O Realtime Compute for Apache Flink apresenta recursos expandidos de IA, publicação de Agent Skills e melhorias no ajuste automático em 12 de junho de 2026.
Essa atualização será implementada gradualmente em todas as regiões. Para consultar o cronograma detalhado de implementação, verifique os anúncios mais recentes no lado direito do console do Realtime Compute. Caso não consiga acessar os novos recursos, sua conta ainda não foi incluída na implementação gradual. Para solicitar uma atualização antecipada, ou envie um ticket, e organizaremos a atualização conforme as condições reais.
Visão geral
Esta versão expande os recursos baseados em IA e aprimora a experiência de ajuste automático. O assistente de IA agora invoca Skills para gerenciamento de jobs, diagnóstico de falhas e ajuste de recursos, permitindo que você execute operações comuns de O&M por meio de linguagem natural. As Flink Skills estão listadas em Entendendo as Agent Skills, o que possibilita que agentes externos, como o DataWorks, instale e integre essas habilidades sob demanda para controle cross-product do Flink via linguagem natural. A AI Function agora oferece suporte ao registro de serviço por meio de pacotes de conta do Alibaba Cloud Model Studio, eliminando a necessidade de fornecer sua própria chave de API. O ajuste automático adiciona suporte a jobs de ingestão de dados Flink CDC YAML e se integra a pontuações de integridade para maior visibilidade sobre o status do ajuste.
Lado da plataforma
Recursos de IA
Assistente de IA ganha capacidade de invocação de Skills: O assistente de IA do console pode acionar Skills — como operações de job, diagnósticos de O&M, ajuste de recursos e perguntas e respostas — por meio de linguagem natural. Ele retorna resultados estruturados com recomendações de parâmetros e orientações para as próximas etapas.
-
Primeiro lote de Agent Skills publicado no Alibaba Cloud Skill Hub: O Realtime Compute for Apache Flink publica suas duas primeiras Agent Skills no Alibaba Cloud Skill Hub. Essas Skills se integram a plataformas de AI Agent, como Claude Code e OpenClaw, habilitando o gerenciamento baseado em linguagem natural de instâncias de workspace do Flink e operações de O&M de jobs.
alibabacloud-flink-instance-manage: Gerencia o ciclo de vida de instâncias e namespaces do Flink. Oferece suporte à consulta de regiões e zonas disponíveis, criação de instâncias, verificação de status de instância, criação e consulta de namespaces e listagem de tags de recursos. Ideal para provisionamento de instâncias e planejamento de capacidade.
alibabacloud-flink-workspace-ops: Lida com tarefas diárias de O&M do workspace. Abrange o gerenciamento completo do ciclo de vida (iniciar, parar, diagnosticar, exclua) para Session Clusters e jobs implantados, além de operações de configuração do workspace, como consultas de tabelas, gerenciamento de membros e gerenciamento de variáveis.
Recursos da plataforma
Novas compras oferecem suporte a pvtz em cenários de VPC compartilhada: Agora é possível adquirir novas instâncias do Flink em ambientes de VPC compartilhada sem configuração de rede adicional.
Permissões de acesso ao workspace por grupo de recursos: O acesso ao workspace pode ser controlado no nível do grupo de recursos da Alibaba Cloud para isolamento entre várias equipes.
Console de faturamento integra autorização de grupo de recursos da Alibaba Cloud: Oferece suporte a controle de acesso no nível do grupo de recursos.
Melhorias de experiência
Ajuste automático:
Adiciona suporte a jobs de ingestão de dados Flink CDC YAML: O ajuste automático agora cobre cenários de ingestão de dados.
Oferece suporte a dimensionamento dinâmico de CPU do TM: Ajuste a alocação de CPU do TaskManager sem reiniciar o job.
Integração do ajuste automático com pontuações de integridade: Quando os diagnósticos de pontuação de integridade detectam ameaças relacionadas a recursos, o ajuste automático é acionado automaticamente, fechando o ciclo desde a detecção do problema até o ajuste com um clique em.
Filas de recursos:
Otimiza a lógica de cálculo de CUs utilizadas: Quando a proporção CPU-memória não é 1:4, as CUs utilizadas são calculadas como
max(CPU-equivalent CUs, memory ÷ 4), considerando o maior valor para uma exibição mais precisa e evitando subestimação da utilização de recursos.
OpenAPI
Adiciona pontuação de integridade do job (GetJobDiagnosis): Retorna dados de pontuação de integridade, permitindo que sistemas externos recuperem o status de integridade do job em tempo real.