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    Realtime Compute for Apache Flink:2026年6月3日リリース

    ドキュメントセンター

    Realtime Compute for Apache Flink:2026年6月3日リリース

    最終更新日:Jun 05, 2026

    このトピックでは、2026年6月3日にリリースされた Realtime Compute for Apache Flink の主な機能変更と重要なバグ修正について説明します。

    重要

    このアップグレードは、リージョンごとに段階的にロールアウトされます。ロールアウトスケジュールについては、Realtime Compute for Apache Flink コンソール の右側に表示される最新のお知らせをご確認ください。新機能を利用できない場合は、お客様のアカウントはまだアップグレードされていません。アップグレードの前倒しをご希望の場合は、チケットを送信してください。状況に応じてアップグレードを手配します。

    概要

    Realtime Compute for Apache Flink は、2026年6月3日にエンジンバージョン VVR 11.7 (Apache Flink 1.20.3 ベース) を正式リリースしました。本リリースでは、セキュリティ、AI のリアルタイム推論、ベクトル検索、半構造化データ処理、データインジェストを強化しています。エンジン側では、SQL 組み込み関数の呼び出しチェーンのセキュリティを強化し、AI Function はマルチモーダルモデルへのより広範な対応、CREATE MODEL のパラメータ引き継ぎ、リモート推論サービスをサポートします。DLF Paimon ベクトルテーブル検索が利用可能になり、Variant や DECIMAL などの複合型の処理も改善されました。データインジェストでは、Kafka YAML ソース、MySQL CDC、SQL Server CDC、Canal JSON、Transform 式をさらに改善しています。Elasticsearch、Iceberg、Hologres、MySQL、Kafka などの主要コネクタでは、安定性、認証、接続管理、使いやすさが継続的に改善されています。また、本リリースには Apache Flink コミュニティの改善に加え、Async Function と AsyncScalarFunction の修正も取り込まれています。

    エンジン

    セキュリティ、AI 推論、ベクトル検索、型システム、API の継続的な強化により、リアルタイムデータ処理、インテリジェント分析、レイクハウスのベクトル検索のための基盤が強化されます。

    AI Function とモデル推論

    • Flink Agents の開発サポート：オープンソースの Apache Flink Agents フレームワークに基づき、イベント駆動のストリーミング AI Agent ジョブを構築できます。

    • NVIDIA Triton Inference Server のサポート：NVIDIA Triton Inference Server へのリモート呼び出しをサポートし、オンライン推論サービスの統合オプションを拡張します。

    • マルチモーダルモデル呼び出しの改善：画像・動画理解モデル向けのパラメータ適応を改善し、視覚理解モデルで AI Function をより容易に利用できるようになりました。

    • ml_predict 関数の強化：ml_predict 関数で CREATE MODEL で選択したモデルパラメータを再利用できるようになり、推論 SQL における重複設定を削減します。

    SQL と型システム

    • DECIMAL 精度の強化：DECIMAL 型が、より高い精度を必要とする数値計算シナリオ向けに高精度をサポートします (実験的)。

    • Paimon Variant Shredding のサポート：Paimon における半構造化データの保存およびクエリ効率が向上します。

    • Python DataStream API enhancements: Incorporates Apache Flink community improvements for Async Function in the Python DataStream API.

    • AsyncScalarFunction improvements: Incorporates Apache Flink community fixes and enhancements for AsyncScalarFunction, improving the stability and usability of asynchronous scalar functions.

    セキュリティ強化

    • SQL 組み込み関数の強化：SQL 組み込み関数の呼び出しチェーンにおける潜在的なコードインジェクションのリスクを修正し、ジョブ実行時の堅牢性を向上させました。

    データインジェスト (Flink CDC)

    • Kafka YAML ソースの強化：

      • JSON 形式で Key または Value フィールド内の重複キーを許容するようになり、複雑な JSON データを取り込む際の互換性が向上しました。

      • トゥームストーンメッセージ (Value が空) を DELETE イベントに変換できるようになり、ログコンパクションのトピックにおける削除セマンティクスの同期をサポートします。

    • Canal JSON 形式の機能強化: Kafka Canal JSON データが JSON Converter をサポートするようになり、より柔軟な解析と型変換が可能になりました。

    • MySQL CDC の最適化：

      • フィールド名の大文字・小文字の取り扱いを改善し、大文字・小文字を区別する同期シナリオでの正確性を向上させました。

      • RDS のアーカイブログを読み取る際に、プライマリインスタンス ID を自動的に参照できるようになり、設定の手間を削減します。

    • SQL Server CDC ソース：SQL Server の CDC を追加し、SQL Server からのリアルタイムな変更データキャプチャを可能にします (パブリックプレビュー)。

    • Transform 式の強化：高精度 DECIMAL 式の処理を改善し、データ変換シナリオにおける計算の正確性を向上させました。

    • Hologres YAML シンク：Hologres がレガシー Put Handler をサポートし、既存の書き込みパスとの互換性が向上しました。

    • Paimon YAML シンク：blob-descriptor-field ディスクリプタを介して保存された Blob フィールドの書き込みをサポートします。

    コネクタ

    • Elasticsearch：接続の keep-alive を設定可能にする connection.keep-alive パラメータを追加し、長時間接続の安定性を向上させます。

    • Kafka：YAML ソースコネクタは、Canal JSON データ向けの JSON Converter をサポートするようになり、重複キーおよびトゥームストーンメッセージの処理も改善されました。

    • Paimon：Paimon のベクトルテーブルをクエリするための vector_search ストアドプロシージャを追加しました。使用方法の詳細については、「support vector search procedure for flink」をご参照ください。

    バグ修正

    • 正確性の修正：

      • Transform 式における DECIMAL 型推論の精度不足を修正しました。

      • Flink CDC MySQL におけるフィールド名の大文字・小文字の予期しない取り扱いを修正しました。

      • 重複キーを含む JSON データを処理する際の Kafka YAML ソースでの互換性の問題を修正しました。

    • 安定性の修正：

      • MySQL BinlogOffset の比較ロジックの問題を修正しました。

      • Paimon DLF 1.0 における CREATE CATALOG DDL エラーを修正しました。

      • MySQL CDC のエラー Variable character string length must be between 1 and 2147483647 を修正しました。

      • Flink CDC YAML ジョブが Kafka Debezium JSON データを書き込む際のデフォルト値の取り扱いエラーを修正しました。