为什么我们在大规模实时数据处理中使用Apache Kafka
内容提要
SecurityScorecard使用实时数据提供组织全面的安全状况视图。他们每天分析超过300种问题类型，识别200多亿个安全漏洞。他们采用Confluent Cloud和Confluent Platform进行数据流处理，构建了名为Horus的全球分布式系统。SecurityScorecard在流式基础设施成本上节省了200万美元。他们还使用Confluent进行数据治理和效率，使多个团队能够轻松共享和管理相同的源数据。迁移到Confluent Cloud简化了操作任务并降低了成本。SecurityScorecard实现了无与伦比的可扩展性，现在可以在10天内扫描超过2000个端口。他们计划利用Apache Flink进行进一步的增强。在构建流式数据管道时，建立及时性、使用模式、利用生态系统，并仅开发必要的部分是重要的。使用托管的数据流平台可以消除基础设施管理问题。
关键要点
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SecurityScorecard使用实时数据提供组织全面的安全状况视图。
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每天分析超过300种问题类型，识别200多亿个安全漏洞。
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采用Confluent Cloud和Confluent Platform构建流式数据管道。
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创建名为Horus的全球分布式系统，节省了200万美元的流式基础设施成本。
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Horus使用实时流式管道和连接器处理数据，支持全球范围内的任务。
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数据治理对SecurityScorecard至关重要，使用自定义的Protobuf库管理敏感数据访问。
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Confluent的Stream Governance功能增强了数据治理和效率。
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迁移到Confluent Cloud简化了操作任务，节省了约125,000美元的年度成本。
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SecurityScorecard现在可以在10天内扫描超过2000个端口，提升了可扩展性。
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在构建流式数据管道时，及时性、使用模式和生态系统的利用非常重要。
延伸问答
SecurityScorecard如何利用实时数据提升安全状况视图？
SecurityScorecard通过分析互联网来源的数据，识别潜在的安全漏洞，从而提供全面的安全状况视图。
SecurityScorecard在流式数据处理上节省了多少成本？
SecurityScorecard在流式基础设施上节省了超过200万美元的成本。
Horus系统的主要功能是什么？
Horus是一个全球分布式系统，能够实时处理数据并执行各种安全任务，如IPv4扫描和漏洞检测。
迁移到Confluent Cloud对SecurityScorecard的影响是什么？
迁移到Confluent Cloud简化了操作任务，减少了约125,000美元的年度成本，并降低了80%的后续操作负担。
SecurityScorecard如何实现数据治理？
SecurityScorecard使用自定义的Protobuf库和Confluent的Stream Governance功能来管理敏感数据的访问和共享。
在构建流式数据管道时需要注意哪些关键因素？
在构建流式数据管道时，及时性、使用模式、生态系统的利用和仅开发必要部分是关键因素。
