日常节省 30%计算资源：阿里云实时计算 Flink 自动调优实践

转载 于 2023-05-31 10:34:09 发布 · 138 阅读 · 0 ·
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#flink #大数据 #阿里云 #elasticsearch #java

文章探讨了批作业与流作业在资源管理上的差异，指出流作业因流量不确定性需要动态调整资源。阿里云实时计算Flink提供了自动调优实践，旨在帮助用户节省30%的计算资源，适应不断变化的流量需求。

一、历史背景

批作业在算子实际处理数据时，可以提前感知到要处理的这部分数据有多大。从而可以根据数据量的大小，选择合适的资源处理数据。但流作业是一种 long-running 的作业，它的特点是流量会随着时间进行变化。

我们没有办法在流作业刚启动时，就预估到未来的流量有多少，需要多少资源。没有一份初始的通用资源配置可以适用于一个流作业的所有场景。

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日常节省 30%计算资源：阿里云实时计算 Flink 自动调优实践-阿里云开发者社区

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