实时计算Flink云原生版本正式发布

小白薇薇 2019-09-19 872浏览量

简介： Why Flink on KubernetesApache Flink是Apache社区的顶级开源项目，主攻流计算领域，具备高吞吐，低延时的特点，在流计算领域已经取代了storm/spark streaming，成为了目前流式处理领域的最热门引擎。

Why Flink on Kubernetes

Apache Flink是Apache社区的顶级开源项目，主攻流计算领域，具备高吞吐，低延时的特点，在流计算领域已经取代了storm/spark streaming，成为了目前流式处理领域的最热门引擎。主要应用在：实时数仓，实时风控，实时推荐等业务场景。

Kubernetes是目前最主流的开源的容器调度平台，它可以自动化应用容器的部署、扩展和操作 , 提供以容器为中心的基础架构，并快速高效地响应客户需求。具有架构简单，可扩展，自修复等特点。

K8S优势：

资源隔离：K8S具有强大的资源隔离
快速部署/扩展/对接新应用
节省资源，优化硬件资源的使用
Loosely coupled，分布式，弹性，微服务化：应用程序分为更小的、独立的部件，可以动态部署和管理。

Flink之所以选择K8S来作为底层的资源管理来为用户提供服务主要原因有以下几点：
Flink特性：

Flink是大数据类应用，与传统大数据应用如Spark、Hadoop、MapReduce以及Hive等不同的是，Flink是常驻进程，其类似于在线业务的App，作业发布后修改频率比较低，要求执行作业的worker长时间稳定运行。
与其他批处理作业相比，流作业任务一般应用于实时风控和实时推荐的业务场景下，其重要度更高，稳定性要求也更高。

结合两大开源项目的优势，实时计算Flink云原生版（Flink on Kubernetes）具有以下优势：

运维侧模型统一降低运维成本
越来越多的企业将传统的在线任务服务切换到kubernetes上，Flink也运行在kubernetes上，可统一在线离线技术体系，大大降低用户运维成本。
弹性伸缩与成本优化
容器的最大特性之一就是弹性的能力，对于大数据的业务而言，提高集群资源的利用率从而降低成本，是用户考虑的第一要务。Flink on Kubernetes模式，结合马上要推出的Flink单作业Autoscale功能，可完美应对单任务突发性负载，在高流量时自动申请ECS，降低作业延时；低流量时缩减作业资源，释放ECS，从而在保证作业延时的同时降低用户成本。

实时计算-Flink云原生版本

Flink云原生目前支持部署容器服务ACK提供的Kubernetes上，是Flink与容器服务ACK深度集成，成分利用了ACK在云平台上整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全的能力，为用户提供极致的Flink使用体验。

开源

产品提供多个的Flink版本，与开源Flink接口完全兼容，满足用户平迁需求。

免费

平台各组件免费使用，用户只需支付ECS费用即可使用Flink云原生产品

易用

提供开箱即用的作业开发平台，以及Metric采集，展示，监控，报警能力，分钟级别搭建平台，大大节省用户平台搭建时间。

增值

提供各种可插拔的增值组件，包括只能调优系统，机器学习组件等。

欢迎广大用户试用Flink云原生产品，试用链接：https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=sc_blinkonk8s#/buy
或在阿里云官网搜索：实时计算，登陆产品详情页查看介绍。

流计算容器 Kubernetes Cloud Native 弹性计算

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