主要观点总结
本文介绍了京东研发工程师在JDQ平台、CubeFS以及解决Apache Kafka在云原生环境下挑战方面的经验，特别是AutoMQ的应用和优化实践。文章涵盖了平台介绍、挑战分析、解决方案和未来展望。
关键观点总结
关键观点1: JDQ平台介绍
京东内部使用基于Apache Kafka构建的JDQ平台，支持集团内部多个业务部门和业务线。
关键观点2: CubeFS介绍
CubeFS是一款云原生开源存储系统，京东作为早期应用者，在内部大规模使用了CubeFS，支撑业务稳定运行。
关键观点3: Kafka在云原生环境下的挑战
Apache Kafka在直接部署在CubeFS上时会产生数据冗余和额外的网络带宽消耗，增加了总体成本；同时，Kafka的架构在Kubernetes上运行面临诸多挑战，如扩缩容操作复杂等。
关键观点4: AutoMQ的解决策略
AutoMQ采用计算与存储分离的共享存储架构，兼容S3 API，解决了Kafka在云原生环境下的挑战，包括降低成本、提高效率、极速弹性和自动平衡等。
关键观点5: AutoMQ在京东的优化实践
介绍了AutoMQ在京东生产环境中部署的优化实践，包括CubeFS Object Node服务部署优化、文件数过多优化、空目录优化和S3请求接口兼容扩展等。
关键观点6: AutoMQ的应用效果
AutoMQ在京东生产应用中取得了显著效果，包括降低存储和带宽成本、提高扩缩容效率等。
关键观点7: 未来展望
未来，京东将进一步推广和深化AutoMQ的应用，促进数据基础设施全面云化、云原生化，并降低成本、提高效率。
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