不仅仅是双11大屏—Flink应用场景介绍

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双11大屏

每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战大屏,展现当前的销售情况。

这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析。

实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。

而在其他行业,企业也在构建自己的实时报表系统,让企业能够依托于自身的业务数据,快速提取出更多的数据价值,从而更好的服务于企业运行过程中。

而这种高性能,高可用的准确的流处理框架就非Flink莫属了。

Apache Flink是什么?

​ 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。Apache Flink 是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理 。

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Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。

应用场景

在实际生产过程中,大量的数据不断的产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控,服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐,复杂事件处理,实施欺诈检测,实时数仓,与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实施业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。

  1. 实时智能推荐

    智能推荐会根据用户历史的购买行为,通过推荐算法训练模型,预测用户未来可能会购买的物品。对个人来说,推荐系统起着信息过滤的作用,对Web/App服务端来说,推荐系统起着满足用户个性化需求,提升用户满意度的作用。推荐系统本身也在飞速发展,除了算法越来越完善,对时延的要求也越来越苛刻和实时化。利用Flink流计算帮助用户构建更加实时的智能推荐系统,对用户行为指标进行实时计算,对模型进行实时更新,对用户指标进行实时预测,并将预测的信息推送给Web/App端,帮助用户获取想要的商品信息,另一方面也帮助企业提升销售额,创造更大的商业价值。

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  1. 复杂事件处理

    对于复杂事件处理,比较常见的集中于工业领域,例如对车载传感器,机械设备等实时故障检测,这些业务类型通常数据量都非常大,且对数据处理的时效性要求非常高。通过利用Flink提供的CEP进行时间模式的抽取,同时应用Flink的Sql进行事件数据的转换,在流式系统中构建实施规则引擎,一旦事件触发报警规则,便立即将告警结果通知至下游通知系统,从而实现对设备故障快速预警检测,车辆状态监控等目的。

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  1. 实时欺诈检测

    在金融领域的业务中,常常出现各种类型的欺诈行为,例如信用卡欺诈,信贷申请欺诈等,而如何保证用户和公司的资金安全,是近年来许多金融公司及银行共同面对的挑战。随着不法分子欺诈手段的不断升级,传统的反欺诈手段已经不足以解决目前所面临的问题。以往可能需要几个小时才能通过交易数据计算出用户的行为指标,然后通过规则判别出具有欺诈行为嫌疑的用户,再进行案件调查处理,在这种情况下资金可能早已被不法分子转移,从而给企业和用户造成大量的经济损失。而运用Flink流式计算技术能够在毫秒内就完成对欺诈行为判断指标的计算,然后实时对交易流水进行实时拦截,避免因为处理不及时而导致的经济损失。

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  1. 实时数仓与ETL

    结合离线数仓,通过利用流计算的诸多优势和Sql灵活的加工能力,对流式数据进行实时清洗、归并、结构化处理,为离线数仓进行补充和优化。另一方面结合实时数据ETL处理能力,利用有状态流式计算技术,可以尽可能降低企业由于在离线数据计算过程中调度逻辑的复杂度,高效快速的处理企业需要的统计结果,帮助企业更好地应用实时数据所分析出来的结果。

  2. 流数据分析

    实时计算各类数据指标,并利用实时结果及时调整在线相关策略,在各类内容投放、无线智能推送领域有大量的应用。流式计算技术将数据分析场景实时化,帮助企业做到实时化分析Web应用或者App应用的各项指标,包括App版本分布情况,Crash检测和分布等,同时提供多维度用户行为分析支持日志自主分析,助力开发者实现基于大数据技术的精细化运营,提升产品质量和体验,增强用户黏性。

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posted @ 2020-01-03 10:36  独孤风  阅读(...)  评论(...编辑  收藏