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原作者：Ben Lorica、Jesse Anderson 翻译：StreamNative-Sijia
多层架构、可扩展、多租户和持久性只是众多公司选择 Pulsar 的一部分原因。
想要了解更多关于 Apache Kafka、Apache Pulsar、Apache Spark 和其他数据技术的信息，欢迎参加 2019 年 9 月 23 日至 26 日在纽约市举办的 Strata Data Conference，在 ”Data Engineering & Architecture” 研讨会上均有介绍。
企业通过越来越多的系统和设备生成数据，消息传递和事件流解决方案也（尤其是 Apache Kafka）得以广泛使用。在过去的一年里，我们一直在追踪 Apache Pulsar（以下简称 Pulsar）的进展。虽然 Pulsar 是一个后起新秀，但的确是个功能强大的解决方案。Pulsar 由 Yahoo 研发并开源，旨在智能地处理、分析和交付数据（数据来自不断扩展的服务和应用程序），因此非常适合现代数据平台。另外，Pulsar 也被设计成可以减轻与复杂分布式系统相关的运维负担。
还有谁对 Pulsar 感兴趣？Streamlio 的 CEO Karthik Ramasamy 分享了最近访问 Pulsar 主页用户的地理统计数据：
在几千名访问者中，有 33% 来自美洲，36% 来自亚太地区，27% 来自欧洲、中东和非洲。
尽管 Apache Kafka 是迄今为止最受欢迎的发布 / 订阅解决方案，但在过去的一年中，我们发现有不少公司使用 Pulsar。事实证明，Pulsar 的一些特性受到了这些公司的重视，包括：
- 多层架构：由服务层（broker 协调消息接收、存储、处理和传递）、存储层（使用 Apache BookKeeper 节点持久化消息）和处理层（通过 Pulsar functions 或 Pulsar SQL）组成。
- 高性能和可扩展性：Pulsar 已经在 Yahoo 使用了多年，每天处理超过 200 万个主题中的 1000 亿条消息。它能够支持数百万个主题，同时还能保证高吞吐量和低延迟的性能。
- 易于增加存储或服务，而无需重新平衡整个集群：多层架构允许存储可以被独立地添加，也允许在不停机的情况下扩展服务层和存储层。
- 支持常见消息模型，包括发布 / 订阅消息和消息队列。
- 多租户：单个 Pulsar 集群能支持整个企业的需求，并允许每个团队拥有各自的命名空间和容量。
- 持久性（无数据丢失）：数据被复制多份并同步到磁盘。
- 跨地域复制：原生支持跨地域分布的应用程序。Pulsar 支持多个模式，方便在集群之间复制数据。
上一代消息系统主要关注移动数据，而新兴框架（例如，Pulsar）则添加了数据处理功能，这些功能对于将数据提供给分析和 AI 应用至关重要。互联设备的增加、5G 的来临、机器学习和 AI 重要性的日益增长，都要求企业建立基础架构，用于捕获、处理和移动数据流。企业也将越来越需要（近）实时执行这些任务。好消息是，用于数据管理、处理、传输和调度的关键组件在不断改进，自动化技术应该能够降低运营负担。
