2026 年 6 月 12 日リリース - Realtime Compute for Apache Flink - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

このトピックでは、2026 年 6 月 12 日にリリースされた Realtime Compute for Apache Flink の主な機能変更について説明します。

重要

このスペックアップは、すべてのリージョンで段階的に展開されます。詳細な展開スケジュールについては、Realtime Compute コンソール右側の最新のお知らせをご確認ください。新機能がご利用いただけない場合は、ご利用のアカウントがまだグレースケール展開の対象外である可能性があります。早期スペックアップをご希望の場合は、するか、チケットを送信してください。実際の状況に基づき、手配いたします。

概要

今回のリリースでは、AI 機能の拡張と自動チューニング体験の向上に重点を置いています。AI アシスタントは、ジョブ管理、障害診断、リソースチューニングのための Skills を呼び出せるようになりました。チャットインターフェイス上で自然言語により一般的な O&M 操作を実行できます。さらに、Flink Skills は「エージェントスキルの概要」に掲載されており、DataWorks などの外部エージェントがオンデマンドでインストールおよび統合し、プロダクト横断的な自然言語による Flink 制御が可能になります。また、AI Function は Alibaba Cloud Model Studio アカウントパッケージ経由でのサービス登録をサポートするようになったため、ご自身の API キーを提供することなく AI 推論機能を利用できます。自動チューニングでは、Flink CDC YAML データインジェストジョブがサポートされ、ヘルススコアとの連携によりチューニング状況の可視性が向上しています。

プラットフォーム側

AI 機能

AI アシスタントがスキル呼び出し機能を獲得：コンソールの AI アシスタントは、チャットインターフェイス上で自然言語によりスキル（ジョブ操作、O&M 診断、リソースチューニング、Q&A など）をトリガーできます。結果は構造化されたフォーマットで返され、その結果に基づいてパラメーター推奨や次のステップのガイダンスを提供します。
Alibaba Cloud スキルハブに初回のエージェントスキルを公開：Realtime Compute for Apache Flink は、最初の 2 つのエージェントスキルをリリースしました。これらのスキルはAlibaba Cloud スキルハブで利用可能です。Claude Code や OpenClaw などの主要な AI エージェントプラットフォームとの統合をサポートし、Flink ワークスペースインスタンスおよびジョブ O&M 操作を自然言語ベースで管理できます。
- alibabacloud-flink-instance-manage：Flink インスタンスおよび名前空間のライフサイクルを管理します。利用可能なリージョンおよびゾーンの照会、インスタンスの作成、インスタンスステータスの確認、名前空間の作成および照会、リソースタグの一覧表示をサポートします。インスタンスプロビジョニングや容量計画などのシナリオに最適です。
- alibabacloud-flink-workspace-ops：日常的なワークスペース O&M タスクを処理します。セッションクラスターおよびデプロイ済みジョブの両方について、ライフサイクル全体の管理（開始、停止、診断、削除）をカバーします。また、テーブルクエリ、メンバー管理、変数管理などのワークスペース構成操作もサポートします。ジョブ O&M、リソース管理、トラブルシューティングのシナリオに適しています。

プラットフォーム機能

共有 VPC シナリオで pvtz をサポートした新規購入：追加のネットワーク構成なしで、共有 VPC 環境に直接新しい Flink インスタンスを購入できるようになりました。
リソースグループ単位でのワークスペースアクセス権限：Alibaba Cloud リソースグループレベルでワークスペースへのアクセス権限を制御し、複数チーム間の隔離要件に対応します。
課金コンソールが Alibaba Cloud リソースグループ権限付与を統合：リソースグループレベルでのアクセスの制御をサポートします。

体験の改善

自動チューニング：

Flink CDC YAML データインジェストジョブをサポート：自動チューニングがデータインジェストシナリオにも適用されるようになりました。
動的 TM CPU スケーリングをサポート：ジョブを再起動せずに TaskManager の CPU 割り当てを調整できます。
自動チューニングがヘルススコアと統合：ヘルススコア診断がリソース関連の脅威を検出した場合、自動チューニングが自動的にトリガーされ、問題検出からワンクリックチューニングまでのループが閉じられます。

リソースキュー：

使用済み CU 計算ロジックを最適化：CPU 対メモリ比が 1:4 でない場合、使用済み CU は max(CPU-equivalent CUs, memory ÷ 4) として計算され、大きい方が採用されます。これにより、表示結果がより正確になり、リソース利用率の過小評価を防ぎます。

OpenAPI

ジョブヘルススコア (GetJobDiagnosis) を追加：ヘルススコア情報を返し、外部システムがリアルタイムのジョブヘルスステータスをプルできるようにします。