Tablestore:Apache Flink 用 Realtime Compute

背景情報

Apache Flink 用 Realtime Compute は、Alibaba Cloud が Apache Flink をベースに開発した、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。サブ秒単位のエンドツーエンドのデータ分析をサポートし、標準 SQL 文を使用することでビジネス開発プロセスを簡素化します。 Apache Flink 用 Realtime Compute は、Tablestore コネクタを使用して Tablestore データの読み取り、書き込み、および計算を行うように構築されています。詳細については、「付録 1：Tablestore コネクタ」をご参照ください。

トンネルサービス は、Tablestore API 上に構築されており、フルモード、増分モード、差分モードでデータを使用するために使用されるトンネルを提供します。データテーブルのトンネルを作成すると、ストリーミング処理を実行して、データテーブルの履歴データと増分データを使用できます。

シナリオ

Tablestore を Apache Flink 用 Realtime Compute に接続して、以下のビジネス要件に対応できます。

• リアルタイムデータ分析と処理

  Tablestore は、Flink ジョブのデータソースとして使用して、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、ユーザーはビジネスデータを監視し、データの傾向をリアルタイムで分析して、市場の動向に迅速に対応するという企業の要件を満たすことができます。

• IoT データ処理

  Tablestore の TimeSeries モデルは、時系列データの特性に基づいて設計されています。このモデルを使用して、IoT デバイスによって生成された時系列データを保存および処理できます。 Apache Flink 用 Realtime Compute のリアルタイムコンピューティング機能を使用して、リアルタイムの監視と分析、予知保全、およびインテリジェントな意思決定を実行できます。たとえば、車両の軌跡分析や環境監視を実行できます。

• 金融業界のリスク監視

  金融機関は、トランザクションをリアルタイムで監視して、潜在的なリスクを特定し、適切な対策を講じる必要があります。 Apache Flink 用 Realtime Compute を使用すると、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、異常（高額送金の頻発やリモートログインなど）を検出し、リスクスコアまたは異常レコードを Tablestore に書き込んで、後続の監査と分析を行うことができます。

Apache Flink 用 Realtime Compute のシナリオの詳細については、「シナリオ」をご参照ください。

課金ルール

• Apache Flink 用 Realtime Compute

  Apache Flink 用 Realtime Compute には、管理リソースと計算リソースの 2 つの課金項目があります。詳細については、「課金」をご参照ください。

• Tablestore

  コンピューティングエンジンを使用して Tablestore にアクセスする場合、データの読み取りと書き込みに対して Tablestore によって課金されます。 Tablestore にデータを書き込んだ後、ストレージの使用量に基づいて、Tablestore によってデータストレージ料金が課金されます。詳細については、「課金の概要」をご参照ください。

参考資料

• Apache Flink 用 Realtime Compute は、トンネルサービスのトンネルをストリーミングデータのソースとして使用して、Tablestore データを計算および分析できます。詳細については、「Apache Flink 用 Realtime Compute を使用して Tablestore データを処理する」をご参照ください。