AscentStream

在Pulsar broker中, 消息的Retention, Expiry和Backlog quota是比较重要的功能，它们表现的是Pulsar对于流经它的数据的管理。

将 AI 的智能决策能力与 Pulsar 强大的底层架构相结合，无疑会为未来的数据平台运维和管理带来革命性的变化。

Apache Pulsar 早在多年前就引入了存算分离的架构设计，并在生产环境中广泛验证了其可行性和优势。

基于 pulsar 实现 EDA，与传统多智能体协同常见的 http 协议互补，提供更灵活、松耦合的智能体通信方案

通过 Pulsar Functions ，可以使用 Python 函数发布与订阅消息，实现实时的机器学习推测。

Kafka 的扩展性和可操作性挑战正是 Pulsar 在设计之初就试图解决的问题。从技术角度看，LinkedIn 基本上是在重新发明 Apache Pulsar 的轮子。

ASP 社区版是一款完全免费的 Pulsar 集群管理控制台，基于 Docker 构建，一行命令即可完成本地部署。

未来的消息队列，不仅是数据的搬运工，更是AI Agent 世界的智能信息基础设施，是高效协同的基石，是可靠行动的保障，是事件感知的触角。

省流：直接选pulsar，秒级扩缩容、存算分离、异地容灾高可靠、跨集群部署高可用、高一致、PB级高吞吐、毫秒延迟