在人工智能技术的支持下，BIGO 推出的视频产品和服务已经获得了巨大人气，用户遍布全球 150 多个国家地区，如 Bigo Live（直播）和Likee（短视频）等。Bigo Live 在150 多个国家地区提供服务，Likee 有 1 亿多用户，在 Z 世代中很受欢迎。

在过去的几年里，我们部署了大量 Kafka 集群来进行支持实时 ETL 和短视频推荐。Apache Pulsar 的分层架构和诸多新特性如低延迟、水平扩展、多租户等帮助我们解决了生产中的很多问题。我们已经采用 Apache Pulsar 构建消息处理系统，特别是在实时ETL、短视频推荐和实时数据报告方面。

在这个演讲中，我将分享我们使用 KoP（Kafka on Pulsar）的经验，探讨如何从 Kafka 无缝迁移到 Pulsar，特别是在提高性能和稳定性方面。我还将分享 Apache Pulsar 在 BIGO 的其他主要应用场景，比如数百万量级主题、实时机器学习，以及与 Flink 和 Flink SQL的集成。

讲师:

陈航: 陈航，Apache Pulsar Committer ，BIGO Staff级工程师，是BIGO消息平台团队的负责人，负责创建一个集中的pub-sub消息平台，该平台提供大量的服务/应用流量。他将Apache Pulsar引入BIGO消息平台，并与上游和下游系统如Flink、ClickHouse和其他内部系统集成，进行实时推荐和分析。他专注于Pulsar的性能调整，新功能开发和Pulsar生态系统的整合。