大数据存储平台 Alluxio 的创始成员与 PMC,再之前在 Palantir 从事大数据平台的研发与管理。本科与硕士毕业于清华大学,并在 University of California San Diego 进行了数据库方向的博士研究。

议题介绍

演讲:Uber 大规模实时数据平台架构演进与实践

如何构建稳定、高效可扩展的实时数据存储与传输平台是 Uber 亟待解决的问题。目前, Uber 部署了全球较大的 Kafka 集群,每天处理 PB 级别的数据,并且对不同的使用场景进行了优化与定制化开发,包括跨地域数据中心的拷贝与容灾、数据集成与联邦、消息重发与死信队列(Dead Letter Queue)等。本次演讲会分享 Kafka 及其生态系统在 Uber 的架构演化以及探讨在实践中遇到的经验与教训。

听众受益

  • 了解 Kafka 在 Uber 这样规模的互联网公司实践中的经验与教训;
  • 学习跨地域 Kafka 集群的设计原理;
  • 了解大规模 Kafka 集群与数据管理的产品设计与新功能介绍;
  • 了解多 Kafka 集群运维的挑战与应对策略。

适合人群

对实时数据平台及 Kafka 感兴趣的技术人员,架构师与产品经理。

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