Flink Forward Asia 2025 主旨演讲精彩回顾
Flink Forward Asia 2025 在新加坡开幕，聚焦实时数据与 AI 融合。Apache Flink 推出新子项目 Flink Agents，支持系统触发的 AI Agent 应用，提升实时处理能力。Flink 2.0 实现存算分离，迈向云原生架构。Paimon 支持多模态数据存储，Fluss 成为面向 AI 的流表存储系统。大会展现 Flink 生态全面拥抱 AI 的未来方向。
热烈祝贺 Flink 2.0 存算分离入选 VLDB 2025
Apache Flink 2.0架构实现重大突破，论文《Disaggregated State Management in Apache Flink® 2.0》被VLDB 2025收录。该研究提出解耦式状态管理架构，通过异步执行框架与全新存储引擎ForSt，实现状态与计算分离，显著提升扩展性、容错能力与资源效率，推动Flink向云原生演进，开启流计算新时代。
聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？
Data Agent是结合AI与数据处理能力的智能体，能自主理解、分析并响应数据任务。它贯穿数据源接入、自然语言交互、自动建模到结果输出的全流程闭环。核心技术涵盖NLP、AutoML、实时计算等，助力企业实现高效数据分析与决策。
京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系
摘要：本文整理自京东零售技术专家张颖老师，在 Flink Forward Asia 2024 生产实践（二）专场中的分享，介绍了基于Flink构建的推荐系统数据，以及Flink智能体系带来的智能服务功能。内容分为以下六个部分：
推荐系统架构
索引
样本
特征
可解释
指标
Tips：关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料～
基于 Flink + Redis 的实时特征工程实战：电商场景动态分桶计数实现
本文介绍了基于 Flink 与 Redis 构建的电商场景下实时特征工程解决方案，重点实现动态分桶计数等复杂特征计算。通过流处理引擎 Flink 实时加工用户行为数据，结合 Redis 高性能存储，满足推荐系统毫秒级特征更新需求。技术架构涵盖状态管理、窗口计算、Redis 数据模型设计及特征服务集成，有效提升模型预测效果与系统吞吐能力。
实时异常检测实战：Flink+PAI 算法模型服务化架构设计
本文深入探讨了基于 Apache Flink 与阿里云 PAI 构建的实时异常检测系统。内容涵盖技术演进、架构设计、核心模块实现及金融、工业等多领域实战案例，解析流处理、模型服务化、状态管理等关键技术，并提供性能优化与高可用方案，助力企业打造高效智能的实时异常检测平台。