AutoMQ | 客户

吉利汽车集团原先使用 Apache Kafka 时，因其架构的制约导致集群难以对存储进行扩容。因此只能通过对业务有一定影响的降低数据保留时间方式来避免对集群存储扩容。AutoMQ 彻底解决了 Kafka 弹性扩缩容的痛点问题，使得集群可以快速、安全、自动化地进行扩缩容，大大降低了 Kafka 扩缩容运维的复杂性。

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知乎（NYSE: ZH）通过使用 AutoMQ 代替 Apache Kafka 显著降低了运维的复杂性并且节省了大量的成本。查看这个客户案例，看看 AutoMQ 如何利用 Kafka 上的技术创新助力知乎构建现代化的数据基础设施。

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钟厚

京东架构师

京东原使用 Kafka 因双重三副本策略导致九份数据冗余六份，采用 AutoMQ，直接依托底层云存储 CubeFS，省去上层复制，架构全面落地预计节省三分之二的存储成本。AutoMQ 无状态计算层，完美符合容器化改造需求，显著提升系统灵活性。

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王智洋

曹操出行消息中间件负责人

曹操出行是中国领先的共享出行平台。出行业务与天气和时间呈现很强的关系。Apache Kafka 强依赖本地存储，对集群执行扩缩容具有很高的运维复杂性和风险，难以支撑我们的出行业务。使用 AutoMQ 以后彻底解决了 Kafka 难以扩缩容的痛点，成功保障了我们出行高峰时业务的稳定性。

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Palmpay 的初期架构选择了 Kafka，但其在资源开销和弹性伸缩性方面存在一定的短板。在短短一个月内，Palmpay 成功地将其业务如指标埋点、实时计算等无缝迁移到 AutoMQ，并每日通过 AutoMQ 处理和分发数百亿的消息和变更事件。在不产生任何负面影响的前提下，AutoMQ 的新方案相较原有方案，成本节约超过 50%。

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小鹏汽车原使用 Apache Kafka 接收和处理监控、日志等数据并应用在运营数据分析、安全审计合规等核心场景。随着业务快速发展，Apache Kafka基于ISR多副本保障数据持久性的架构暴露了成本和弹性上的问题。无缝替换成兼容Apache Kafka的AutoMQ后，成本优化 50%+ ，并且可以进行自动水平扩容，无需人工干预。

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千寻位置是一家时空智能基础设施公司，大量的硬件终端设备每天产生大量的消息。Kafka 的成本和弹性问题随着企业不断发展显得日益严峻。AutoMQ 帮助千寻位置日均处理百亿级消息，彻底解决了 Kafka 由于弹性引起的运维痛点，并且帮助企业降低了 50% 以上的 Kafka 成本。

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张亿皓

小红书云原生数据存储专家

小红书通过 RedKafka 的云原生及冷热分层技术，承载公司的海量日志、算法、安全等实时数据，但在灵活扩缩容方面仍然面临难题，且成本存在进一步压缩空间。AutoMQ 基于 EBS 共享存储与对象存储的全新架构，能为扩缩容带来极大的弹性能力提升，其存算分离特性也更契合当前基于 Kubernetes 的运维需求，与小红书当前的消息引擎技术架构结合后，能带来更大的降本增效的空间。

陈天予

长城汽车技术总监

长城汽车在多个公有云平台上构建多云多活的应用系统架构，其中对于消息中间件的跨云多活和实时容灾上存在巨大的挑战。选择 AutoMQ 后，得益于其天然的多云支持和 Kubernetes 兼容性，我们能够实现在多云部署的应用系统多活和流量调配。

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钟厚

京东架构师

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小鹏汽车原使用 Apache Kafka 接收和处理监控、日志等数据并应用在运营数据分析、安全审计合规等核心场景。随着业务快速发展，Apache Kafka基于ISR多副本保障数据持久性的架构暴露了成本和弹性上的问题。无缝替换成兼容Apache Kafka的AutoMQ后，成本优化 50%+，并且可以进行自动水平扩容，无需人工干预。

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王智洋

曹操出行消息中间件负责人

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张亿皓

小红书云原生数据存储专家

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得物原依赖 Kafka 构建可观测平台，每三月需投入多人天实施扩缩容操作。自引入 AutoMQ 后，其将存储卸至 OSS，计算层无状态，完全兼容 Kafka，实现了全自动弹性伸缩，无需人工干预，大幅降低云资源成本，减支高达 85%。

郝豪

得物技术稳定性负责人

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360 公司内部广泛采用了 Apache Kafka，但其存算一体的架构在集群扩缩容时需迁移数据，且容易受到客户端冷读和服务器故障的影响，增加了运维负担。相比之下，AutoMQ 采用存算分离架构，数据存放于对象存储中，集群扩缩容无需数据迁移。此外，AutoMQ 与 Apache Kafka 完全兼容，能有效屏蔽硬件故障，确保读写流量不会相互干扰，显著提升了运维效率并降低了扩容风险。

王任义

360 架构师

陈天予

长城汽车技术总监

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涂鸦采用 AutoMQ 替代 Kafka 用于 IoT 场景，因其优秀的云原生架构避免了跨 AZ 的数据复制，大幅降低了流量成本。此外，其支持的秒级分区迁移功能，极大简化了运维流程，降低了系统扩容的风险。这些优势使 AutoMQ 成为我们理想的选择。

金李东

涂鸦智能架构师

TokenPocket，作为全球领先的多链自托管钱包，面临回放数年前 Kafka 消息的需求。原基于 Apache Kafka 的方案成本高昂。采用 AutoMQ 替代后，数据存储转至对象存储，显著降低了总体成本。

该新能源车企使用 Apache Kafka 收集车机数据，出行高峰和低峰场景吞吐压力波动巨大。原先使用云托管版本只能升配不能降配，选择 AutoMQ 是因为它支持 Auto-Scaling 和持续数据重平衡，可以很好地匹配业务压力自由弹性伸缩并降低集群成本。

该互联网公司大量使用 Kafka 收集应用埋点和运营分析数据，存量集群分布在 IDC，增量业务使用公有云 Kafka 服务。AutoMQ 的技术架构仅依赖 S3 存储，成本优势明显，且天然适合多云和混合云部署。最终，我们的云上集群选择 AutoMQ 全托管的云服务替换了云厂商 Kafka，成本直接降低 50%，IDC 集群选择基于 Ceph 建设 AutoMQ，既能充分利用既有设施，又能实现统一的集群管理。