視頻內容：
流數據在企業中往往扮演着重要的角色，是實時數據分析的基礎。隨着企業對數據質量，對數據分析實時性的重視程度的不斷提高，企業對流數據的存儲需求也越來越高。企業需要更好的服務可用性，更高的數據容災能力，更靈活的擴縮容以及可運維性。那該通過什麼方式去滿足這些訴求？面向未來的業務發展趨勢，我們需要什麼樣的企業流數據平臺？
“如何建設更好的流數據平臺”是每個大數據企業都避不開的話題，無論你是使用 Kafka 還是 Pulsar，都需要了解流數據處理的原理，在實踐中都會遇到各種業務場景帶來的問題。所以本次分享也會以 Apache Pulsar 爲例，講解企業構建流數據平臺時，如何通過存儲計算分離架構提供更靈活的擴縮容能力，如何實現海量數據存儲能力和更靈活的數據容災能力以及數據一致性等等。同時也會從多個方面對比 Apache Kafka 和 Apache Pulsar。
視頻大綱：
- 爲什麼要構建統一的企業流數據平臺？
- 構建統一流數據平臺的難點
- 以 Apache Pulsar 爲例，講解如何解決構建統一流數據平臺的難點
- 未來: 統一的流處理和批處理
聽衆受益
- 瞭解企業流數據平臺建設
- 瞭解構建統一流數據平臺的理論和實踐知識
- 爲流數據平臺或消息系統做產品選型提供參考
講師介紹：
李鵬輝，StreamNative 研發工程師，負責 Apache Pulsar 核心功能設計以及開發工作。曾經是智聯招聘流數據平臺負責人，2018 年成功將 Apache Pulsar 在智聯招聘落地成爲智聯招聘的統一流數據平臺。也是 Apache Pulsar Committer 和 PMC member。