Tiwtter公布了其新型大数据实时处理架构Heron，Tiwtter每天数十亿的事件数据，过去主要使用Apache Storm进行分析处理，现在随着数据量增加等不断演进，他们设计了一个新的系统Heron，充分兼容于Storm的API的实时分析平台。
一个实时流系统要求一定的系统性能能够大规模分析数据，需要每分钟处理数十亿的事件，只能有次秒级的延迟，较高的数据精确性，能够弹性应付流量尖峰。易于调试，方便部署。
为了实现这个目标，他们进行了几种可能方案：拓展Storm，但是因为这个需求已经会改变Storm核心架构，拓展它会造成更长的开发周期，其他开源流处理框并不能在规模 吞吐量和延迟上同时满足要求，而且这些系统不兼容于Storm API，采取新的API意味着更大的变动更长的迁移时间，这样，他们决定建立一个又符合新的要求，又能兼容于Storm API的新系统。
开发Heron主要目标是提高性能预期，提供开发人员的生产性和易于管理，整个Heron架构如图：用户调用Storm API创建和提交拓扑到一个调度器，这个调度器以Job方式运行每个拓扑，每个job由几个容器组成，容器之一运行主拓扑，负责管理拓扑，其余容器每个运行一个流管理器，负责数据路由，有一个度量管理器会收集和报告各种度量数据，很多进程称为Heron实例会运行用户定义的Spout/bolt代码(Storm术语)，这些容器将基于资源跨集群节点被调度和分配，拓扑的元数据如物理计划和执行细节保留在ZooKeeper中。
Heron有以下特点：
1. 抽离的调度器，通过抽象出专门的调度器组件，他们可以轻松在一个共享基础设施上部署运行各种调度框架，如Mesos, YARN和其他定制环境。
2.处理尖峰和拥塞：Heron有反压机制能够在执行时动态调整拓扑中的数据流速率，根本不会影响数据的精确性，这对于应付尖峰流量和管道堵塞时特别有用。
3.易于调试，每个任务以进程级别隔离运行，这就容易理解其运行行为 性能和情况，配合UI能够激活更有效的问题定位。
4.兼容于Storm
5.可扩展性和延迟。
6.Heron性能：Heron比Storm在吞吐量上有10-14倍提升，而延迟降低了5-15倍。