在过去十年中，随着水平扩展的开源数据库和流技术(如Apache Cassandra和Apache Kafka)的出现，开发快速可扩展的大数据应用程序变得非常容易。云原生趋势也加速了对这些技术的吸收和使用，并且它们可以作为托管服务在多个云平台上使用。但是，使用多种大规模可伸缩的开源技术构建复杂的分布式应用程序可能变得太容易了，因为仍然有许多性能和可伸缩性问题需要注意。在这次演讲中，我将对我在过去六年中使用Apache Cassandra和Apache Kafka(以及更多)构建实际演示应用程序所克服的一些性能和可伸缩性挑战进行高级概述，并补充我们对数千个生产集群的操作的性能见解。

Speakers:

保罗Brebner: NetApp, 开源技术传播者, Paul是Instaclustr(现为NetApp旗下的Spot)的开源技术传播者。在过去的六年里，他一直在学习新的可扩展大数据技术，构建现实的演示应用程序，并在博客上谈论越来越多的开源技术，包括Apache Cassandra、Apache Spark、Apache Kafka、Apache ZooKeeper、Redis、OpenSearch、PostgreSQL、Cadence等等。

自从学习在VAX 11/780上编程以来，Paul在分布式系统、技术创新、软件架构和工程、性能工程、网格和云计算、数据分析和机器学习方面拥有丰富的研发、教学和咨询经验。

Paul还曾在怀卡托大学(新西兰)、新南威尔士大学(悉尼UNSW)、澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO，澳大利亚)、伦敦大学学院(UCL，英国)、澳大利亚国家信息通信技术(NICTA)、澳大利亚国立大学(ANU)和几家科技初创企业(包括创始人/首席技术官)工作。Paul拥有机器学习硕士学位(怀卡托大学一等荣誉)和学士学位(怀卡托大学计算机科学与哲学)。