活动简介
电信行业已经开始利用大数据技术来优化服务。在事件处理方面,批量数据处理给IT系统带来压力。IT支撑无论选择storm还是spark或者采用商业软件IBM Streams,在系统资源使用上,都需要很强的计算能力,Spark Streaming提供了很好的支持容错状态计算,这个计算的基础就是高效的CPU运算速度。再比如商业软件IBM Streams,采用内存网络技术,将数据处理放在内存中,但是事件的响应,仍然需要消耗很高的CPU资源,业务场景需要的计算能力是多元化的。
1. 大数据技术的事件处理,在系统资源使用上,需要很强的计算能力,如何选择Linux服务器?
2. 批量事件处理加载速度太慢,怎么解决?
3. 事件处理池的架构选择有哪些关键要素?