目前 实时计算的产品已经有两种模式,即共享模式和独享模式。这两种模式都是全托管方式,这种托管方式下用户不需要关心整个集群的运维。其次,共享模式和独享模式使用的都是Blink引擎。这两种模式为用户提供的主要功能也类似,
在共享和独享这两种模式的基础上,阿里云实时计算团队于2019年9月中旬会推出一个新的模式,Flink on K8S,其与前两种模式区别主要在于:
各种模式对比如下:
引擎方面,Blink是由阿里云实时计算团队于2016年从Flink 1.5.1拉出来的分支,在这之后的三年多的时间里,该分支被进行了一系列的改造:1)SQL优化器和执行器的改造,目前有更完善的SQL支持,提供了Unified SQL;2)在Runtime上,提供了统一高效的算子框架、更加灵活的chaining策略和自定义调度插件;3)提供增量Checkpoint。
2019年1月份,阿里巴巴决定将Blink的所有优化功能贡献给社区,经过六个多月的改造,Blink的部分基本功能已经合并到Flink 1.9.0中,与此同时,阿里也收购了Flink创始团队成立的公司dataArtisans。在此之后,两个团队将共同维护一个新的品牌Ververica,该品牌推出新的界面平台Ververica Platform来为用户提供服务。
Flink之所以选择K8S来作为底层的资源管理来为用户提供服务主要原因有以下几点:
Ververica Platform平台所包含主要功能模块如下图所示:
总体而言,Ververica Platform的特点是 免费、 开源、 增值和 易用。首先用户只需要支付ECS的费用便可以使用Ververica Platform平台的所有功能;其次Flink Core是开源的,用户无需的担心其兼容性和因为被某个平台绑架而产生的问题,并且开源Flink的功能可以无缝迁移到该平台上;此外,Ververica Platform提供了一系列增值功能,整个平台易用性较高。
下图是Ververica Platform的平台界面,通过该界面用户可以创建并提交一个Flink作业。用户可以设置Flink作业的名称、初始化状态、Flink版本(目前支持1.6/1.7/1.8)、Jar包地址以及开源资源配置(如并发度、Job Manager的CPC内存等),点击提交后可以很方便地在K8S上运行一个Flink作业。
下图展示了一个已经在K8S上运行的作业,用户可以浏览整个作业的配置信息、拓扑图、在K8S上的Events、Jobs、Savepoints的状态·
用户还可以在界面上直观地查看作业默认的metrics和logs信息,从而简化作业问题排查的复杂度。此外,该平台还支持直接显示Flink Web UI。目前的平台功能比较简洁,后续会将平台自动调优、Alink 机器学习等方面的功能纳入进来。
以上是阿里云Flink on Kubernetes产品形态的新功能,欢迎大家试用体验。试用的具体流程是:阿里云提交工单,工单选择实时计算产品,标明“希望试用实时计算Flink on Kubernetes产品形态”,之后便可以等待阿里云相关工作人员联系进行试用。
本文作者:小白薇薇
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