Assistente Inteligente - Realtime Compute for Apache Flink: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Este tópico descreve os recursos e o uso do Assistente Inteligente de IA do Flink.

Visão geral

O Assistente Inteligente de IA do Flink é uma ferramenta inteligente de desenvolvimento e O&M baseada em grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele está profundamente integrado ao console do Realtime Compute for Apache Flink. Por meio de interação em linguagem natural, o assistente compreende seus requisitos de negócios e auxilia na geração de código SQL, diagnóstico de jobs e solução de problemas.

O assistente oferece as seguintes capacidades principais:

Capacidade	Descrição
Q&A Inteligente	Responde a perguntas em linguagem natural com base na base de conhecimento do Flink. As respostas suportam Markdown, blocos de código e tabelas.
Desenvolvimento de jobs	Suporta geração e validação de SQL, criação e implantação de rascunhos, além de iniciar/parar jobs, cobrindo todo o processo desde a criação do rascunho até a execução do job.
Diagnóstico inteligente	Ao referenciar uma entidade, como um deployment, usando @, o assistente analisa métricas de tempo de execução e gera um relatório estruturado contendo análise de causa raiz, sugestões de correção e botões de ação.
Ajuste inteligente	Permite análise de recursos com base em deployments, aplicação e ativação de gerenciamento de ajuste inteligente, além da configuração de planos de ajuste agendados.
Invocação de skills	Invoca skills integradas por meio da paleta de comandos `/`. A execução de uma skill é exibida com etapas, status e resultados.

Orientado por linguagem natural: Realize Q&A, diagnósticos e desenvolvimento de jobs usando linguagem natural, o que reduz a barreira de entrada para o desenvolvimento de dados em tempo real.
Consciência de entidades: Referencie entidades reais no workspace, como deployments, rascunhos e session clusters, utilizando @. Os diagnósticos e análises baseiam-se em dados reais de tempo de execução.
Diagnóstico e correção em ciclo fechado: Os relatórios de diagnóstico fornecem sugestões de correção acionáveis. Acesse o assistente com um clique para obter suporte no tratamento do problema.
Skills extensíveis: As skills integradas cobrem operações frequentes no desenvolvimento de jobs e O&M. Visualize e gerencie skills na página de gerenciamento de skills.

Limites

O uso do assistente de IA consome cota de teste gratuito ou tokens do AI Service. Para regras de cobrança, consulte AI service billing (pay-as-you-go).
Caso utilize o assistente para operações de desenvolvimento, como criar rascunhos de jobs, certifique-se de ter as permissões necessárias. Para mais informações, consulte Console authorization.
As respostas do assistente podem ser imprecisas ou desatualizadas. O assistente pode gerar parâmetros sintaticamente corretos mas inexistentes, ou parâmetros obsoletos devido a atualizações de versão. Verifique a precisão dos parâmetros na documentação oficial. A documentação oficial é a source autoritativa.

Acessar o ponto de entrada

Faça login no console do Realtime Compute for Apache Flink.
Clique em Console na coluna Actions do workspace desejado.
Clique em Switch to AI Native Ops no painel de navegação à esquerda para acessar a página Flink AI Native Ops (plataforma inteligente de O&M).
No painel de navegação à esquerda, clique em New Conversation para ir à página de conversa.
Insira linguagem natural na caixa de entrada na parte inferior da página para iniciar uma conversa. A caixa de entrada permite referenciar entidades usando @ e invocar skills usando /. Você também pode clicar em uma pergunta rápida para enviá-la diretamente.

Ao entrar pela primeira vez, a página de boas-vindas é exibida. Ela mostra a introdução da marca, cartões de capacidade e perguntas rápidas. Os cartões de capacidade incluem Q&A Inteligente, Diagnóstico Inteligente, Ajuste Inteligente e Desenvolvimento de Jobs. Clique em um cartão de capacidade para alternar as perguntas rápidas correspondentes.

O painel de navegação à esquerda também fornece os seguintes pontos de entrada: Switch to Console retorna ao console do Realtime Compute for Apache Flink; Intelligent Inspection acessa a página de inspeção; Skill Management visualize e gerencie skills; Conversation History visualize e continue conversas anteriores.

Capacidades

Q&A Inteligente

O Q&A Inteligente responde a perguntas sobre uso do product, sintaxe SQL e parâmetros de conectores com base na base de conhecimento do Flink. As respostas suportam Markdown, blocos de código e tabelas.

Insira sua pergunta diretamente na caixa de entrada. Fornecer contexto específico de negócios ajuda a obter respostas mais direcionadas.

Consulta de planejamento de recursos

Antes de escalar horizontalmente ou configurar recursos de computação do Flink (CUs), estime a capacidade com base na escala do seu negócio. Recomendamos especificar as seguintes informações na sua pergunta:

Taxa de transferência de dados: número de mensagens por segundo (TPS/QPS) ou volume de dados (MB/s).
Complexidade da lógica de computação: principais tipos de operação, como filtragem simples, junções de múltiplos streams ou agregações de janelas grandes.
Requisitos de latência: latência tolerável, como nível de segundos ou minutos.

Exemplo:

I need to read data from Kafka at about 50,000 messages per second, with each message about 1 KB. The logic is field renaming and simple filtering, and the result is written to Hologres. Recommend an appropriate parallelism and number of CUs.

A resposta contém uma conclusão e o raciocínio. A conclusão fornece o paralelismo recomendado e o número de CUs. O raciocínio analisa a capacidade de processamento de QPS, configurações de paralelismo, gargalos de sistemas externos e o impacto das funções de janela.

Consulta de parâmetros

Especifique o tipo de conector e a funcionalidade que deseja implementar. O assistente lista os parâmetros relevantes e descreve sua finalidade, valores válidos, cenários aplicáveis e documentação de referência.

Exemplo:

Which parameters does Hologres support for writing only some columns?

Desenvolvimento de jobs

O desenvolvimento de jobs abrange todo o processo, desde a geração de SQL até iniciar/parar o job. A geração e validação de SQL, bem como a criação e implantação de rascunhos, são fornecidas pela skill /Draft Development, enquanto iniciar/parar jobs é fornecido pela skill /Job Start/Stop O&M. Digite / na caixa de entrada para selecionar a skill correspondente ou descreva seus requisitos diretamente em linguagem natural.

Gerar SQL do job

Descreva a source e o sink de dados para o assistente. Especifique os tipos de conectores (como Kafka, JDBC ou HBase), nomes de campos e tipos de dados, e descreva a lógica de processamento, como filtragem, agregação, janelas e junções. O assistente gera SQL completo contendo instruções CREATE TABLE e parâmetros WITH, que podem ser copiados diretamente para o editor SQL.

Exemplo:

Write a Flink SQL job. The data source is the user_behavior topic in Kafka, which contains user_id and timestamp. Calculate the unique visitor (UV) count in 5-minute tumbling windows and write the result to the uv_stats table in MySQL.

Além das skills integradas, o Flink fornece skills instaláveis externamente que podem ser usadas em ferramentas de codificação para gerenciar workspaces e desenvolver jobs. Para mais informações, consulte Use Flink Skills to manage workspaces e Develop jobs with Flink Python Coding Skill.

Criar e implantar um rascunho

Após a geração do SQL, continue a conversa para criar um rascunho, validar o SQL e implantar o job. Os resultados das operações são exibidos como cartões. Acione esta operação das seguintes formas:

Depois que o SQL for gerado, descreva sua intenção de criar e implantar diretamente, e o assistente continuará com o SQL na conversa atual.
Digite / na caixa de entrada e selecione a skill Draft Development para descrever requisitos de criação de rascunho, verificação profunda ou implantação.

Exemplo:

Use the SQL above to create a draft named uv_stats_job, and deploy it after validation passes.

Iniciar/parar job

Após a implantação do job, continue a conversa para iniciá-lo ou pará-lo, ou para ajustar recursos. Acione esta operação das seguintes formas:

Digite / na caixa de entrada e selecione a skill Job Start/Stop O&M para descrever seus requisitos de início/parada.
Descreva o requisito diretamente em linguagem natural. Ao descrever, forneça o Deployment ID ou Job ID do job alvo.

Exemplo:

Check whether the job with Deployment ID d-xxxx is running, and stop it if it is running.

Iniciar ou parar um job altera seu estado de execução. Antes de executar a operação, confirme o job alvo e o impacto da ação.

Diagnóstico inteligente

O diagnóstico inteligente analisa profundamente as métricas de tempo de execução de um job, identifica a causa raiz e gera um relatório estruturado contendo análise de causa raiz, sugestões de correção e botões de ação.

Acione um diagnóstico das seguintes formas:

Referencie o job alvo usando @ em uma conversa e descreva o problema em linguagem natural.
Em O&M Center > Job O&M, jobs falhos exibem um ícone AI Intelligent Diagnosis. Clique no ícone para iniciar um diagnóstico.
No canto superior direito da página de logs do job, clique em AI Intelligent Diagnosis para analisar logs de erro.

Após a conclusão do diagnóstico, clique em Handle Now em uma sugestão de correção no relatório para acessar a página de conversa, onde o assistente ajudará você a resolver o problema.

Ajuste inteligente

O ajuste inteligente analisa o uso de recursos dos deployments e auxilia na configuração de ajustes. Digite / na caixa de entrada e selecione a skill Resource Tuning, ou descreva seus requisitos de ajuste diretamente em linguagem natural. Cenários comuns:

Análise de recursos: Compreenda o uso de recursos do job para fundamentar decisões de ajuste.
Gerenciamento de ajuste: Aplique e ative o gerenciamento de ajuste inteligente. Após a ativação, o sistema otimiza automaticamente os recursos do job conforme a estratégia de ajuste.
Plano de ajuste agendado: Configure um plano de ajuste agendado. O sistema executa o ajuste automaticamente conforme o plano.

Exemplo:

Analyze whether the scaling policy of the job with Deployment ID d-xxxx is reasonable, and provide recommendations.

Para detalhes sobre estratégias de ajuste e configuração de planos, consulte Enable automatic performance tuning.

Referenciar entidades

Digite @ na caixa de entrada para abrir o painel de seleção em cascata e referenciar entidades no workspace como contexto de conversa. Tipos de entidade suportados: metadados, rascunhos de jobs, deployments e session clusters.

Após selecionar uma entidade, ela é inserida na caixa de entrada como uma referência.
Também é possível digitar o nome de uma entidade diretamente. O sistema identifica e associa a entidade automaticamente. Se várias entidades tiverem o mesmo nome, será solicitada uma confirmação interativa.

Gerenciamento de skills

Na página Flink AI Native Ops, clique em Skill Management no painel de navegação à esquerda. A página de gerenciamento de skills serve para gerenciar e estender as capacidades do assistente. Ela exibe todas as skills integradas como cartões. Cada cartão mostra o nome da skill, descrição e tag integrada. Clique em um cartão para visualizar os detalhes da skill.

A tabela a seguir descreve as skills integradas.

Skill	Descrição
Draft development	Consulta e interpreta informações de rascunhos de jobs do Flink. Abrange ciclo de vida do rascunho, verificação profunda, processo de implantação e bloqueio de edição.
Deployment management	Consulta e interpreta informações de deployments de jobs do Flink. Abrange configuração de deployment e significados de parâmetros dos quatro tipos de job: SQL, YAML, JAR e Python.
Job start/stop O&M	Opera o estado de execução e o ciclo de vida de jobs do Flink. Abrange status do job, políticas de início/parada e escalonamento dinâmico.
Session cluster management	Consulta e interpreta informações de session clusters. Abrange configuração de session cluster, status e parâmetros de criação.
Job diagnosis	Diagnostica profundamente problemas em jobs do Flink, incluindo identificação de problemas, análise de causa raiz e sugestões de correção.
Resource configuration	Consulta e interpreta informações de configuração de recursos de jobs do Flink. Abrange o modo básico (granularidade grossa) e modo especialista (granularidade fina).
Runtime parameters	Consulta a configuração de parâmetros de tempo de execução de jobs do Flink.
Resource tuning	Consulta e modifica configurações de ajuste automático do Autopilot, abrangendo políticas de ajuste inteligente (regras de escalonamento, limites de ajuste, períodos de silêncio, regras avançadas e interruptores liga/desliga) e planos de ajuste agendados (criar, modificar e excluir).

Skills personalizadas

A página Skill Management também fornece uma área de Custom skills. Clique em Custom Skill para criar uma skill personalizada que capture experiência operacional, como critérios dedicados de patrulha ou etapas fixas de solução de problemas. O assistente de IA a invoca automaticamente ao reconhecer a intenção correspondente.

No painel de navegação à esquerda da página Flink AI Native Ops, clique em Skill Management.
Na área de Custom skills, clique em Custom Skill.
Insira o nome da skill, Capability Description (Intent Trigger) e System Prompt, e salve. A skill poderá então ser invocada nas conversas.
Em um cartão de skill, visualize a origem da skill e ative, edite ou exclua a skill.

Nota

Skills personalizadas exigem AI Services ativados. Visualizar, criar e configurar skills não consome cota. A invocação de uma skill é medida pela capacidade principal que ela executa.