方竫泓
畢業於國立成功大學數學系，現在就讀國立成功大學資訊工程研究所。現於分散式系統實驗室，和團隊一起研究Kafka負載平衡議題。
Sessions
Apache Kafka 爲目前熱門的分散式事件串流平臺，本身自帶各種豐富的功能，比如 Replication, JBOD, Authn/z, Encryption, Compression, At-most/At-least/Exactly once Delivery, Transaction，目前常見的 Kafka 應用包含：高吞吐量的資料管線、串流分析應用和資料整合中介軟體。
隨著叢集經歷上層應用的業務需求增長以及叢集資源使用變化，Kafka 叢集在經過這些現實情境的摧殘後，勢必會遭逢負載不平衡的情況， 放任負載不平衡的情況不顧，最終叢集會遭遇效能瓶頸和叢集穩定性問題。
我們提出了一個開源的高彈性的叢集負載平衡工具 - Astraea Balancer，藉由搬移計劃生成和滿足特定平衡目標的打分機制來做到負載平衡，協助管理者持續維護叢集的和平。
本研究特別感謝『科學園區計畫-自主高效串流資料管理平台與新興應用』和『教育部開源人培計劃』的支持。
摘要
Apache Kafka 是一個分散式事件串流平台(distributed event-streaming platform)，提供訊息的發佈與訂閱。目前有許多知名應用使用，如：LinkedIn, Line, ...等。
而分散式系統會遇到的負載平衡問題，雖然Kafka 在概念上(partition) 有為平衡作考慮，但也是會發生負載平衡問題。為了解決這個問題，我們從客戶端(client) 下手，設計一個訊息分配框架，讓使用者根據自己在意的"效能指標"，決定訊息分配的策略。
本研究特別感謝『科學園區計畫-自主高效串流資料管理平台與新興應用』的支持。