Flink - 从 JStorm 到 Flink : 腾讯实时流计算平台的建设与实践 - 《大数据学习指南》

腾讯实时计算概况

实时计算覆盖的场景，与我们的生活、娱乐密切相关。

腾讯实时计算的规模。

JStorm到Flink的演进历程

        **2017.03

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Flink框架预研，JStorm上K8S
新框架调研，评估Flink替代JStorm 的可行性，包括:功能、性能等的对比。此时所有的流计算任务全部由JStorm承载，且继续演进新版本。

2017.09
Flink开源版本增强，业务迁移
针对内部场景，部分改造优化开源版本，开始迁移部分JStorm上的任务，以standalone模式运行

2018.01
Flink产品化
开始建设基于Flink的一站式流计算平台Oceanus，并针对性优化社区 Flink On Yarn模式的部分功能。

2019.03
Oceanus场景化建设
打造内部Oceanus生态，完善场景化服务，上线在线ML，开始建设秒级监控等平台。

                <br />**2018.09

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Oceanus平台上线
实时流计算平台规模化接入腾讯内部业务(覆盖所有BG)、TBDS客户，上线公有云。开始批量迁移存量JStorm的任务到Oceanus。内部宣布JStorm版本不再演进。

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一站式 提供完善的上下游数据生态，形成从接入、处理，到应用的数据闭环。

自助化 借助平台的应用调试、丰富的实时指标数据、配置化告警等功能，实现监控、运维自助化。

可视化 不仅通过平台Web页面可轻松查看指标、打点日志等数据，同时对调试结果，应用输出等，都提供了可视化的方式。

持续增强 结合业务实践，持续优化既有能力，并且迭代新功能;在满足自身客户需求的同时，适时回馈社区。