Realtime Compute for Apache Flink:O que é o Realtime Compute for Apache Flink?

Área

Apache Flink

Realtime Compute for Apache Flink

Benefícios

Desempenho e custo

• Sem escalabilidade elástica nativa.

• A utilização de recursos depende de ajustes manuais.

• Desempenho 2x superior ao Apache Flink nos testes de benchmark Nexmark, impulsionado pela otimização de operadores SQL e pelo 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.

• A 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).

• Redução de custos por meio de dimensionamento inteligente de CU e modelos flexíveis de faturamento.

Compatibilidade e integração

• APIs nativas 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 SQL, DataStream, PyFlink e Flink CDC.

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

• Suporte a conectores personalizados 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.

• Sincronização completa de banco de dados com CDAS/CTAS, com suporte a evolução de schema e leituras de réplicas de banco de dados para CDC incremental.

• Gerenciamento de versões de rascunho 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 ferramenta de desenvolvimento local Visual Studio Code.

• Iteração mais rápida do desenvolvimento à produção com menores custos 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 de clusters possui limitações regionais.

• É necessário configurar a tolerância a falhas manualmente.

• Alta disponibilidade entre zonas em múltiplas regiões.

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

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

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

Suporte empresarial

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

• Sem equipe dedicada de suporte técnico.

• Suporte técnico profissional 24/7 de engenheiros do Realtime Compute for Apache Flink, respaldado por um SLA de 99,9%.

• Resposta rápida, suporte a recursos personalizados, atualizações contínuas e manutenção de versões de 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) do Alibaba Cloud.

• Isolamento de recursos e arquivos de código no nível de tenant e de projeto para 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.

• Oferece 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.