2016 年， Flink 产品开始用于阿里巴巴集团内部大屏等业务场景。最初Flink产品称为Blink，阿里对其进行了改造后，在阿里云上推出了 Flink 全托管产品，将Blink功能合并到Flink里。
当前阿里云上主要售卖的产品为 Flink 版，完全兼容开源，且好多功能优于开源版本。
阿里云实时计算产品推出了很多企业级能力，为不同企业和场景提供了更丰富的能力，比如开发、运维。阿里云在企业级能力上实现了丰富的功能，包括上下游connector、作业自动调优、场景化解决方案、自动智能诊断以及全面告警和监控。
同时，以上能力均可被继承。如果企业有自己实时计算平台/大数据平台，可以将上述产品集成至自有平台。
2022年 9 月，阿里云将发布很多关键特性。
① 作业状态集管理。Flink是实时流计算作业，状态是作业的关键。此前往往将状态与作业的操作进行绑定。而新版本会将作业状态和其他操作解耦，由独立页面进行状态管理。可以通过一些定时任务定时生成作业快照，可以定时清理作业快照。在作业需要重新运行时，可选择已经保存的快照来恢复作业。
② 作业资源定时调优：很多业务有明显的波峰波谷，因此实时数据的处理也一定存在波峰波谷。可为Flink作业设定定时策略，比如早上九点将资源调大，晚上九点将资源缩小以适配波峰波谷。如果作业有异常，会进行告警提示。
③ 作业健康分：为运行中的作业打出健康分，打分机制基于阿里云积累的丰富规则，同时会给出非常专业的指导意见。
④ Open API ：可以将产品特性集成到用户自己的服务上。
⑤ Hologres Catalog支持创建表时进行表属性设置：在使用Hologres Catalog创建表时，支持用户在WITH参数中设置物理表属性。
⑥ 表格存储 OTS Source Connector发布，FileSystem connector发布： connector 以及文件 connector 可以读取更多数据源，FileSystem 不仅可以作为结果表，也可作为维表。OT S 可以有全量、增量以及全增量一体三种模式。
⑦ JDBS Connector发布。
⑧ Flink1.15支持：在企业级Flink产品里面率先发布了Flink 1.15 ，Flink1.15的增强特性得以体现。
⑨ HiveCatalog支持的Hive版本范围扩展。
上图为作业状态集管理页面。定时策略可以以不同的时间粒度设置自动快照，重启时可从快照进行作业恢复。
上图为作业资源定时调优页面。如图所示，可以根据实际需求将周一至周五的并发配置为10，周六周日并发配置为5。此外，时间粒度可以选择为月、周、天以及小时等。
上图为作业健康分页面。比如显示健康分为46 分，因为作业近期持续重启。如果健康分为100，也会提供相关诊断结果，显示进行检测的项目。
2022年3月和5月发布了很多其他重要功能。
其中Flink CDC是近一年以来推出的非常重要的企业级特性，主要包含以下几个方面：
① MySQL和 PG connector 同步了社区 CDC 2.2版本，修复了一些 bug ，新增了参数。
② 支持了Kafka catalog ，可以新建Kafka catalog ，解析Kafka里的特殊格式信息，支持解析JSON 格式消息获取Schema。JSON 格式发生变化时，写到结果表的结构也会根据 JSON 自动变化。
③ 独有的CDAS语法实现了整库同步，支持分库分表和同步的能力，比如将 MySQL 整库数据、分库分表数据同步到下游 Hologres等产品。
④ MySQL CDC connector 支持PolarDB-X和PolarDB Mysql数据源。
⑤ 入湖方面，内置了企业级Hudiconnector，上游可以打通 CDC 链路，全量增量读取 MySQL 数据，下游可以自动同步到Hudi。上游 MySQL 的表结构变更也可自动同步到Hudi。集成了阿里云OSS和DLF等组件，完善数据在计算引擎之间的连通性。
其次，提供了另外一套实时数仓解决方案，即Flink+ Clickhouse 企业级特性。在产品开发调试能力上也做了增强。测试方面，新增了模拟数据生成 connector ，里面提供了很多规则可以帮助做压测、函数等功能测试；新增了模板中心，提供了 20 多种常用模板，进行少许修改即可完成自己的作业开发。
此外，还新增了异常智能分析。作业发生比如异常时，能够抓取日志进行分类，可以帮助更好地进行异常作业定位。
为了更好地服务开发者，是的开发者的使用更方便，我们实现了一站式开发。
开发方面，可以在控制台上直接写 SQL，提供了20+模板以及SQL语法的正确性检查。其次，提供了完整的测试能力，包括使用 session 集群临时运行作业查看结果、控制台查看临时数据以及debug 里展示数据生成。作业上线之后，提供了多方手段来进行运维，比如资源配置、自动调优、状态集的生命周期管理、诊断能力等。
比如简单快速实现SQL调试，在控制台上可以看到数据激活、做自定义函数验证、上传调试数据、单步调试。
Session集群可以快速启停，帮助快速调试作业。提供了数据模拟器 connector 专门用于调试，包括行数，速率、格式、范围等，更贴近业务，满足测试需求。
运维方面，可以对所有作业状态进行监控，快速关注高风险作业。提供作业告警，对作业基于不同条件配置告警，并以电话、短信，钉钉消息等方式进行通知。此外，可在ARMS控制太进行更详细的规则配置。提供了数据曲线大盘，可以查看反压、Source端性能、数据倾斜等指标，指标可以通过 API 形式进行获取。
自动调优分为自动和定时两种。没有实现该功能以前，如果用Flink自建集群做资源调优，往往需要开发或运维人员在高峰、低谷期进行手工调配、重启作业，工作量巨大，且调整的资源大小也难以确定。
自动调优方案指作业上线之后，如果作业正常运行但是资源利用率长时间较低，则会将作业并发降低；而如果发现资源使用率达到了一定阈值，比如 CPU 使用达 90% 、内存使用达 95% ，则会自动为作业增加并发。自动调优能帮助更好地实现数据处理，保证数据处理不延迟，能够让数据及时完成处理。
定时调优指可以配定时任务，比如早上9点执行资源为50，晚上 9 点以后资源为10。
作业健康分能力是基于阿里巴巴集团内部的最佳实践总结。 比如作业上线后的启动、运行、停止阶段需要关注哪些内容、出问题应该如何处理等。我们将最佳实践总结做成了诊断功能，可以手动触发诊断，获得诊断结果以及相关处理建议。
如果作业出现异常停止或手动停止，仍需保证接下来数据处理的连续性和稳定性。很多客户关心是否能够避免重复处理数据、在哪个时间点能够继续处理数据，以上问题都依赖于于状态管理。
因此，我们提供了作业全生命周期的管理，提供了状态生成与删除、状态展示、状态的使用、状态兼容性能力以及状态的恢复等能力。
今年9 月，我们发布了最新 OpenAPI ，可与客户已有系统进行集成。当前平台上具备的大部分能力都可以使用 OpenAPI 进行调度，比如作业上线运维、作业资源调整、调优、诊断等。
Flink CDC 是目前云上用户使用较多的场景，它可以替代已有的一些开源数据集成工具，它基于开源工具做了增强和修复，比如其全量、增量以及全增量一体的能力是其他开源数据集成工具所不具备的，Flink CDC也可以支持更多上游以及 MySQL 相关的数据库，支持分库分表、表结构同步，支持元数据的管理比如无锁读取、断点续传等。下游同样支持很多开源、闭源产品。
阿里云实时计算Flink CDC具有以下四个价值：
l 元信息自动发现。
l 全增量自动切换。
l 表结构变更自动同步。
l 整库同步或单表同步。
以上功能均只需通过一行SQL、一个Job即可实现。
FlinkCEP主要用于风控与营销场景。
风控与营销场景往往会有连续性事件发生，而连续性事件发生意味着有一些连续性规则需要与数据进匹配。Flink CEP方的价值在于将规则保存在比如 RDS 或 Hologres里，修改规则之后作业无需重启，因为实时性是连续性事件的关键。
上图为Flink CEP系统架构，将开发人员与测试人员进行解耦。规则保存在Hologres或 RDS 里，可以实时查看规则并进行维护和修改。修改之后，Flink会自动完成规则更新，保证业务连续性。
Flink天然具备丰富的上下游 source 与sink，是一个先进的ETL架构。
上图为阿里云 Flink 与开源 Flink 的对比。
阿里云Flink的很多功能源于社区版，但做了一些增强，比如弹性付费等成本、性能相关的功能均实现了弹性伸缩。付费方式可以选择按量付费以及包年、包月。此外，即使不使用弹性存储功能，阿里云Flink内核也比社区版优化了2-3倍，天然比社区 Flink 减少资源，这也意味着成本降低。
特色能力上，阿里云Flink具有数据实时入湖入仓、实时风控场景等能力，也做了很多企业级 connector，connector 一旦放在产品里，则所有代码、所有测试都可达到企业级。
在开发效率上，阿里云Flink提供了一站式开发平台，包括常见模板、元数据管理、完善的调试。
运维方面也实现了很多开源版本不具备的功能，比如监控告警、问题诊断与分析、企业级高可用以及完善的作业状态生命周期管理。安全方面提供了企业级安全，包括严格安全审计、变更审计以及不同作业、不同团队之间的空间隔离等。
