Kafka的存储需求，在功能面是存储的数据是消息流，数据量级非常大；数据CRUD操作足够简单，主要为并发非常高和百万级TPS的追加写、无需更改、能根据消费位移offset和时间戳timestamp查询消息、能定期删除过期的消息；在非功能性面是高性能要求、高可用的稳定性要求、高扩展性要求...(more)

目前已经实现Kafka组件的容器化，基于Operator技术如何在银行业实现落地kafka?

使用kafka+nas的方案与rabbitmq+本地盘的方案，有什么优劣对比？

.消息平台的定位：是定位于交易类的系统。还是统计类的系统。是否参与客户的交易？

若一笔交易的发生，如何通过kafka进行数据流的中转？将数据流转至不同的系统？如果是通过不同的topic进行数据流转。如何有效的管理kafka中的topic

Kafka容器化服务对银行行业的业务和技术有什么启示和建议？