AutoMQ 亮相首尔：KafkaKRU 分享日志流处理新思路
全球 Kafka 社区都在关注 AutoMQ！凭借在 Kafka 生态的独特创新，AutoMQ 深受 Kafka 用户喜爱，已成为众多企业和开发者的首选实时数据解决方案。
昨天，我们非常高兴看到来自韩国的 KafkaKRU 核心社区在首尔举办第2届官方线下交流会。作为韩国最具影响力的 Kafka 开发者社区，KafkaKRU 聚集了大量核心开发者和企业用户。本次交流会中，将分享 AutoMQ 的真实应用案例，并探讨日志流处理的新思路。 AutoMQ 正在帮助团队构建 高性能、低成本、云原生实时数据架构，为开发者提供更灵活高效的实时数据处理方案。
感谢韩国开发者对 AutoMQ 的认可，也期待更多团队在全球范围内使用 AutoMQ 构建 高效、可靠的实时数据平台。
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为什么全球开发者都在关注 AutoMQ？
AutoMQ 是面向云原生场景的开源 Diskless Kafka 替代方案。它完全兼容 Kafka API，却通过 Diskless 架构 和 创新的存储计算分离设计，解决了传统 Kafka 在云上运行时的成本、弹性与稳定性问题。
核心特性：
100% Kafka API 兼容：现有 Kafka 客户端和生态工具无需修改，即可无缝接入
Diskless 架构：Broker 无状态，数据存储在对象存储中，实现 秒级弹性扩缩容
极致成本优化：显著降低存储和跨可用区流量开销（三可用区架构下可节省高达 50% 云成本）
高性能与低延迟：P99 延迟低至 10ms，动态扩容或多租户环境下依然稳定
传统 Kafka Topic 擅长顺序写入与消费，但在随机访问、Key 定位或复杂查询场景中表现不足。AutoMQ 创新的 Table Topic 模型将消息队列与表格存储结合，拓展了 Kafka 的能力边界：
随机访问：支持按 Key 的高效读写、更新与删除
日志与指标优化：日志、监控指标、审计数据可按 Key 高效定位，查询更快捷
海量并发写入：在日志收集、实时监控、事件流等场景表现优异
实时分析能力：结合 Flink、Iceberg 等组件，可在实时数据管道中进行复杂查询与分析
Table Topic 不仅是 Kafka 存储模型的扩展，更是日志基础设施与流存储的进化。它让 AutoMQ 从 Kafka 替代方案成长为云原生流平台，支持 更广泛的实时数据场景，帮助团队构建 高性能、低延迟、可扩展的实时数据管道。
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