Apache Flink，流計算？不僅僅是流計算！

作者：

王峰(花名：莫問)

阿里巴巴 資深技術(shù)專家

摘要：FlinkForwardChina 主要講了啥，看這一篇文章就夠了

2018年12月20日，由阿里巴巴集團(tuán)主辦的FlinkForwardChina在北京國家會議中心舉行。Flink Forward是由Apache軟件基金會授權(quán)的全球范圍內(nèi)的Flink技術(shù)大會，2015年開始在德國柏林舉辦，去年開始增加美國舊金山會場。今年第一次進(jìn)入中國，就吸引超過1000人到達(dá)現(xiàn)場，近20000人在線觀看直播，可謂為一場大數(shù)據(jù)技術(shù)的饕餮盛宴，無不昭示ApacheFlink作為下一代大數(shù)據(jù)計算引擎的繁榮生態(tài)。

本次大會邀請到了來自阿里巴巴、騰訊、華為、滴滴、美團(tuán)點(diǎn)評、字節(jié)跳動、愛奇藝、去哪兒、Uber、EMC、DA(Flink創(chuàng)始公司)等國內(nèi)外知名企業(yè)以及Apache軟件基金會的嘉賓為大家分享了ApacheFlink的成長歷程、應(yīng)用場景和發(fā)展趨勢。

　　參與有道，如何更“好”地貢獻(xiàn) Apache 項目

上午的Keynote由來自Apache軟件基金會的秘書長CraigRussell開場，Craig首先了分享了Apache開源之道，以及開源社區(qū)的精神和體制，然后以ApacheFlink項目的成長經(jīng)歷為背景，向大家介紹了如何創(chuàng)建以及管理一個Apache開源項目，以及如何為Apache開源項目做貢獻(xiàn)，并跟隨開源項目一起成長和收獲。

通過Craig的分享，我們也更詳細(xì)的了解到了Apache Flink的發(fā)展經(jīng)歷。Flink早期起源于德國柏林工業(yè)大學(xué)的一個研究項目Stratosphere，并于2014年4月捐獻(xiàn)給Apache軟件基金會，同時重新定位品牌為Flink，經(jīng)過8個月孵化期，在2014年12月成功從Apache軟件基金會畢業(yè)，成為Apache頂級項目，從此開始在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域航行。經(jīng)過最近4年的持續(xù)快速發(fā)展，ApacheFlink社區(qū)已經(jīng)培養(yǎng)出了42名Committer和19名PMCMember，不斷加入的新鮮血液為ApacheFlink社區(qū)持續(xù)貢獻(xiàn)代碼，并推動社區(qū)健康快速的發(fā)展。

　　云上計算普惠科技

在Craig分享后，阿里巴巴集團(tuán)副總裁、搜索事業(yè)部與計算平臺事業(yè)部負(fù)責(zé)人周靖人進(jìn)行了主題演講。靖人首先向大家介紹了阿里巴巴大數(shù)據(jù)云上計算的現(xiàn)狀和趨勢，讓大家看到了阿里巴巴大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景的超大規(guī)模，以及未來更大的挑戰(zhàn)。

為了更好地支持阿里巴巴未來大數(shù)據(jù)的發(fā)展，阿里大數(shù)據(jù)發(fā)展策略一方面要進(jìn)一步提升計算力和智能化，增強(qiáng)企業(yè)級服務(wù)能力。同時也要加強(qiáng)技術(shù)的生態(tài)化建設(shè)，大力支持并推動開源技術(shù)社區(qū)的發(fā)展，兼容行業(yè)生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)展生態(tài)伙伴聯(lián)盟，推動生態(tài)建設(shè)。

目前阿里巴巴已經(jīng)參與貢獻(xiàn)230+開源項目，具備8000+合作伙伴和2000+ ISV，云上生態(tài)也已經(jīng)突破1000,000開發(fā)人員。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，阿里巴巴最近幾年對ApacheFlink社區(qū)進(jìn)行了持續(xù)大力的投入，貢獻(xiàn)超過15w行代碼，主導(dǎo)建立了FlinkChina中文社區(qū)，加速Flink在國內(nèi)的生態(tài)建設(shè)，并于今年開始在北京、杭州、上海、深圳等地多次組織FlinkMeetup，促進(jìn)國內(nèi)Flink技術(shù)人員更方便的分享交流。

靖人在分享的最后宣布了阿里巴巴內(nèi)部Flink版本(Blink)將于2019年1月正式開源，本次開源內(nèi)部版本的目標(biāo)主要是希望讓廣大Flink用戶能提前享受到阿里巴巴對Flink的改進(jìn)和貢獻(xiàn)。阿里巴巴同時會盡快將Blink中對Flink的各項改進(jìn)和優(yōu)化貢獻(xiàn)給Flink社區(qū)，堅持對ApacheFlink一個社區(qū)的擁抱和支持。

　　ApacheFlink，如何重新定義計算？

在靖人宣布阿里巴巴開源內(nèi)部Flink版本(Blink)后，阿里巴巴集團(tuán)研究員蔣曉偉分享了ApacheFlink在阿里巴巴內(nèi)部的成長路線以及技術(shù)演進(jìn)之路。

阿里巴巴從2015年開始調(diào)研Flink，并于2016年第一次在搜索場景中上線Flink，在經(jīng)過搜索大數(shù)據(jù)場景的檢驗后，2017年Flink開始在阿里巴巴集團(tuán)范圍內(nèi)支持各項實時計算業(yè)務(wù)， 到目前為止阿里巴巴基于Flink打造的實時計算平臺，已經(jīng)支持了包括淘寶、天貓、支付寶、高德、飛豬、優(yōu)酷、菜鳥、餓了么等所有阿里巴巴集團(tuán)下的所有子公司的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，并通過阿里云向中小企業(yè)提供一站式實時計算服務(wù)。在2018年的雙11中，阿里實時計算平臺已經(jīng)實現(xiàn)了峰值每秒17億次，當(dāng)天萬億級的消息處理能力。

ApacheFlink目前在阿里巴巴內(nèi)部最典型的業(yè)務(wù)場景是實時BI，阿里巴巴內(nèi)部有著海量的在線交易以及用戶數(shù)據(jù)，實時看到各個維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計可以及時的感知并指導(dǎo)阿里巴巴的運(yùn)營。下圖是一個典型的阿里實時BI流程，阿里的在線服務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫會實時產(chǎn)生大量日志數(shù)據(jù)并進(jìn)入消息隊列，F(xiàn)linkJob會從消息隊列中實時讀取處理這些數(shù)據(jù)，然后將各種統(tǒng)計分析結(jié)果實時更新到KV/Table存儲系統(tǒng)中，例如：HBase，終端用戶可以通過Dashboard實時看到各種維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果。

在雙11當(dāng)天，各種維度的實時數(shù)據(jù)報表是指導(dǎo)雙11決策的依據(jù)，其中最為關(guān)鍵的就是全球直播的實時GMV成交額。Flink已經(jīng)連續(xù)兩年支持阿里巴巴雙11實時GMV大屏，一個看似簡單的數(shù)字，其背后實際上需要大量Flink計算任務(wù)平穩(wěn)、精準(zhǔn)地運(yùn)行支撐。

Flink在阿里巴巴另一個典型的應(yīng)用場景是在線機(jī)器學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)的離線機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要T+1的分析用戶歷史行為，訓(xùn)練出模型，當(dāng)?shù)诙炷Ｐ蜕暇€后就已經(jīng)是過去式，用戶當(dāng)前的需求和預(yù)期可能已經(jīng)完全改變。為了給用戶更好的購物消費(fèi)體驗，阿里巴巴的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)早已經(jīng)進(jìn)化到在線學(xué)習(xí)時代，例如：當(dāng)一個用戶在搜索完一個Query，瀏覽結(jié)果頁時，或者點(diǎn)擊查看部分商品時，阿里巴巴的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)可以利用這個間隙了解到這個用戶當(dāng)時的意圖和偏好，并在下次用戶Query時給出更好的排序，并向用戶推薦更合適的商品，這種方式不僅可以進(jìn)一步提升業(yè)務(wù)效率，同時也能為用戶帶來更好的產(chǎn)品體驗，尤其是在雙11這種大促場景，用戶的行為時效性都是很短的，只有通過實時在線學(xué)習(xí)方式，才能做出更加精確的個性化預(yù)測和推薦。

在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的優(yōu)勢在于可以實時收集并處理用戶的行為數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行實時流式的特征計算和在線訓(xùn)練，并將模型的增量更新實時同步回在線系統(tǒng)，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，通過不斷迭代自動優(yōu)化系統(tǒng)效率和用戶體驗。在阿里的業(yè)務(wù)規(guī)模下，整個在線學(xué)習(xí)流程將會面對海量的用戶數(shù)據(jù)規(guī)模、和極其復(fù)雜的計算挑戰(zhàn)，但在Flink的驅(qū)動下，整個流程可以在秒級完成。

通過以上兩種經(jīng)典場景可以看出阿里巴巴實時業(yè)務(wù)場景在各方面的挑戰(zhàn)都很大，直接將Flink社區(qū)版本在阿里上線使用是不現(xiàn)實的，因此阿里巴巴實時計算團(tuán)隊這兩年也對Flink進(jìn)行了全面的優(yōu)化、改進(jìn)和功能擴(kuò)展，其中有些功能和改進(jìn)已經(jīng)推回到了Flink社區(qū)。

在FlinkRuntime領(lǐng)域，阿里巴巴貢獻(xiàn)了：

·全新的分布式系統(tǒng)架構(gòu)。一方面對Flink的Job調(diào)度和資源管理進(jìn)行了解耦，使得Flink可以原生運(yùn)行在YARN，K8S之上;另一方面將Flink的Job調(diào)度從集中式轉(zhuǎn)為了分布式，使得Flink集群規(guī)?？梢愿蟮臄U(kuò)展;

·完善的容錯機(jī)制。Flink默認(rèn)在任何task和master失敗后，都會整個Job 重啟，阿里巴巴提出的region-basedfailover策略以及jobmanagerfailover/ha機(jī)制，讓Flink可以運(yùn)行的更加可靠穩(wěn)定;

·大量的性能優(yōu)化。Flink早期只提供全量Checkpoint機(jī)制，這在阿里巴巴大規(guī)模State場景下無法正常運(yùn)行，阿里巴巴提出了增量Checkpoint機(jī)制，讓Flink即使在TB級State場景下也可以高效運(yùn)行;FlinkJob經(jīng)常在內(nèi)部算子或者UDF中訪問外部存儲系統(tǒng)，例如：mysql，hbase，redis等，一旦出現(xiàn)個別query被卡住，整個task就被卡住，并通過反壓影響到整個job，阿里巴巴提出了async IO機(jī)制，大幅降低了同步IO訪問帶來的影響。 此外，阿里巴巴貢獻(xiàn)了credit-based的全新網(wǎng)絡(luò)流控機(jī)制，使得Flink網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸性能得到了顯著提升。

在FlinkSQL領(lǐng)域，阿里巴巴貢獻(xiàn)了全新的StreamingSQL語義和功能。例如：AggRetraction，UDX支持，DDL支持和大量的Connector適配。

在阿里巴巴，我們發(fā)現(xiàn)很多經(jīng)典的業(yè)務(wù)場景都是同時具備實時流處理和離線批處理兩種需求，而且流處理和批處理中的業(yè)務(wù)邏輯幾乎是一樣的，但用戶需要開發(fā)兩套代碼，兩套集群資源部署，導(dǎo)致額外的成本。例如阿里巴巴的商品搜索索引構(gòu)建流程，白天需要將商品的更新信息流式同步到搜索引擎中，讓用戶可以在搜索引擎中看到實時的商品信息，晚上需要將全量的阿里巴巴商品進(jìn)行批處理構(gòu)建全量索引，這就是傳統(tǒng)的Lambda架構(gòu)。

阿里巴巴的解法是希望提供一套批流融合計算引擎，讓用戶只需開發(fā)一套業(yè)務(wù)代碼，就可以在實時和離線兩種場景下復(fù)用，這也是在2015年阿里巴巴選擇Flink作為未來大數(shù)據(jù)引擎的初衷。 Flink基于流處理機(jī)制實現(xiàn)批流融合相對Spark基于批處理機(jī)制實現(xiàn)批流融合的思想更自然，更合理，也更有優(yōu)勢，因此阿里巴巴在基于Flink支持大量核心實時計算場景的同時，也在不斷改進(jìn)Flink的架構(gòu)，使其朝著真正批流融合的統(tǒng)一計算引擎方向前進(jìn)。

在FlinkRuntime領(lǐng)域，阿里巴巴提出了全新的OperatorFramework/API設(shè)計，使其能夠同時適應(yīng)批流兩種算子特性;同時在Job調(diào)度和網(wǎng)絡(luò)Shuffle兩種核心機(jī)制上，都實現(xiàn)了靈活的插件化機(jī)制，使其能夠適應(yīng)批流不同場景的需求。

在FlinkSQL領(lǐng)域，阿里巴巴提出了全新的QueryExecution和Optimizer架構(gòu)，利用高效的二級制數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，更加合理的內(nèi)存利用方式，更細(xì)粒度的Codegen機(jī)制以及更加豐富的優(yōu)化器策略，使得Streaming和BatchSQL都有了非常大的性能提升。

經(jīng)過大量架構(gòu)改進(jìn)和性能優(yōu)化后，阿里巴巴內(nèi)部Flink版本(Blink)在批處理上也實現(xiàn)了重大成果突破，在1T，10T和30T的TPC-DS的Benchmark中，Blink的性能數(shù)據(jù)均明顯超出Spark，并且性能優(yōu)勢在數(shù)據(jù)量不斷增加的趨勢下越來越明顯，這也從結(jié)果上驗證了Flink基于流做批的架構(gòu)優(yōu)勢。

目前，阿里巴巴的內(nèi)部Flink版本(Blink)已經(jīng)開始支持內(nèi)部批流融合的應(yīng)用場景，例如阿里巴巴的搜索推薦算法平臺，流式和批量的特征以及訓(xùn)練流程都已經(jīng)統(tǒng)一基于Flink在運(yùn)行。

蔣曉偉在分享的最后給出了對Flink未來的一些展望，他認(rèn)為Flink除了批流融合，還有很多新的方向值得去擴(kuò)展，例如：Flink可以進(jìn)一步加強(qiáng)在機(jī)器學(xué)習(xí)和圖計算生態(tài)上的投入，從而在AI浪潮中實現(xiàn)新的突破。

此外，F(xiàn)link天然具備基于事件驅(qū)動的處理思想，天然的反壓和流控機(jī)制，以及自帶狀態(tài)管理和彈性擴(kuò)縮容的能力，這些優(yōu)勢都在促使基于Flink構(gòu)建微服務(wù)框架成為一種新的思想和解決方案。

總結(jié)蔣曉偉老師的分享，ApacheFlink過去雖然在流計算領(lǐng)域已經(jīng)獲得很大的成功，但Flink并沒有停滯，而是正在不斷在突破自己的邊界，F(xiàn)link不僅僅是StreamingEngine，也不僅僅是BigdataEngine，未來更希望努力成為ApplicationEngine。

　　流處理即未來

接下來來自DA(Flink創(chuàng)始公司)的CTO-StephanEwen也對Flink的發(fā)展趨勢給出類似的觀點(diǎn)。Stephan認(rèn)為“StreamingTakesonEverything”即流處理是一切計算的基礎(chǔ)， Flink一方面需要朝著離線方向發(fā)展，實現(xiàn)批流融合大數(shù)據(jù)計算能力，另一方面也需要朝著更加實時在線方向發(fā)展，支持Event-Driven Application。前面已經(jīng)重點(diǎn)闡述了Flink在批流融合計算方面的進(jìn)展，接下來我們重點(diǎn)介紹下Flink在Event-Driven Application方向的思路。

傳統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)架構(gòu)一般是OnlineApp+ Database的架構(gòu)，OnlineApp負(fù)責(zé)接收用戶Request，然后進(jìn)行內(nèi)部計算，最后將Result返回給用戶，Application的內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)存儲在Database中;在Flink的event-driven Application架構(gòu)中，可以認(rèn)為Flink Source接收Request，Sink返回Result， JobGraph進(jìn)行內(nèi)部計算，狀態(tài)數(shù)據(jù)都存儲在State中。

傳統(tǒng)應(yīng)用服務(wù)架構(gòu)需要自己負(fù)責(zé)分布式和彈性管理，并由Database負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)一致性管理;而Flink在這兩方面是存在天然優(yōu)勢的，因為Flink天然是分布式系統(tǒng)，可以自己管理彈性伸縮，此外Flink內(nèi)置了狀態(tài)管理和exactlyonce一致性語義，因此基于Flink可以更方便、高效實現(xiàn)Transactional Application。

　　城市級實時計算的力量

在ApacheFlink社區(qū)大神StephanEwen的分享后，來自阿里云的AI首席科學(xué)家閔萬里向大家分享了實時計算在阿里云智慧城市中發(fā)揮的力量，通過分享多個真實應(yīng)用案例，讓大家對實時技術(shù)有了更多的體感和認(rèn)識。

在城市大腦的業(yè)務(wù)場景中，不僅要能實時處理來自各種傳感器收集到的信息，對現(xiàn)實世界發(fā)生的事情進(jìn)行響應(yīng)，同時也要對未來將要發(fā)生的事情進(jìn)行預(yù)測，例如：接下來那里可能要發(fā)生交通擁堵，從而提前做出干預(yù)，這才是更大的價值。整個城市大腦的架構(gòu)都運(yùn)行在阿里云基礎(chǔ)設(shè)施之上，ApacheFlink承擔(dān)了核心實時計算引擎的角色，負(fù)責(zé)處理各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在2018年9月的云棲大會上，阿里云發(fā)布了杭州城市大腦2.0，覆蓋杭州420平方公里，可以監(jiān)控到超過150萬輛在途行駛機(jī)動車的實況信息，這個看似簡單的事情在過去是很難做到的，現(xiàn)在我們通過1300多個路口的攝像頭、傳感器以及高德App的實時信息，通過Flink進(jìn)行三流合一的處理，就可以實時感知到整個城市交通的脈搏信息，并通過進(jìn)一步分析可以得出延誤、安全等交通指數(shù)，預(yù)測感知城市的態(tài)勢發(fā)展。

在杭州，城市大腦通過實時分析4000多個交通攝像頭采集的視頻流，可以實時監(jiān)控路上車輛的異常事件，例如：車輛超速、逆行和擦碰等，并將這些異常事件實時同步到交警指揮中心進(jìn)行實時報警，目前杭州的交通事件報警已經(jīng)有95%來自城市大腦自動通報的，這背后都是通過Flink進(jìn)行各種復(fù)雜的計算邏輯實時算出來的。實時計算讓交警處理交通故障的方式從過去的被動等待變成了主動處理，從而大幅提升城市交通的效率，為老百姓帶來實實在在的好處。

　　這50%，關(guān)乎生死

2018年，城市大腦第一次走出國門，來到馬來西亞吉隆坡，基于實時大數(shù)據(jù)對交通進(jìn)行智能調(diào)度，它可以根據(jù)救護(hù)車的行駛信息，以及沿途路況信息，智能調(diào)整紅綠燈，為救護(hù)車開辟綠色快速通道，這項技術(shù)為救護(hù)車節(jié)省了近50%的時間到達(dá)醫(yī)院，這50%的時間可能意味著人的生和死，在這里技術(shù)顯得不再骨感，實時計算的力量也許可以挽救生命。

在工業(yè)生產(chǎn)IOT場景中，大量設(shè)備的傳感器都收集了海量的指標(biāo)數(shù)據(jù)，這些信息過去都被暫存2個月后丟棄了，唯一的用途就是在出現(xiàn)生產(chǎn)故障時拿來分析用，在有了大數(shù)據(jù)實時計算能力后，這些指標(biāo)都可以被實時監(jiān)控起來，作為及時調(diào)控生產(chǎn)流程的依據(jù)。協(xié)鑫光伏是全球最大的光伏切片企業(yè)，阿里云利用實時設(shè)備監(jiān)控，幫助其提高了1%的良品率，每年可以增加上億元的收入。

　　滴滴實時計算平臺架構(gòu)與實踐

Keynote最后一位嘉賓是來自滴滴出行的研究員羅李，大家都知道滴滴出行是一個實時出行平臺和交易引擎，它的數(shù)據(jù)和場景天然是實時的，各種網(wǎng)約車服務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都需要實時處理和分析。

滴滴的實時業(yè)務(wù)場景主要包括實時風(fēng)控、實時發(fā)券、實時異常檢測，實時交易、服務(wù)和工單監(jiān)控，以及實時乘客、司機(jī)和訂單特征處理等。

滴滴實時計算平臺發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了三個階段，第一階段是各個業(yè)務(wù)方自建小集群，造成集群和資源碎片化問題;第二階段由公司統(tǒng)一建立了大集群，提供統(tǒng)一的平臺化服務(wù)，降低了集群資源和維護(hù)成本;第三階段是通過FlinkSQL方式提供平臺化服務(wù)，通過SQL語言優(yōu)勢進(jìn)一步降低業(yè)務(wù)開發(fā)成本，提升開發(fā)效率。

滴滴現(xiàn)階段基于ApacheFlink引擎建設(shè)的實時計算平臺以開源的Hadoop技術(shù)體系作為平臺底座，并通過DataStream, SQL和CEP三種API向滴滴內(nèi)部業(yè)務(wù)提供實時計算服務(wù)，同時在平臺層也已經(jīng)具備相對完善的WebIDE、數(shù)據(jù)血緣管理、監(jiān)控報警和多組合隔離等機(jī)制。

在滴滴實時業(yè)務(wù)的快速發(fā)展推動下，其實時計算集群已經(jīng)達(dá)到千臺規(guī)模，每天運(yùn)行2000+流計算任務(wù)，可以處理PB級的數(shù)據(jù)。

滴滴在搭建Flink實時計算平臺的過程中，在內(nèi)部也對Flink做了一些改進(jìn)，例如在 StreamSQL領(lǐng)域擴(kuò)展了DDL，豐富了 UDF，支持了TTL的雙流Join和維表Join等;在CEP領(lǐng)域，增加了更多算子支持和規(guī)則動態(tài)修改能力等，其中部分優(yōu)化已經(jīng)推回了社區(qū)。

最后，羅李介紹了滴滴實時計算平臺的未來規(guī)劃，主要方向在于進(jìn)一步推廣StreamSQL提升業(yè)務(wù)開發(fā)效率，推動CEP在更多業(yè)務(wù)場景落地，同時完成公司內(nèi)部原有SparkStreaming向Flink的遷移，并發(fā)力IOT領(lǐng)域。

在下午的幾個分會場中，來自阿里巴巴、騰訊、華為、滴滴、美團(tuán)點(diǎn)評、字節(jié)跳動、愛奇藝、去哪兒、Uber、EMC、DA(Flink創(chuàng)始公司)的多位嘉賓和講師都圍繞Flink技術(shù)生態(tài)和應(yīng)用場景進(jìn)行了分享和交流。從分享的內(nèi)容上可以看出，BAT三家中阿里巴巴和騰訊都已經(jīng)完全擁抱了Flink;美團(tuán)、滴滴和字節(jié)跳動(TMD)三家新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在實時計算場景也都已經(jīng)以Flink作為主流技術(shù)方向開始建設(shè)，滴滴在Keynote上分享已經(jīng)令人印象深刻，美團(tuán)的實時計算集群也已經(jīng)突破4000臺規(guī)模，字節(jié)跳動(頭條和抖音的母公司)的Flink生產(chǎn)集群規(guī)模更是已經(jīng)令人驚訝的已經(jīng)超過了1w臺規(guī)模 。

由此可見ApacheFlink的技術(shù)理念已經(jīng)在業(yè)界得到了大量認(rèn)可，基于Flink的實時計算解決方案開始在國內(nèi)占據(jù)主流趨勢。下一步Flink需要一方面繼續(xù)完善流計算能力，爭取在IOT等更多場景落地，與此同時進(jìn)一步加強(qiáng)在批流融合能力上的全面突破，并完善在機(jī)器學(xué)習(xí)和AI生態(tài)上的建設(shè)，以及在event-driven的application和微服務(wù)場景上進(jìn)行更長遠(yuǎn)的探索。

最后期待明年在下一屆FlinkForwardChina上，會有更多國內(nèi)外公司來分享Flink技術(shù)，展示出更加豐富的應(yīng)用場景和案例，讓我們看到一個更加枝繁葉茂的ApacheFlink生態(tài)系統(tǒng)。

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