赵健博，大数据领域专家，快手大数据架构团队的负责人，目前负责快手公司 Hadoop 生态中存储、调度、计算、AI 架构等子系统内核与周边子系统的研发，与在公司内的应用。2009 年毕业于中国科学院计算所，曾就职于百度、奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括分布式计算、调度与存储系统等。

内容介绍

Kafka 系统在快手有着很广泛的应用，除作为消息队列服务于快手三大 Tab 页、上传、支付等在线核心服务之外，还作为数据交换中心支撑数据分析，模型训练等离线业务场景。随着快手业务的高速发展， Kafka 集群的规模也成指数增长，目前 Kafka 集群日消息处理总量达数万亿级别，峰值超过 1 亿 /s。与此同时我们也面临了很多新问题与技术挑战。本次分享将会介绍 Kafka 系统在快手的应用实践、我们遇到的问题以及相应的技术的演进过程。例如，我们如何解决 Kafka 扩展性、性能，如何做数据 Mirror 集群管理等等。

演讲大纲

1. Kafka 系统在快手的应用场景以及业务规模；
2. Kafka 系统在快手的技术演进过程；
3. Kafka 系统在快手的未来规划。