实时计算 Flink提供Flink SQL，协助您简单轻松完成流式计算逻辑的处理。实时计算 Flink提供的全功能的UDF函数，能够帮助您完成定制化业务的数据处理逻辑。在流数据分析领域，Flink SQL和UDF能够完成大部分流式数据分析处理逻辑。目前的实时计算更擅长于流式数据分析、统计、处理。相对于非SQL能够解决的领域，例如，复杂的迭代数据处理、复杂的规则引擎告警，则不适合现有的流计算产品去解决。

• 目前实时计算 Flink擅于处理以下应用场景。

  • 实时的网络点击PV、UV统计。
    
  • 统计交通卡口平均每5分钟的车流量。
    
  • 水利大坝的压力数据的统计和展现。
    
  • 网络支付中涉及金融盗窃固定行为规则的告警。

• 曾经实时计算 Flink对接，但无法实现的场景。

  • Oracle存储过程使用实时计算 Flink替换。 实时计算无法从功能上完全替换掉Oracle存储过程，两者面向问题领域不一致。
    
  • Spark作业无缝迁移到实时计算。Spark部分涉及实时计算可以考虑改造并迁移到实时计算，用户可以完全省去运维Spark和开发Spark的各类成本，但无法做到Spark作业无缝迁移到实时计算。
    
  • 多种复杂规则引擎告警。 针对单一数据存在多条复杂规则的告警，这些规则在系统运行时，也会发生变化。因此，这类场景应该由专门的规则引擎系统解决，当前实时计算面对的不是这个问题领域。
    

当前实时计算 Flink对外接口定义为Flink SQL加上UDF。提供服务于流式数据分析、统计、处理的一站式开发工具。面向的用户有数仓开发人员、数据分析师等。您通过简单编写流计算SQL，即可完成自身流式数据分析业务，不需要参与底层代码开发。

本文转自实时计算——产品定位