[实时计算flink]应用场景

news2024/10/12 9:54:38

本文将以部门场景和技术领域场景为例,为您介绍实时计算Flink版的大数据是实时化场景。

背景信息

作为流式计算引擎,Flink可以广泛应用于实时数据处理领域,例如ECS在线服务日志,IoT场景下传感器数据等。同时Flink还能订阅云上数据库RDS、PolarDB等关系型数据库中Binlog的更新,并利用DataHub、SLS、Kafka等产品将实时数据收集到实时计算产品中进行分析和处理。最终,分析结果可写入不同的数据服务中,例如MaxCompute、MaxCompute-Hologres交互式分析、人工智能平台 PAI、Elasticsearch等,以提高数据利用率,满足业务需求。

解决方案

部门场景

从企业部门职能的角度,可以将实时计算Flink版划分为以下场景:

department

  • 业务部门:实时风控、实时推荐、搜索引擎的实时索引构建等。

  • 数据部门:实时数仓、实时报表、实时大屏等。

  • 运维部门:实时监控、实时异常检测和预警、全链路Debug等。

技术领域

从技术领域的角度,实时计算Flink版主要用于以下场景:

实时ETL和数据流

实时ETL和数据流的目的是实时地把数据从A点投递到B点。在投递的过程中可能添加数据清洗和集成的工作,例如实时构建搜索系统的索引、实时数仓中的ETL过程等。

ETL

实时数据分析

数据分析指的是根据业务目标,从原始数据中抽取对应信息并整合的过程。例如,查看每天销量前10的商品、仓库平均周转时间、文档平均单击率、推送打开率等。实时数据分析则是上述过程的实时化,通常在终端体现为实时报表或实时大屏。

Realtime Analysis

事件驱动应用

事件驱动应用是对一系列订阅事件进行处理或作出响应的系统。事件驱动应用通常需要依赖内部状态,例如欺诈检测、风控系统、运维异常检测系统等。当用户行为触发某些风险控制点时,系统会捕获这个事件,并根据用户当前和之前的行为进行分析,决定是否对用户进行风险控制。

Evnet Oriented

风控监测系统

实时计算Flink版可以处理复杂的流处理和批处理任务,也提供了强大的API,执行复杂的数学计算并执行复杂事件处理规则,帮助企业对实时数据进行实时分析,提高企业的风控能力。例如检测APP中的点击行为、识别IoT数据流不规则变化等。

阿里云实时计算Flink全托管产品的功能点和价值,以及和开源Flink的对比优势。

类型

功能

描述

价值

性能与成本

兼容性

全面兼容开源Flink,包括各层API、参数配置及SQL语法等。

更好的引擎性能和更细粒度资源配置使得整体TCO优于开源,且灵活的付费模式以及智能扩缩容,进一步提高了资源使用的精细程度。

核心性能提升

  • GeminiStateBackend是阿里自研的后端存储系统,采用全新的架构和数据结构设计,支持存储计算分离,摆脱了状态数据的本地盘存储限制,并且还支持KV分离,从而大幅提升双流或多流Join作业的效率。此外,GeminiStateBackend还能自适应参数调优,消除了手动调参的烦恼。在Nexmark流计算标准性能测试中,性能是开源Flink的2倍左右,详情请参见企业级状态后端存储介绍和性能白皮书(Nexmark性能测试)。

  • SQL引擎在兼容开源Flink语法的同时增加了一系列优化,包括但不限于算子的状态结构优化、计算层延迟物化、Codegen增强,以及针对Join场景如维表Cache增强、数据倾斜,流Join Minibatch优化、精细化的状态设置等,实现CPU、内存利用率的提升及状态存储用量的降低。

资源利用率提升

您可以根据业务负载进行弹性扩缩容,详情请参见动态扩缩容与参数动态更新。

您可以配置智能调优,无人值守自动监控并调整作业资源分配,并可以在指定时间段应用对应的资源计划,帮助您平稳顺利地度过业务洪峰,同时最大程度的节省成本,详情请参见配置自动调优。

您可以进行细粒度资源管理,支持SQL算子级别的精细化资源(CPU和Memory)配置,大规模作业资源利用率提升100%,详情请参见配置作业资源。

付费类型

您可以根据自身业务特点,选择包年包月或者按量付费,详情请参见计费项。

特色能力

数据实时入湖入仓

支持整库实时同步、分库分表实时同步和表结构变更实时同步,详情请参见数据同步模板。

可以更加高效便捷地对包含分库分表等架构的业务数据库、消息中间件中的数据进行实时的入湖入仓。

实时风控场景能力

企业级复杂事件处理(CEP)支持作业无需重启动态可配置规则,实现在线实时风控等场景的不间断生产级能力,详情请参见复杂事件处理(CEP)语句。

应用于实时营销、实时风控、安全态势感知等领域,提升开发效率和大规模数据处理能力,同时保证业务连续性。

上下游数据连接(Connector)

  • 涵盖阿里云产品和开源社区30+主流引擎,涉及数据库、消息中间件、数据仓库、湖格式、文件系统等多种上下游存储,详情请参见支持的连接器。

  • 支持特有数据模拟Connector贴近业务含义的测试数据。

  • 相对开源版本,Connector也有诸多易用性和稳定性提升。

  • 可以按需自定义注册Connector对接各种外部存储系统。

您无需自己开发对接各种上下游生态,并操心稳定性和性能。

开发效率

作业开发

多语言支持:一站式开发管理平台,包括SQL、Java、Scala和Python语言。

您无需自己搭建或者对接开源。Flink SQL简单易懂,整体开发环境上手便捷。

多版本支持:支持主流Flink版本,包括多版本作业代码比较和回滚,详情请参见管理作业版本。

提供元数据管理:您可以通过Catalog连接常见的上下游组件(例如MySQL、Hive、Hologres、DLF和Kafka等),进行统一元数据管理与使用,详情请参见管理元数据。

自定义函数:您可以方便地管理和使用自定义函数,详情请参见管理自定义函数(UDF)。

代码模板:提供20多个Flink SQL通用场景的模板,帮助您快速了解如何使用Flink SQL构建作业代码,详情请参见代码模板。

代码调试

测试数据管理:支持线上采样和模拟测试数据管理,方便构建测试流程,详情请参见作业调试。

程序员、甚至是数据分析师都可以完成调试和上线的动作,大幅减少调试测试成本,提高作业上线速度和质量。

快速运行调试:基于Session集群实现作业秒级启停,大幅提高作业调试效率。

中间结果展示:支持中间结果展示,提高复杂SQL的调试效率。

开发生产隔离:开发调试过程不影响生产作业和数据。

运维管理

监控告警

丰富的指标监控和维度聚合,便于排查作业延迟、数据倾斜、反压等问题,详情请参见监控指标说明。

大幅提高系统稳定性,减少运维工作量,降低调优的难度。精细化资源管理,大幅度降低成本。提供原厂高可用服务保障。

通过钉钉、邮件、短信、电话等途径进行及时告警,并可对接企业内部统一监控告警系统(Prometheus),详情请参见自定义监控指标及上报渠道。

问题分析与诊断

动态修改作业的配置,无需启停即可对日志Level、火焰图是否开启等配置进行在线调整。

对于反压、Job异常、TM失联等常见问题提供智能化诊断和快速日志定位分析,给出调优或者修改建议,并联动自动调优能力帮助您定位问题,详情请参见作业智能诊断。

高可用保障

原厂运维服务兜底,SLA 99.9%保证。

全链路自动容错能力,支持JobManager容错,系统无单点,更稳定。

提供更快速的非全局(单点)容错恢复能力,在数据一致性和业务连续性间提供灵活平衡。

状态管理

提供完整的系统检查点和作业快照生命周期管理,提供状态兼容性检查和状态数据迁移,以最大可能地复用原来的状态数据。

企业安全

空间隔离

支持租户级和项目级的资源和代码隔离,满足跨团队协作需求。

提供了企业多部门协同工作互不干扰的能力,安全可控地满足企业内控外审要求。

访问控制

与阿里云账号体系打通,支持多角色的访问控制。

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