Anda dapat menggunakan Realtime Compute for Apache Flink untuk memproses dan menganalisis data di Tablestore secara real-time sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.
Informasi latar belakang
Realtime Compute for Apache Flink adalah platform analitik big data real-time satu atap yang dikembangkan oleh Alibaba Cloud berdasarkan Apache Flink. Platform ini mendukung analitik data ujung-ke-ujung dalam hitungan sub-detik dan menyederhanakan proses pengembangan bisnis melalui penggunaan pernyataan SQL standar. Realtime Compute for Apache Flink dilengkapi dengan konektor Tablestore untuk membaca, menulis, dan menghitung data Tablestore. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Lampiran 1: Konektor Tablestore.
Tunnel Service dibangun di atas API Tablestore untuk menyediakan terowongan yang digunakan dalam mode penuh, inkremental, dan diferensial. Setelah membuat terowongan untuk tabel data, Anda dapat melakukan pemrosesan aliran untuk mengonsumsi data historis dan inkremental dari tabel tersebut.
Skenario
Anda dapat menghubungkan Tablestore ke Realtime Compute for Apache Flink untuk memenuhi persyaratan bisnis berikut:
Analitik dan Pemrosesan Data Real-Time
Tablestore dapat digunakan sebagai sumber data pekerjaan Flink untuk mengumpulkan dan memproses sejumlah besar data terstruktur secara real-time. Hal ini membantu pengguna memantau data bisnis dan menganalisis tren data secara real-time guna memenuhi kebutuhan perusahaan dalam merespons dinamika pasar dengan cepat.
Pemrosesan Data IoT
Model TimeSeries dari Tablestore dirancang berdasarkan karakteristik data deret waktu. Model ini dapat digunakan untuk menyimpan dan memproses data deret waktu yang dihasilkan oleh perangkat IoT. Anda dapat menggunakan kemampuan komputasi real-time dari Realtime Compute for Apache Flink untuk melakukan pemantauan dan analitik real-time, pemeliharaan prediktif, serta pengambilan keputusan cerdas. Sebagai contoh, Anda dapat melakukan analitik lintasan kendaraan dan pemantauan lingkungan.
Pemantauan Risiko di Industri Keuangan
Lembaga keuangan harus memantau transaksi secara real-time untuk mengidentifikasi potensi risiko dan mengambil tindakan yang sesuai. Realtime Compute for Apache Flink dapat digunakan untuk memantau aliran data transaksi secara real-time, mendeteksi anomali (seperti transfer jumlah besar yang sering dan login jarak jauh), serta menulis skor risiko atau catatan abnormal ke Tablestore untuk audit dan analitik selanjutnya.
Untuk informasi lebih lanjut tentang skenario Realtime Compute for Apache Flink, lihat Skenario.
Aturan penagihan
Realtime Compute for Apache Flink
Realtime Compute for Apache Flink menyediakan dua item yang dapat ditagih: sumber daya manajemen dan sumber daya komputasi. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Penagihan.
Tablestore
Saat menggunakan mesin komputasi untuk mengakses Tablestore, Anda akan dikenakan biaya oleh Tablestore untuk membaca dan menulis data. Setelah menulis data ke Tablestore, Anda akan dikenakan biaya penyimpanan data berdasarkan penggunaan penyimpanan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Ikhtisar Penagihan.
Referensi
Realtime Compute for Apache Flink dapat menggunakan terowongan Tunnel Service sebagai sumber data aliran untuk menghitung dan menganalisis data Tablestore. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Gunakan Realtime Compute for Apache Flink untuk Memproses Data Tablestore.