Realtime Compute for Apache Flink:What is Realtime Compute for Apache Flink?

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Apache Flink

Realtime Compute for Apache Flink

O que você ganha

Desempenho e custo

• Sem escalabilidade elástica integrada.

• A utilização de recursos depende de ajuste manual.

• 2x mais desempenho que o Apache Flink nos testes de benchmark Nexmark, com otimização de operadores SQL e GeminiStateBackend.

• O Autopilot monitora e ajusta automaticamente a alocação de recursos dos jobs, resolvendo gargalos de throughput, backpressure em todo o pipeline e desperdício de recursos sem intervenção manual.

• Configuração granular de CPU/memória no nível do operador melhora a utilização de recursos em até 100% para jobs de grande escala.

• Faturamento flexível: Subscription, Pay-as-you-go e Hybrid billing para consumo de unidades de computação (CU).

• Custos menores por meio de dimensionamento inteligente de CU e modelos de faturamento flexíveis.

Compatibilidade e integração

• APIs nativas de Flink SQL e DataStream.

• Integração manual com sistemas como MySQL, Apache Kafka e Paimon; atualizações frequentes de versão podem causar problemas de compatibilidade.

• Totalmente compatível com as APIs de SQL, DataStream, PyFlink e Flink CDC.

• Mais de 30 conectores integrados cobrindo bancos de dados, filas de mensagens, data warehouses, data lakes e sistemas de arquivos — incluindo MySQL, Apache Kafka, Hologres e Paimon.

• Conectores personalizados

  Suporta a coexistência de múltiplas versões do Flink e migração e atualizações contínuas.

  suportados para integração com sistemas externos.

• Menor barreira de entrada e migração mais suave para cargas de trabalho Flink existentes.

Desenvolvimento e depuração

• Sem plataforma unificada de gerenciamento de desenvolvimento.

• Ferramentas de depuração limitadas.

• Suporta sincronização de banco de dados completo, banco de dados fragmentado e sincronização de tabelas, e evolução de schema, integrando leituras completas de réplicas de banco de dados com leituras incrementais do primário (ingestão de dados do Flink CDC).

• Gerenciamento de versões draft com comparação de código, rollback e integração com repositórios Git remotos (GitHub, GitLab, Gitee).

• Funções nativas do Apache Flink e funções personalizadas, além de mais de 20 modelos de scripts Flink SQL para casos de uso comuns.

• Gerenciamento de dados de teste, depuração rápida, exibição de resultados intermediários, isolamento entre desenvolvimento e produção, e uma ferramenta de desenvolvimento local no Visual Studio Code.

• Iteração mais rápida do desenvolvimento à produção com custos menores de depuração.

Operações e gerenciamento

• Sem monitoramento e alertas abrangentes integrados.

• Sem interface gráfica de usuário (GUI).

• Dimensionamento manual de recursos com agendamento complexo.

• GUI para gerenciamento de jobs, monitoramento de estado e rastreamento de logs.

• Métricas de monitoramento multidimensionais com agregação inteligente para identificar rapidamente problemas de alta latência, skew e backpressure.

• Alertas em tempo real integrados via DingTalk, e-mail e SMS, com integração ao Prometheus para monitoramento corporativo.

• Alterações dinâmicas de configuração sem reiniciar jobs, além de diagnósticos inteligentes para desconexões do TaskManager e sugestões de ajuste.

• Menor sobrecarga de O&M com melhor observabilidade dos jobs.

Estabilidade e confiabilidade

• A implantação do cluster possui limitações regionais.

• A tolerância a falhas deve ser configurada manualmente.

• Alta disponibilidade entre zonas em múltiplas regiões.

• Tolerância a falhas automática de ponta a ponta e alta disponibilidade do JobManager eliminam pontos únicos de falha.

• Gerenciamento de checkpoints e savepoints com verificações de compatibilidade de estado e suporte a migração de dados.

Confiabilidade de nível empresarial para jobs de produção em grande escala.

Suporte empresarial

• Depende da documentação e do suporte da comunidade Apache Flink.

• Sem equipe dedicada de suporte técnico.

• Suporte técnico profissional 24/7 da equipe de engenheiros do Realtime Compute for Apache Flink, com SLA de 99,9%.

• Resposta rápida, suporte a recursos personalizados, atualizações contínuas e manutenção de versão a longo prazo.

Resolução mais rápida de problemas e serviço confiável para implantações em produção.

Segurança e controle de acesso

• Mecanismos básicos de autenticação como Kerberos.

• O controle de acesso requer integração com sistemas externos.

• Controle de acesso baseado em funções (RBAC) da Alibaba Cloud.

• Isolamento no nível de tenant e de projeto para recursos e arquivos de código na colaboração entre equipes.

• Segurança de credenciais por meio do gerenciamento de variáveis.

• Auditoria abrangente de ações cobrindo todas as alterações no ambiente de produção.

Gerenciamento unificado de identidade e acesso para segurança e conformidade de dados.

Extensibilidade e ecossistema

• Estende a funcionalidade por meio de plug-ins.

• O ecossistema depende da comunidade Apache Flink.

• Suporta casos de uso emergentes, incluindo IA e análise inteligente de dados.

• Suporta integração com data lakes (Iceberg, Hudi) e data warehouses (ClickHouse, Hologres, MaxCompute).

• SDKs e APIs RESTful para desenvolvimento secundário.

Uma plataforma flexível e extensível para diversos casos de uso em tempo real.