Apache Flink è un framework ed un potente engine per il processamento di stream di dati in maniera stateful. Progettato per essere adattabile a qualsiasi ambiente Cluster e Cloud based, Apache Flink ha capacità di computazione di livello in-memory, vale a dire il massimo possibile, e può scalare a qualsiasi livello.
Le caratteristiche e le funzionalità di Apache Flink
Essendo anche un framework, Apache Flink ha nativamente tutte le caratteristiche e le funzionalità per sviluppare moltissime tipologie di applicazioni che vedremo più nel dettaglio fra poco. Tra queste funzionalità trovi:
- supporto per il processamento in stream ed in batch di dati;
- gestione avanzata dello stato dei dati;
- semantica nel processamento degli eventi;
- garanzia di dati consistenti con metodologia exactly-once;
- deployment tramite Yarn e Kubernetes;
- deployment on-premise anche come stand-alone Cluster;
- possibilità di configurazione in High Availability;
- possibilità di scalare anche su migliaia di cores e di terabytes per computazione ed application state;
- high throughput e low latency per massime performance.
In poche parole Apache Flink ha tutte le caratteristiche per adattarsi a scenari complessi di gestione dei dati come:
- Applicazioni event-driven;
- Applicazioni di data analysis;
- Applicazioni di data pipeline.
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Apache Flink e le applicazioni event-driven: Use Case
Un’applicazione event-driven è un’applicazione stateful in grado di reagire ad eventi inviati da streams o da servizi in modo da attivare processi per es. computazione di dati, aggiornamento di stati o qualsiasi altra azione possibile. Per un approfondimento sul significato di applicazione event-driven puoi visitare il seguente link.
Affinchè le applicazioni event-driven possano funzionare correttamente occorre che il processamento dello stream di eventi implementi tutti gli elementi necessari affinchè gli eventi siano consistenti e processati quando serve e come serve. Apache Flink fa proprio questo ai massimi livelli, potendo fornirti, oltre alla potenza che ti abbiamo descritto nel precedente paragrafo, anche la possibilità di implementare Business Logic avanzate e Complex Event Processing(CEP) al fine di individuare eventuali pattern nei data stream.
Infine Apache Flink ti fornisce una funzionalità particolare, il savepoint, che ti permette di stabilire un punto di salvataggio dello stato generale di Flink che potrebbe essere usato per attività di A/B testing , effettuare un fork o stoppare e riprendere il flusso di dati. Sembra incredibile ma Apache Flink ti permettere di “mettere in pausa” il flusso di eventi o di orientarlo differentemente per necessità avanzate.
Tutte queste possibilità rendono Apache Flink ideale per Use Case come la rilevazione delle frodi, l’attività di alerting, il monitoraggio di dati business oriented, Web Application complesse e più in generale in tutte quelle applicazioni dove si gestiscono enormi quantità di eventi.
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Apache Flink e le Applicazioni di Data Analysis: Use Case
I workload di analisi dei dati hanno l’obiettivo di estrarre insight da tutte le informazioni e la sfida più complessa è quella di riuscire a processare ed analizzare subito i dati in modo da aggiornare live le dashboard che visualizzano queste analisi. Quando si hanno milioni di dati che entrano nel processo di analisi questa sfida diventa decisamente complessa ed occorre ottimizzare tutte le componenti dell’architettura altrimenti si è costretti a consumare enormi risorse di computazione e quindi di perdere soldi.
Apache Flink integra, già al suo interno, tutte le componenti necessarie per la Data Analysis e pertanto ti permette di avere un processo continuo che parte dall’ingestion dei dati fino alla loro visualizzazione sia in batch( cioè con report asincroni) sia in streaming( cioè con report e dashboard live). Inoltre, grazie all’interfaccia SQL , personalizzabile secondo le necessità, Apache Flink è adatto a qualsiasi esigenza di business. Come se non bastasse Apache Flick fornisce anche la possibilità di controllare a basso livello come vengono gestiti i dati attraverso DataStream API, una API con numerose funzioni.
Tutte queste funzionalità rendono Apache Flink ideale per Use Case come il monitorning di architetture industriali e IoT, analisi grafiche ed analisi live dei dati.
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Applicazioni di Data Pipeline: Use Case
Le data pipeline mettono in pratica l’approccio di Extract Transform Load(ETL), cioè trasformano, arricchiscono e muovono i dati secondo le esigenze di business. Per rendere l’idea un processo ETL potrebbe essere quello di monitorare l’umidità di un terreno per esigenze agricole, arricchire il dato con informazioni sulla posizione e salvare tutto in un database utile ad un algoritmo che attiva l’irrigazione del terreno in base a specifiche variabili( orario, tipo di pianta, quantità d’acqua, ecc…).
Anche in questo caso Apache Flink ti fornisce la possibilità di avere il controllo di tutto il processo con un unico framework. Table API per comuni esigenze di trasformazione ed arricchimento dei dati e DataStream API per richieste ETL avanzate permettono di realizzare data pipeline completamente aderenti alle tue esigenze ed anche di integrare Apache Flink con altri sistemi tra cui per es. Kafka, Kinesis ed Elasticsearch e con strumenti come Debezium per attivare processi di Change Data Capture(CDC).
Tutti questi elementi permettono ad Apache Flink di essere ideale per Use Case di ETL continui e data pipeline per e-commerce per es. gestioni complesse di ordini e magazzini distribuiti.
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Glue Labs ed Apache Flink
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