主要观点总结
本文主要描述了得物可观测性平台在处理大规模数据面临的挑战，以及如何通过采用AutoMQ和ClickHouse企业版技术实现存算分离架构，从而提高资源利用率、降低成本并提升系统性能。文章涵盖了Kafka的演进、ClickHouse的进化以及得物平台的实践案例。
关键观点总结
关键观点1: Kafka的演进和AutoMQ的优势
得物可观测性平台采用AutoMQ作为Kafka的替代方案，解决了Kafka在大规模数据处理中的存储成本高、冷读效率低、运维复杂性高等问题。AutoMQ通过存算分离架构、高效的查询性能、以及快速的弹性扩缩容能力等技术优势，提升了资源利用率和系统性能。
关键观点2: ClickHouse企业版的实践与应用
得物可观测性平台采用ClickHouse企业版，通过存算分离架构解决了传统开源分布式架构成本高、可扩展性差、容灾能力低等问题。企业版引入了Serverless计算模型、SharedMergeTree表引擎等技术，简化了集群管理，提升了集群的稳定性和业务的连续性。同时，通过负载均衡、性能优化、容灾能力增强等措施，得物平台实现了高性能和高效率的分布式链路追踪系统。
关键观点3: 得物平台的实践成果
通过采用AutoMQ和ClickHouse企业版技术，得物可观测性平台实现了资源成本的大幅降低，云账单成本同比下降50%以上，同时提升了系统的可用性和性能。今年通过AutoMQ架构支撑得物双十一，避免了繁琐的容量评估工作和额外的运维成本。AutoMQ集群上线以来，全程保持高可用，支撑了双十一期间的100%流量。
文章预览
目录 一、引言 二、Kafka的演进：AutoMQ存算分离的创新与实现 1. Apache Kafka在大规模数据下的挑战 2. 为什么选择AutoMQ 3. AutoMQ落地效果：千核资源替换，成本下降50% 三、ClickHouse的进化：存算分离架构的实践与应用 1. 背景 2. ClickHouse企业版介绍 3. 落地实践与优化 四、总结 五、引用 一 引言 得物作为全球领先的潮流网购社区，日益增长的用户和数据带来了巨大的技术挑战。当前，得物的可观测性平台每天生成数PB级Trace数据和数万亿条Span记录，要求平台具备高效的实时处理能力和低成本的数据存储解决方案。 传统的存算一体架构将计算与存储资源绑定，随着数据规模的扩大，暴露出了以下问题： 扩展性受限 ：存算资源无法独立扩展，导致计算和存储的扩容必须同步，进而提升了成本。 资源利用率低 ：计算与存储资源无法
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