Apache Flink - 使用案例

在本章中，我们将了解 Apache Flink 中的一些测试用例。

Apache Flink − Bouygues Telecom

Bouygues Telecom 是法国最大的电信组织之一。 它拥有 11+000000 移动用户和 25+000000 固定客户。 Bouygues 第一次听说 Apache Flink 是在巴黎举行的 Hadoop 小组会议上。 从那时起，他们一直在多个用例中使用 Flink。 他们每天通过 Apache Flink 实时处理数十亿条消息。

这是 Bouygues 对 Apache Flink 的评价:"我们最终选择了 Flink，因为该系统支持真正的流处理 - 无论是在 API 层面还是在运行时层面，为我们提供了我们所期望的可编程性和低延迟。 此外，与其他解决方案相比，我们能够使用 Flink 在更短的时间内启动并运行我们的系统，从而获得更多可用的开发人员资源来扩展系统中的业务逻辑。"

在 Bouygues，客户体验是重中之重。 他们实时分析数据，以便为工程师提供以下见解 −

• 通过网络提供实时客户体验

• 网络上全球范围内正在发生的事情

• 网络评估和运营

他们创建了一个名为 LUX（记录用户体验）的系统，该系统通过内部数据参考处理来自网络设备的大量日志数据，以提供体验质量指标，该指标将记录其客户体验并构建警报功能以检测消费中的任何故障。 60 秒内的数据。

为了实现这一目标，他们需要一个能够实时获取大量数据、易于设置并提供丰富的 API 集来处理流数据的框架。 Apache Flink 非常适合 Bouygues Telecom。

Apache Flink − Alibaba

阿里巴巴是全球最大的电子商务零售公司，2015年收入为3940亿美元。阿里巴巴搜索是所有客户的入口点，它显示所有搜索并相应推荐。

阿里巴巴在其搜索引擎中使用 Apache Flink 实时显示结果，为每个用户提供最高的准确性和相关性。

阿里巴巴正在寻找一个框架，该框架是 −

• 非常敏捷地为整个搜索基础架构流程维护一个代码库。

• 为网站上产品的可用性更改提供低延迟。

• 一致且具有成本效益。

Apache Flink 符合上述所有要求。 他们需要一个框架，该框架具有单个处理引擎，并且可以使用同一引擎处理批处理和流数据，这就是 Apache Flink 所做的。

他们还使用 Blink（Flink 的分叉版本）来满足搜索的一些独特要求。 他们还使用 Apache Flink 的 Table API，对搜索进行了一些改进。

这是阿里巴巴对 apache Flink 的评价:"回顾过去，对于阿里巴巴来说，对于 Blink 和 Flink 来说，这无疑是重要的一年。没有人想到我们会在一年内取得如此大的进步，我们非常感谢社区中所有帮助我们的人。 Flink 被证明可以在非常大规模的情况下工作。我们比以往任何时候都更加致力于继续与社区合作，推动 Flink 向前发展！"