本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
物聯(lián)網(wǎng)類應(yīng)用
物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，通常存在大量不同類型的數(shù)據(jù)客戶端，會(huì)帶來(lái)大量的數(shù)據(jù)流。使用Kafka則可以作為消息通道，將各種不同客戶端的大量的數(shù)據(jù)收集起來(lái)，再通過(guò)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)從Kafka中獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并結(jié)合數(shù)據(jù)查詢類應(yīng)用提供數(shù)據(jù)查詢。
優(yōu)勢(shì)
高并發(fā)
提供合并和數(shù)據(jù)壓縮的能力，吞吐量可達(dá)百萬(wàn)級(jí)TPS
海量消息堆積
數(shù)據(jù)可長(zhǎng)期保存，消息堆積能力可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展
高性能
請(qǐng)求處理時(shí)延可達(dá)毫秒級(jí)別
