AutoMQ 与云器达成生态合作：实时数据架构成本直降 60%！

数字生态

2025年7月30日

AutoMQ 与云器正式达成生态战略合作！

在实时数据成为企业决策核心资产的今天，如何以更低的成本、更高的性能和更简单的架构实现海量数据的实时处理，成为摆在企业面前的重要课题。为应对这一挑战，AutoMQ 与云器正式达成战略合作，共同发布全新的 Lakehouse 实时数据解决方案。此次合作将重塑从数据采集到分析洞察的整个链路，助力企业实现真正的全域数据实时价值释放。

关于云器

云器科技是新一代计算模型“通用增量计算”的提出者与原创研发团队，总部位于杭州，是国家高新技术企业，入选工信部信通院“大数据星河奖”优秀企业。

云器 Lakehouse 是由云器科技完全自主研发的新一代云湖仓 。使用增量计算的数据计算引擎 ，性能可以提升至传统开源架构例如Spark的 10 倍，实现了海量数据的全链路-低成本-实时化处理，为 AI 创新提供了支持全类型数据整合、存储与计算的平台，帮助企业从传统的开源 Spark 体系升级到 AI 时代的数据基础设施。

基于云器Lakehouse实现一体化架构，打造AI时代数据基础设施

此次 AutoMQ 与云器的战略合作，不仅整合了实时流处理与湖仓一体化的技术优势，更为客户提供了从数据采集到分析的全链路云原生解决方案，有效提升数据处理效率、降低基础设施成本，并保障业务在高并发场景下的稳定性与弹性，帮助企业实现更实时的数据处理，更快速的业务分析响应和更全面的数据洞察。

关于 AutoMQ

AutoMQ 是一个完全兼容 Apache Kafka 协议的开源流数据平台，致力于解决传统 Kafka 在云环境中面临的高运维、高成本与扩展受限问题。保持和 Apache Kafka 100%兼容 前提下，AutoMQ 可以为用户提供高达 10 倍的成本优势以及百倍的弹性优势 ，同时支持秒级分区迁移和流量自动重平衡，解决运维痛点。

与传统 Kafka 实现不同，AutoMQ 采用存储与计算解耦架构，底层使用对象存储（如 Amazon S3、阿里 OSS）替代本地磁盘，具备天然的弹性扩展能力和显著的成本优势。企业可以通过 AutoMQ 轻松处理每秒千万级别的高并发数据写入，实现跨云部署、自动伸缩，并大幅简化流处理链路的管理与维护。

AutoMQ × 云器：打造企业级 Kafka 云原生最佳实践

此次 AutoMQ 与云器达成的生态战略合作，聚焦于企业数据基础设施升级过程中广泛存在的痛点，尤其是在 Kafka 与传统数仓结合方案中暴露出的性能与架构瓶颈。

面对高成本、高延迟和低灵活性等难题，越来越多企业在构建实时数据架构时感受到传统方案的局限性。Kafka 集群常年运行在高资源配置下，消息积压频发，业务实时性受限；传统数据仓库链路长、计算周期慢，难以支撑分钟级的运营监控或算法迭代。此外，在数据驱动越来越成为业务核心的当下，企业也亟需具备支持快速试验、快速上线的分析能力，而这恰恰是传统方案的短板。

为此，AutoMQ 和云器联合提出一套覆盖采集、传输、存储与分析全流程的流式数据解决方案。在数据接入端，AutoMQ 以 Kafka 协议兼容的方式无缝替代原有 Kafka，降低消息链路的运维与成本负担；在存储与处理层，云器 Lakehouse 通过 LH Pipe 实现流数据实时入湖，并借助增量计算引擎构建分钟级更新的分析体系，使企业能够在数据到达的数分钟内完成加工与分析。