Realtime Compute for Apache Flink:Apa itu Realtime Compute for Apache Flink?

Area

Apache Flink

Realtime Compute for Apache Flink

Keuntungan yang Anda peroleh

Performa dan biaya

• Tidak memiliki skalabilitas elastis bawaan.

• Pemanfaatan sumber daya bergantung pada penyetelan manual.

• Performa 2x lebih tinggi dibanding Apache Flink dalam pengujian benchmark Nexmark, didukung oleh optimisasi operator SQL dan GeminiStateBackend.

• Autopilot secara otomatis memantau dan menyesuaikan alokasi sumber daya pekerjaan, menyelesaikan bottleneck throughput, tekanan balik di seluruh pipeline, dan pemborosan sumber daya tanpa intervensi manual.

• Konfigurasi CPU/memori granular tingkat operator meningkatkan pemanfaatan sumber daya hingga 100% untuk pekerjaan berskala besar.

• Metode penagihan fleksibel: Subscription, Pay-as-you-go, dan Hybrid billing untuk konsumsi unit komputasi (CU).

• Biaya lebih rendah berkat penskalaan CU cerdas dan model penagihan fleksibel.

Kompatibilitas dan integrasi

• API Flink SQL dan DataStream asli.

• Integrasi manual dengan sistem seperti MySQL, Apache Kafka, dan Paimon; pembaruan versi yang sering dapat menyebabkan masalah kompatibilitas.

• Sepenuhnya kompatibel dengan API SQL, DataStream, PyFlink, dan Flink CDC.

• Lebih dari 30 konektor bawaan yang mencakup database, antrian pesan, gudang data, data lake, dan sistem file — termasuk MySQL, Apache Kafka, Hologres, dan Paimon.

• Dukungan konektor kustom untuk integrasi dengan sistem eksternal.

• Hambatan masuk lebih rendah dan migrasi lebih lancar untuk beban kerja Flink yang sudah ada.

Pengembangan dan debugging

• Tidak tersedia platform manajemen pengembangan terpadu.

• Alat debugging terbatas.

• Mendukung sinkronisasi seluruh database, sinkronisasi database dan tabel terpartisi, serta evolusi skema, dan mengintegrasikan pembacaan penuh dari replika database dengan pembacaan inkremental dari primary (ingesti data Flink CDC).

• Manajemen versi draft dengan perbandingan kode, rollback, dan integrasi dengan repositori Git remote (GitHub, GitLab, Gitee).

• Fungsi Apache Flink asli dan fungsi kustom, ditambah lebih dari 20 template skrip Flink SQL untuk kasus penggunaan umum.

• Manajemen data uji, debugging cepat, tampilan hasil antara, isolasi pengembangan-produksi, dan alat pengembangan lokal Visual Studio Code.

• Iterasi lebih cepat dari pengembangan ke produksi dengan biaya debugging lebih rendah.

Operasi dan manajemen

• Tidak memiliki pemantauan dan peringatan bawaan yang komprehensif.

• Tidak memiliki antarmuka pengguna grafis (GUI).

• Penskalaan sumber daya manual dengan penjadwalan kompleks.

• GUI untuk manajemen pekerjaan, pemantauan state, dan pelacakan log.

• Metrik pemantauan multidimensi dengan agregasi cerdas untuk mengidentifikasi isu latensi tinggi, skew, dan backpressure secara cepat.

• Peringatan real-time bawaan melalui DingTalk, email, dan SMS, dengan integrasi Prometheus untuk pemantauan enterprise.

• Perubahan konfigurasi dinamis tanpa restart pekerjaan, ditambah diagnostik cerdas untuk pemutusan koneksi Pengelola Tugas (TaskManager) dan saran penyetelan.

• Beban O&M lebih rendah dengan observabilitas pekerjaan yang lebih baik.

Stabilitas dan keandalan

• Penerapan kluster memiliki keterbatasan regional.

• Toleransi kesalahan harus dikonfigurasi secara manual.

• Ketersediaan tinggi lintas zona di beberapa Wilayah.

• Toleransi kesalahan end-to-end otomatis dan ketersediaan tinggi JobManager menghilangkan titik kegagalan tunggal.

• Manajemen checkpoint dan titik simpan (savepoint) dengan pemeriksaan kompatibilitas state dan dukungan migrasi data.

Keandalan tingkat enterprise untuk pekerjaan produksi berskala besar.

Dukungan enterprise

• Mengandalkan dokumentasi dan dukungan komunitas Apache Flink.

• Tidak memiliki tim dukungan teknis khusus.

• Dukungan teknis profesional 24/7 dari insinyur Realtime Compute for Apache Flink, didukung SLA 99,9%.

• Respons cepat, dukungan fitur khusus, pembaruan berkelanjutan, dan pemeliharaan versi jangka panjang.

Resolusi isu lebih cepat dan layanan andal untuk penerapan produksi.

Keamanan dan kontrol akses

• Mekanisme autentikasi dasar seperti Kerberos.

• Kontrol akses memerlukan integrasi dengan sistem eksternal.

• Kontrol akses berbasis peran (RBAC) Alibaba Cloud.

• Isolasi resource dan file kode tingkat tenant serta tingkat proyek untuk kolaborasi lintas tim.

• Keamanan kredensial melalui manajemen variabel.

• Audit aksi komprehensif yang mencakup semua perubahan di lingkungan produksi.

Manajemen identitas dan akses terpadu untuk keamanan data dan kepatuhan.

Ekstensibilitas dan ekosistem

• Memperluas fungsionalitas melalui plug-in.

• Ekosistem bergantung pada komunitas Apache Flink.

• Mendukung kasus penggunaan baru seperti AI dan analitik data cerdas.

• Mendukung integrasi dengan data lake (Iceberg, Hudi) dan gudang data (ClickHouse, Hologres, MaxCompute).

• SDK dan API RESTful untuk pengembangan sekunder.

Platform fleksibel dan ekstensibel untuk berbagai kasus penggunaan real-time.