Potoki strumieniowe na Apache Flink w gotowym rozwiązaniu

Tworzę produkcyjne potoki strumieniowe na Apache Flink, które przekształcają strumienie zdarzeń w natychmiastowe i niezawodne analizy. Jeśli dane przychodzą w partiach, a spostrzeżenia opóźniają się o godziny, zamykam tę lukę. Projektuję zadania wokół czasu zdarzeń i znaczników, aby późne i nieuporządkowane zdarzenia były obsługiwane poprawnie, a nie cicho łamały metryki. Tylne systemy stanu, punkty kontrolne i punkty zapisu dostosowuję do wysokiej przepustowości i szybkiego odzyskiwania po awarii.

Najwyższym priorytetem jest poprawność pod obciążeniem. Wdrażam semantykę dokładnie raz od początku do końca: transakcyjne zlewy tam, gdzie to możliwe, idempotentne zapisy wszędzie indziej, aby awaria nie podwajała opłat i nie gubiła zamówień. Tworzę łączenia strumieniowe z wielu źródeł, wzbogacam zdarzenia danymi referencyjnymi i wychwytuję łańcuchy oszustw, spadki w lejku i naruszenia SLA w momencie, gdy się zdarzają, za pomocą Flink CEP. Otrzymujesz czysty kod, przetestowane wdrożenie i dokumentację dla swojego zespołu; pracuję z Kafka, Kinesis, Pulsar, JDBC i pamięcią obiektową.

— Czas zdarzeń i agregacja okien
— Dokładnie raz, punkty kontrolne i punkty zapisu
— Łączenia, wzbogacanie i wzorce Flink CEP
— Analizy w czasie rzeczywistym, powiadamianie i monitorowanie