Quando si parla di elaborazione dei dati in tempo reale, Apache Flink emerge come standard dominante. Viene fornito in bundle con Kafka Streams, una libreria Java ampiamente utilizzata per l’elaborazione dei flussi.
Apache Flink, un progetto open-source indipendente e di successo, fornisce un motore di elaborazione di flussi per carichi di lavoro in tempo reale e batch. La combinazione di Kafka (compreso Kafka Streams) e Flink è già ampiamente utilizzata in molte aziende di tutti i settori.
La Coppia Perfetta
Bitrock immagina un mondo in cui Flink e Kafka non solo coesistono ma prosperano insieme, ottimizzando e migliorando il processo e i risultati dello streaming e dell’analisi dei dati in tempo reale.
Questi due sistemi condividono caratteristiche simili, tra cui la scalabilità, l’ottimizzazione delle operazioni e la facile integrazione nei sistemi esistenti, con conseguente riduzione dei costi, conformità dei dati e molto altro ancora. Ben lontani dall’essere in contrapposizione, Flink e Kafka, quando lavorano insieme, integrano i rispettivi punti di forza, ottenendo risultati superiori.
Flink può attingere a fonti di dati eterogenei all’interno del nostro sistema. In un’architettura ben progettata, Kafka raccoglie queste informazioni e le concentra nel suo sistema di archiviazione, i log distribuiti (topic Kafka). Attraverso i connettori Kafka, questi raccolgono e memorizzano l’intero flusso di informazioni provenienti da fonti eterogenee.
Flink, a questo punto, ha un unico punto di connessione con Kafka, dove i dati sono nella loro forma preferita (messaggi). Questo rende facile per Flink sfruttare le sue capacità principali: generare questo flusso di dati e arricchirlo attraverso la gestione degli stati o utilizzando meccanismi batch.
I due sistemi, quindi, non solo possono, ma devono coesistere in un’architettura ben progettata. Altrimenti, l’uno o l’altro svolgono alternativamente compiti che non sono i loro punti di forza.
Cosa contraddistingue Flink
Flink possiede le caratteristiche tipiche degli ambienti distribuiti, scalabili ed elastici, ma ha una caratteristica distintiva. A differenza di altri sistemi di streaming di dati in tempo reale (o quasi), Flink è in grado di gestire gli stati, garantendo che il flusso di dati ricevuto dalla piattaforma di elaborazione o dall’utente finale sia arricchito ed elaborato.
La potenza di Flink risiede nella sua capacità di arricchire il flusso di dati, integrandolo con altre informazioni o con processi e operazioni eseguiti al suo interno, pur mantenendo capacità in tempo reale o quasi.
Casi d’Uso di Flink
Flink ha un’ampia gamma di possibili casi d’uso, ed elencarli tutti risulterebbe una lista quasi infinita. Abbiamo detto che Flink è un framework per l’elaborazione di flussi di dati che possono provenire da una moltitudine di fonti. Ecco alcuni esempi di aree applicative in cui l’uso di Flink può offrire vantaggi significativi in termini di maggiore efficienza e risparmio di risorse:
- Aggiornamento di dashboard e visualizzazioni per garantire una ricca esperienza all’utente finale.
- Sistemi di raccomandazione in tempo reale basati sul comportamento dell’utente – su siti di e-commerce per suggerire l’upselling, arricchire l’offerta in base alle preferenze dell’utente.
- Rilevamento delle frodi, verifica delle transazioni economiche e finanziarie.
- Monitoraggio e allerta.
- Supporto per modelli di apprendimento automatico che vengono costantemente aggiornati con nuovi dati.
Conclusioni
La combinazione di Kafka e Flink offre una soluzione potente e versatile per l’elaborazione dei dati in tempo reale. Questo duo open-source, con la perfetta integrazione di Kafka e la robusta elaborazione di Flink, affronta qualsiasi sfida di elaborazione dei flussi.
Dalle implementazioni in cloud ibrido alle transazioni mission-critical, fino alle analisi in tempo reale con machine learning incorporato, Kafka e Flink vi permettono di costruire il futuro più velocemente.
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