Flink を使用して、Tablestore のデータをリアルタイムで処理および分析します。
背景情報
Realtime Compute for Apache Flink は、Apache Flink をベースに構築された、ワンストップのリアルタイムビッグデータ分析プラットフォームです。サブ秒レベルのデータ分析を実現し、標準 SQL で開発を簡素化します。組み込みの Tablestore connector が含まれており、Tablestore 内のデータの読み取り、書き込み、コンピューティングが可能です。詳細については、「付録1：Tablestore sink connector」をご参照ください。
Tablestore トンネルサービスは、Tablestore データ API 上に構築された統合サービスで、完全データと増分データを処理します。テーブルのデータトンネルを作成し、ストリーム処理を使用して既存データと新規データの両方を消費できます。
シナリオ
Tablestore と Flink の組み合わせは、以下のシナリオをサポートします。
-
リアルタイムのデータ分析と処理
Tablestore を Flink ジョブのデータソースとして使用することで、大量の構造化データをリアルタイムで収集および処理できます。これにより、リアルタイムのビジネスモニタリングと傾向分析が可能になり、企業が市場の変化に迅速に対応できるよう支援します。
-
IoT データ処理
Tablestore は、IoT デバイスデータを格納および処理するための時系列モデルを提供します。Flink と組み合わせることで、車両の軌跡分析や環境モニタリングなどのアプリケーション向けに、リアルタイムモニタリング、予知保全、インテリジェントな意思決定が可能になります。
-
金融業界におけるリスクモニタリング
金融機関は、潜在的な脅威を特定し、適切な措置を講じるために、取引行動をリアルタイムで監視する必要があります。Flink は、トランザクションデータストリームをリアルタイムで監視し、頻繁な高額送金や異常なログインなどの異常な行動を検出します。そして、リスクスコアや異常なレコードを Tablestore に書き込み、その後の監査や分析に利用します。
Flink のシナリオに関する詳細については、「シナリオ」をご参照ください。
課金
関連ドキュメント
-
Flink は、トンネルサービスのデータトンネルをストリーミングデータソースとして使用して、Tablestore データをコンピューティングおよび分析できます。手順については、「チュートリアル」をご参照ください。