什么是阿里云實時計算Flink

實時計算Flink大家可能并不陌生，在實時數據處理上，可能會有所接觸，因為其強大的實時數據分析處理能力，所以常常被用在數據量較大，同時對于實時數據分析能力較高的場景，比如雙十一的大屏。那么什么是阿里云實時計算Flink版？【實時計算Flink版是一套基于Apache Flink構建的?站式實時大數據分析平臺，提供端到端亞秒級實時數據分析能力，并通過標準SQL降低業務開發門檻，助力企業向實時化、智能化大數據計算升級轉型。】為了更好的理解什么是阿里云實時計算Flink，我們來看一看他的應用場景，這樣可以快速的方便大家在以后的產品選擇中更有印象的想起來這款產品。

應用場景

作為流式計算引擎，實時計算Flink可以廣泛應用于實時數據處理領域，例如ECS在線服務日志，IoT場景下傳感器數據等。同時Flink還能訂閱云上數據庫RDS、PolarDB等關系型數據庫中Binlog的更新，并利用DataHub、SLS、Kafka等產品將實時數據收集到實時計算產品中進行分析和處理。并且，分析結果可寫入不同的數據服務中，例如MaxCompute、MaxCompute-Hologres交互式分析、人工智能平臺 PAI、Elasticsearch等，以提高數據利用率，滿足業務需求。

就比如我們常聽說的數據實時大屏、實時報表等應用場景，最經典的就屬雙十一的成交量大屏了，也同樣離不來實時計算Flink的身影。
從技術領域分析實時大屏的場景，就是實時數據分析：根據需要展示的業務目標，從原始數據中抽取對應信息并整合，比如成交量、成交金額等。實時數據分析則是上述過程的實時化，通常在終端體現為實時報表或實時大屏。

當然除了實時大屏，實時計算Flink還有其他的應用場景，比如 實時ETL和數據流：實時地把數據從A點投遞到B點，在投遞的過程中可能添加數據清洗和集成的工作；事件驅動應用：對一系列訂閱事件進行處理或作出響應的系統。當用戶行為觸發某些風險控制點時，系統會捕獲這個事件，并根據用戶當前和之前的行為進行分析，決定是否對用戶進行風險控制；風控監測系統：可以處理復雜的流處理和批處理任務，也提供了強大的API，執行復雜的數學計算并執行復雜事件處理規則，幫助企業對實時數據進行實時分析，提高企業的風控能力。

實時計算Flink&自建Flink集群

在說起這個問題之前，大家對于商用的產品和自建的開源產品都會有一個自己的概念。比如說商用的產品收費，自建的產品也收費；商用的產品服務好，自建的產品看心情；商用的產品處理問題及時高效，自建的產品看運維人員技術能力；等等的一些理解。其實，也確實是，對于阿里云實時計算Flink來說，相比自建Flink集群，真的是有太多的優勢了，下面我們從幾個方面來詳細說說。

性價比

阿里云實時計算Flink版：在兼容性上全面兼容開源Flink，包括各層API、參數配置及SQL語法等。自研的GeminiStateBackend，采用全新的架構和數據結構設計，支持存儲計算分離，擺脫了狀態數據的本地盤存儲限制，并且還支持KV分離，從而大幅提升雙流或多流Join作業的效率，還能自適應參數調優；
在資源利用率上可以根據業務負載進行彈性擴縮容，可以配置智能調優，無人值守自動監控并調整作業資源分配，節省人力成本，支持多種付費類型，可以根據業務選擇付費類型，從而解決成本。
自建Flink集群：自建Flink集群需要自行設計數據存儲架構，同時不能自適應參數調優，在業務開始后，不能根據實際情況智能調優，且需要運維人員全程護航，不具備動態擴縮容的能力。

開發效率

阿里云實時計算Flink版：作為一站式開發管理平臺，支持包括SQL、Java、Scala和Python語言。支持主流Flink版本，包括多版本作業代碼比較和回滾。提供元數據管理，支持自定義函數，提供20多個Flink SQL通用場景的模板，幫助您快速了解如何使用Flink SQL構建作業代碼。支持線上采樣和模擬測試數據管理，方便構建測試流程。支持中間結果展示，提高復雜SQL的調試效率。
自建Flink集群：自建Flink集群由于是開源產品，并不具備以上商業化的改造開發，需要專業的技術人員才可以完成調試和上線的動作，同時大量的調試測試成本，在作業上線速度和質量上也是遠沒有阿里云實時計算Flink版高效快速。

運維管理

阿里云實時計算Flink版：具有豐富的指標監控和維度聚合，便于排查作業延遲、數據傾斜、反壓等問題，同時提供實時告警能力，幫助企業快速解決問題。并且對于反壓、Job異常、TM失聯等常見問題提供智能化診斷和快速日志定位分析，給出調優或者修改建議，并聯動自動調優能力幫助您定位問題。同時提供全鏈路自動容錯能力，支持JobManager容錯，系統無單點，更穩定。
自建Flink集群：自建Flink集群相對于云產品，最大的缺點就是運維上的難度，為了保障服務的穩定性，需要高技術運維人員實時檢測，保障服務運行，同時在問題排查解決上缺少智能化手段，定位問題更慢，解決更拖延，需要投入的運維力量更多。

企業安全

阿里云實時計算Flink版：支持租戶級和項目級的資源和代碼隔離，滿足跨團隊協作需求。另外阿里云系列產品往往都支持通過角色控制來控制權限，提高系統資源的安全性。
自建Flink集群：自建Flink集群相對于云產品往往沒有太嚴格的資源隔離條件及角色控制管理，因此相對比較混亂，容易造成數據的丟失等。

場景落地

阿里云實時計算Flink版提供端到端亞秒級實時數據分析能力，企業可以通過實時計算Flink的實時數據分析能力，根據業務目標，從原始數據中抽取對應信息并整合，最后通過展示工具實時展示指標變化，從而在應對大促場景時快速的調整策略，以求達到最大的營收。數據分析工具可以選擇實時計算Flink版，同時也可以選擇實時數倉Hologres+DataV數據可視化 從而搭建實時數據大屏。比如這里有一個實驗場景：基于Hologres+Flink搭建GitHub實時數據大屏 。整個架構通過以下步驟實現：首先搭建實時數倉，通過Flink可對待處理數據進行實時清洗，完成后Hologres可直接讀取Flink中的數據，并對接BI分析工具將數據實時展示在大屏中

當然，這只是當前實驗場景選擇的實時數倉Hologres以及實時大屏DataV，而在實際企業的業務場景中，你可以將實時數倉Hologres換成你自己的需要實時清洗的數據源，通過實時計算Flink的數據清洗分析能力，最終將數據結果展示在實時大屏中，展示出類似這樣的效果

具體的實驗場景鏈接感興趣的小伙伴可以自行搭建，整個過程都有操作部署文檔，適合新手搭建，同時可以助力企業或者開發者快速熟悉實時計算Flink版的應用：https://developer.aliyun.com/adc/scenario/aac47c6b8b8341beaed8920d8ea18f1e?spm=a2c6h.13858378.0.0.66464edfy6vH4T
對于阿里云實時計算Flink版來說，只要你的企業需要，有大量數據實時分析處理的需求，那么你可以考慮實時計算Flink版，成本方面相對于自建Flink集群來說更加靈活，如果企業只是需要暫時使用，那么可以開通按量計費，使用多少付費多少，不會產生額外的收費，性價比更高。而如果企業有長期的需求，那么可以開通包年包月類型，相對于按量計費來說，更加優惠，總的來說，阿里云實時計算Flink版相對于企業來說，從性價比、安全性、開發效率、運維管理方面都有的很大的吸引力，感興趣的可以來看看吧。阿里云實時計算Flink版官網地址：https://www.aliyun.com/product/bigdata/sc