Realtime Compute for Apache Flink introduit des fonctionnalités IA étendues, la publication de Skills Agent et des améliorations de l'auto-ajustement le 12 juin 2026.
Cette mise à niveau sera déployée progressivement dans toutes les régions. Pour consulter le calendrier détaillé du déploiement, vérifiez les dernières annonces sur le côté droit de la console Realtime Compute. Si vous ne pouvez pas accéder aux nouvelles fonctionnalités, votre compte n'a pas encore été inclus dans le déploiement progressif. Pour demander une mise à niveau anticipée, ou envoyez un ticket, et nous organiserons cela en fonction des conditions réelles.
Vue d'ensemble
Cette version enrichit les capacités basées sur l'IA et améliore l'expérience d'auto-ajustement. L'assistant IA invoque désormais des Skills pour la gestion des tâches, le diagnostic des pannes et l'ajustement des ressources, ce qui permet d'effectuer des opérations d'exploitation et de maintenance courantes en langage naturel. Les Skills Flink sont répertoriées dans Comprendre les Skills Agent, permettant à des agents externes tels que DataWorks de les installer et de les intégrer à la demande pour un contrôle cross-produit de Flink en langage naturel. AI Function prend désormais en charge l'enregistrement de services via les packages de comptes Alibaba Cloud Model Studio, supprimant ainsi la nécessité de fournir votre propre clé API. L'auto-ajustement ajoute la prise en charge des tâches d'ingestion de données Flink CDC YAML et s'intègre aux scores de santé pour une meilleure visibilité sur l'état de l'ajustement.
Côté plateforme
Capacités IA
L'assistant IA acquiert la capacité d'invocation de Skills : L'assistant IA de la console peut déclencher des Skills — telles que les opérations sur les tâches, les diagnostics d'exploitation et de maintenance, l'ajustement des ressources et les questions-réponses — via le langage naturel. Il retourne des résultats structurés avec des recommandations de paramètres et des conseils pour les étapes suivantes.
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Premier lot de Skills Agent publié sur Alibaba Cloud Skill Hub : Realtime Compute for Apache Flink publie ses deux premières Skills Agent sur le Alibaba Cloud Skill Hub. Ces Skills s'intègrent aux plateformes d'agents IA telles que Claude Code et OpenClaw, permettant la gestion basée sur le langage naturel des instances d'espace de travail Flink et des opérations d'exploitation et de maintenance des tâches.
alibabacloud-flink-instance-manage : Gère le cycle de vie des instances et des namespaces Flink. Prend en charge l'interrogation des régions et zones disponibles, la création d'instances, la vérification de l'état des instances, la création et l'interrogation de namespaces, ainsi que le listage des tags de ressources. Idéal pour le provisionnement d'instances et la planification de capacité.
alibabacloud-flink-workspace-ops : Traite les tâches quotidiennes d'exploitation et de maintenance de l'espace de travail. Couvre la gestion complète du cycle de vie (démarrage, arrêt, diagnostic, suppression) pour les Session Clusters et les tâches déployées, ainsi que les opérations de configuration de l'espace de travail telles que les requêtes de tables, la gestion des membres et la gestion des variables.
Fonctionnalités de la plateforme
Les nouveaux achats prennent en charge pvtz dans les scénarios VPC partagé : De nouvelles instances Flink peuvent désormais être achetées dans des environnements VPC partagés sans configuration réseau supplémentaire.
Permissions d'accès à l'espace de travail par groupe de ressources : L'accès à l'espace de travail peut être contrôlé au niveau du groupe de ressources Alibaba Cloud pour assurer l'isolation multi-équipes.
La console de facturation intègre l'autorisation de groupe de ressources Alibaba Cloud : Prend en charge le contrôle d'accès au niveau du groupe de ressources.
Améliorations de l'expérience
Auto-ajustement :
Ajout de la prise en charge des tâches d'ingestion de données Flink CDC YAML : L'auto-ajustement couvre désormais les scénarios d'ingestion de données.
Prise en charge de la mise à l'échelle dynamique du CPU TM : Ajustez l'allocation CPU du TaskManager sans redémarrer la tâche.
Intégration de l'auto-ajustement avec les scores de santé : Lorsque les diagnostics de score de santé détectent des menaces liées aux ressources, l'auto-ajustement se déclenche automatiquement, bouclant ainsi la boucle entre la détection des problèmes et l'ajustement en un clic.
Files d'attente de ressources :
Optimisation de la logique de calcul des CU utilisées : Lorsque le ratio CPU/mémoire n'est pas de 1:4, les CU utilisées sont calculées comme
max(CPU-equivalent CUs, memory ÷ 4), en prenant la valeur la plus élevée pour un affichage plus précis et pour éviter une sous-estimation de l'utilisation des ressources.
OpenAPI
Ajout du score de santé des tâches (GetJobDiagnosis) : Retourne les données de score de santé, permettant aux systèmes externes de récupérer l'état de santé des tâches en temps réel.