全托管服务 紫光云消息队列Kafka有专门经验丰富的运维团队进行部署和维护，用户只需专注于业务本身，支持对实例和节点进行巡检、监控。
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弹性扩展 用户可以按需自动扩展队列，按需计费，不会造成资源的浪费。
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高性能 毫秒级消息投递；支持亿级消息堆积，且不影响队列性能。
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独占式体验 紫光云消息队列Kafka实现物理隔离，实例之间互不影响，提供多种规格供用户选择，即开即用。
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- 消息队列Kafka产品介绍
支持用户只需要在实例管理界面点击申请按钮，提交订单。后台将在几分钟内自动创建部署完成一整套Kafka实例。
可提供多种不同的规格，满足用户不同需求，用户可自行选择适合自己的规格。
高吞吐量，低延时，消息队列性能高。
提供全托管服务，用户只需专注于业务开发，无需部署运维，更专业、更弹性、更可靠。
全托管服务 紫光云消息队列Kafka有专门经验丰富的运维团队进行部署和维护，用户只需专注于业务本身，支持对实例和节点进行巡检、监控。
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弹性扩展 用户可以按需自动扩展队列，按需计费，不会造成资源的浪费。
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高性能 毫秒级消息投递；支持亿级消息堆积，且不影响队列性能。
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独占式体验 紫光云消息队列Kafka实现物理隔离，实例之间互不影响，提供多种规格供用户选择，即开即用。
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| 日志分析 应用程序可以把日志集中发布到Kafka中，无需记录到本地，再由专门的日志管理程序从Kafka中取出进行处理。对于多个进程读写同一个日志文件的场景，可以避免日志文件的加锁操作。也可以对Kafka中的日志进行实时分析。构建应用系统和分析系统的桥梁，将它们进行解耦。 特点 采集日志时业务无感知 Hadoop等离线仓库存储和Storm/Spark等实时在线分析对接
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| 数据中转 近年来KV存储（HBase）、搜索（ElasticSearch）、流式处理（Storm/Spark Streaming）、时序数据库等等专用系统应运而生，产生了同一份数据集需要被注入到多个专用系统内的需求。利用Kafka作为数据中转枢纽，同份数据可以被导入到不同专用系统中。
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| 流计算处理 由于数据产生快、实时性强、数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。而Kafka以及Storm/Samza/Spark等流计算引擎的出现，可以根据业务需求对数据进行计算分析，并把结果保存或者分发给需要的组件。
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