随着大数据产品云原生化的加速推进，云原生集群的规模和数量急剧增加，这给运维工作带来了前所未有的挑战。为了有效应对这些挑战，阿里云大数据团队结合Apache Flink与自研的Paimon数据湖解决方案，构建了一套实时云原生运维数仓，显著提升了运维能力和数据处理的实时性。本文将通过实际案例分析，详细阐述Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓中的应用。
背景与挑战
随着云原生集群的广泛应用，资源审计、资源拓扑和资源趋势分析成为运维工作的关键需求。传统的运维方式已难以满足实时性和精准性的要求，迫切需要一种能够实时反映集群状态并提供高效数据分析能力的解决方案。因此，阿里云大数据团队决定采用Flink+Paimon的流式数仓方案，以应对这些挑战。
解决方案概述
Flink作为实时计算的标准解决方案，以其高吞吐、低延迟的特性在大数据处理领域占据重要地位。而Paimon则是阿里云开源大数据团队推出的低成本数据湖解决方案，为海量数据的存储和分析提供了强有力的支持。两者结合，形成了Flink+Paimon的实时数仓解决方案，为云原生运维数仓提供了强大的实时数据处理和低成本存储能力。
实践案例分析
数据采集与同步
在数据采集阶段，团队研发了exporter-operator工具，该工具嵌入Kubernetes集群中，实时监听Kubernetes API Server中的workload数据变化。通过配置Informer中的自定义资源（CR），exporter-operator能够灵活启用多个workload-informer实例，实现对各类工作负载的监控。捕获到的数据通过阿里云日志服务（SLS）或Apache Kafka进行实时传输，确保数据的实时性和完整性。
数据处理与存储
在数据处理阶段，团队采用Flink作为计算引擎，结合Paimon进行数据存储。Flink作业通过实时读取SLS或Kafka中的数据流，进行复杂的计算处理，如资源聚合、排序和维表join等。处理后的数据直接写入Paimon ODS表中，供后续分析和查询使用。示例代码如下：
sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS abm-exporter-paimon.abm_exporter_db.ods_realtime_exporter_lakehouse (
sls_time bigint,
cluster varchar,
content varchar
) PARTITIONED BY (cluster)
WITH (
'orc.write.batch-size' = '128',
'file.format' = 'avro',
'bucket' = '8'
);
INSERT INTO abm-exporter-paimon.abm_exporter_db.ods_realtime_exporter_lakehouse
SELECT __timestamp__ as sls_time,
__topic__ as cluster,
content
FROM source_k8s_meta;
数据分析与展示
在数据分析阶段，团队利用DataWorks进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。配置完成后，Paimon表的元数据会自动同步到DataWorks中，用户可以直接在DataWorks中进行数据分析。最终，数据报表通过FBI进行展示，资源拓扑数据则写入到CMDB中，供运维系统使用。
总结
通过Flink+Paimon的实时数仓解决方案，阿里云大数据团队成功构建了高效的云原生运维数仓。该方案不仅满足了实时性和精准性的要求，还显著降低了存储成本，为云原生集群的运维工作提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断发展和优化，该方案有望在更多场景中发挥重要作用。
