运维领域的实时数据接入和计算是怎样进行的？
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时数据接入和计算层的运行过程如下：对于 DataHub/Kafka 中的实时指标 Topic 中的服务数据，由 Flink 的服务指标计算任务消费后经过计算存储到 HBase/OTS 的指标表中；同时对于 DataHub/Kafka 中的实时指标 Topic中的数据按照分钟级、小时级、天级依次进行汇聚后返回到 DataHub/Kafka 中对应的分钟级 Topic、小时级Topic、天级 Topic 中，最后将各个 Topic 存储到 ES 对应的 Index 中，供上层数据展示检索查询使用；同时部分数据还根据业务需要归档到 EMR 离线计算集群或者 MaxCompute 之中，进行离线深度分析、数据备份提供数据来源。
资料来源：电子书《阿里云实时计算 Flink 版解决方案白皮书-2021版》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=7968
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
评论
全部评论 (0)