Flink應用場景有哪些

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Apache Flink是什么？

在當代數據量激增的時代，各種業務場景都有大量的業務數據產生，對于這些不斷產生的數據應該如何進行有效的處理，成為當下大多數公司所面臨的問題。Apache Flink 是一個開源的分布式，高性能，高可用，準確的流處理框架。支持實時流處理和批處理 。

Flink 就是近年來在開源社區不斷發展的技術中的能夠同時支持高吞吐、低延遲、高性能的分布式處理框架。

應用場景

在實際生產過程中，大量的數據不斷的產生，例如金融交易數據、互聯網訂單數據、GPS定位數據、傳感器信號、移動終端產生的數據、通信信號數據等，以及我們熟悉的網絡流量監控，服務器產生的日志數據，這些數據最大的共同點就是實時從不同的數據源中產生，然后再傳輸到下游的分析系統。針對這些數據類型主要包括實時智能推薦，復雜事件處理，實施欺詐檢測，實時數倉，與ETL類型、流數據分析類型、實時報表類型等實施業務場景，而Flink對于這些類型的場景都有著非常好的支持。

1.實時智能推薦

智能推薦會根據用戶歷史的購買行為，通過推薦算法訓練模型，預測用戶未來可能會購買的物品。對個人來說，推薦系統起著信息過濾的作用，對Web/App服務端來說，推薦系統起著滿足用戶個性化需求，提升用戶滿意度的作用。推薦系統本身也在飛速發展，除了算法越來越完善，對時延的要求也越來越苛刻和實時化。利用Flink流計算幫助用戶構建更加實時的智能推薦系統，對用戶行為指標進行實時計算，對模型進行實時更新，對用戶指標進行實時預測，并將預測的信息推送給Web/App端，幫助用戶獲取想要的商品信息，另一方面也幫助企業提升銷售額，創造更大的商業價值。

2.復雜事件處理

對于復雜事件處理，比較常見的集中于工業領域，例如對車載傳感器，機械設備等實時故障檢測，這些業務類型通常數據量都非常大，且對數據處理的時效性要求非常高。通過利用Flink提供的CEP進行時間模式的抽取，同時應用Flink的Sql進行事件數據的轉換，在流式系統中構建實施規則引擎，一旦事件觸發報警規則，便立即將告警結果通知至下游通知系統，從而實現對設備故障快速預警檢測，車輛狀態監控等目的。

3.實時欺詐檢測

在金融領域的業務中，常常出現各種類型的欺詐行為，例如信用卡欺詐，信貸申請欺詐等，而如何保證用戶和公司的資金安全，是近年來許多金融公司及銀行共同面對的挑戰。隨著不法分子欺詐手段的不斷升級，傳統的反欺詐手段已經不足以解決目前所面臨的問題。以往可能需要幾個小時才能通過交易數據計算出用戶的行為指標，然后通過規則判別出具有欺詐行為嫌疑的用戶，再進行案件調查處理，在這種情況下資金可能早已被不法分子轉移，從而給企業和用戶造成大量的經濟損失。而運用Flink流式計算技術能夠在毫秒內就完成對欺詐行為判斷指標的計算，然后實時對交易流水進行實時攔截，避免因為處理不及時而導致的經濟損失。

4.實時數倉與ETL

結合離線數倉，通過利用流計算的諸多優勢和Sql靈活的加工能力，對流式數據進行實時清洗、歸并、結構化處理，為離線數倉進行補充和優化。另一方面結合實時數據ETL處理能力，利用有狀態流式計算技術，可以盡可能降低企業由于在離線數據計算過程中調度邏輯的復雜度，高效快速的處理企業需要的統計結果，幫助企業更好地應用實時數據所分析出來的結果。

5.流數據分析

實時計算各類數據指標，并利用實時結果及時調整在線相關策略，在各類內容投放、無線智能推送領域有大量的應用。流式計算技術將數據分析場景實時化，幫助企業做到實時化分析Web應用或者App應用的各項指標，包括App版本分布情況，Crash檢測和分布等，同時提供多維度用戶行為分析支持日志自主分析，助力開發者實現基于大數據技術的精細化運營，提升產品質量和體驗，增強用戶黏性。

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