ハイパフォーマンス
プラットフォーム
Realtime Compute for Apache Flink は、Apache Flink を利用し、リアルタイムのビッグデータ処理を可能にするワンストップのハイパフォーマンスプラットフォームです。 ストリーミングデータ処理、オフラインデータ処理、データレイクコンピューティングなど、さまざまなシナリオで利用されています。 Realtime Compute for Apache Flink でビッグデータの処理と解析をリアルタイムで実行し、ビジネス上の洞察や意思決定に役立てることができます。
Tmall の独身の日ショッピングフェスティバル期間中に大規模なデータ処理する Alibaba Group のコンピューティング
サービスの核となる、世界でも類を見ない製品です。
バッチ処理とストリーム処理をサポート
バッチ処理とストリーム処理に同じエンジンと API を使用するため、開発を効率化できます。
超高水準のパフォーマンス
オープンソースの Apache Flink と比較したパフォーマンスは 10 倍、一部のパフォーマンスメトリクスでは、Apache Spark と比較してパフォーマンスは 5 ~ 10 倍です。
最先端のテクノロジー
Apach Flink コミッターの知見に基づいて、Flink に関する数多くの課題が解決されます。
2020年 Realtime Compute for Apache Flink ベストプラクティス
無料のホワイトペーパーをダウンロード特徴
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超高水準のパフォーマンス - 高スループット、高スケーラビリティ
Apach Flink コミュニティ版と比較して SQL 処理が大幅に改善され、ジョブのスループットは毎秒数百万レコードに達し、データ処理の遅延は秒単位に縮小されています。
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安定性と安全性 - 1 回限りのセマンティクスを使用し、障害からの自動回復とリソースの分離を実現
1 回限りのセマンティクスを使用し、重複するデータの処理および未処理データの発生を防止します。分散クラスターによるコンピューティングにより、障害からの自動回復を可能とし、またテナント間での悪影響を回避するため、コンピューティングリソースの分離を実現しています。
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使いやすさ - SQL、オンライン開発、ユーザー定義の拡張機能 (UDX) をサポート
標準の SQL がサポートされているため、トレーニング費用を抑えてすぐに使い始めることができ、ビジネスロジックに集中できます。開発、デバッグ、ストリーム処理ジョブの管理が統合されたフルマネージド型のオンライン開発プラットフォームです。オンラインでのデバッグ、インテリジェントなコード補完、オンラインでの管理など、様々なコーディング支援機能を備えています。
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強力な機能 - リアルタイムおよびオフラインでのデータ処理に
関する問題を解決するための、ワンストッププラットフォーム
SQL のサポートにより、リアルタイムおよびオフラインでのデータクレンジング、データ分析、データ同期、異種データソースのコンピューティング、データレイクの機能が実装され、ストリーミングデータおよび静的データに対する関連クエリを実行できます。
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信用リスク管理
Alibaba Cloud の信用リスク管理ソリューションを使用すると、機械学習を簡単に導入でき、自社のデータセットを利用して信用リスクモデルを開発、トレーニング、デプロイできます。
詳細情報シナリオ
リアルタイムデータ分析
リアルタイムデータ分析
バッチ処理モデルでは、リアルタイムデータ分析の需要を満たすことができません。 Realtime Compute for Apache Flink は、DataHub や Log Service など、ストリーミングデータ用ストレージシステムをシームレスに統合し、リアルタイムでデータ分析を実行するエンドツーエンドのデータ処理プラットフォームです。 DTplus プラットフォームの DataV や BI レポートなどのコンポーネントと組み合わせることにより、リアルタイムデータ分析プラットフォームを迅速に構築できます。
メリット
簡単に導入
SQLを使ってリアルタイムにデータを解析することができます。
超高水準のパフォーマンス
アリババグループのビジネス処理において、ピーク時間帯に毎秒 1 億データレコードを超える高スループットを達成しています。
ワンストップ ソリューション
上流および下流のデータストレージシステムをシームレスに統合します。
リアルタイム処理向けの標準的なアーキテクチャ
説明
データソースからは、連続してデータが生成され、ストリーミングデータストレージシステムに送信されます。 ストレージシステムからのデータは Realtime Compute システムに入力され、ストリーム処理のジョブが開始されます。 ジョブの結果データは、保存先のデータストレージシステムに転送されます。
メリット
データ生成
データソースから連続して生成される大量のデータを処理できます。
ストリーミングデータストレージ
メッセージをパブリッシュおよびサブスクライブでき、ストリーミングデータをリアルタイムで Realtime Compute for Apache Flink に入力できます。
リアルタイム処理
開発と管理のための統合プラットフォームで、リアルタイムデータ処理を簡単に実装できます。
データストレージ
さまざまなデータストレージシステムと統合してデータを消費できます。
データ消費
瞬時にデータを消費します。
IoT ソリューション
IoT ソリューション
IoT Hub では、Realtime Compute for Apache Flink および DataHub を使用してビッグデータ処理できます。 Realtime Compute for Apache Flink は IoT センサーからデータを取得し、リアルタイムで取得データの計算を実行します。 結果データはモニタリング、アラート通知、カスタムレポートに使用できます。 また、StreamCompute と IoT Hub を統合して結果データを消費することもできます。
メリット
簡単に導入
SQL とユーザー定義の関数 (UDF) により、IoT での問題を解決できます。
超高水準のパフォーマンス
アリババグループのビジネス処理において、ピーク時間帯に毎秒 1 億データレコードを超える高スループットを達成しています。
高スケーラビリティ
デバイスを簡単に追加でき、データ量の急増にも対応できます。
