Apache Kafka 和 Apache Flink：开源的天作之合

在持续数字化转型的时代，组织需要制定战略来加速业务节奏，以跟进并力争超越竞争对手。客户需求瞬息万变，企业越来越难以跟上其动态需求。因此，我认为获取实时数据是构建业务敏捷性和增强决策能力的必要基础。

流处理是实时数据的核心。它允许您的企业在数据流发生时摄取连续数据流，并将其带到最前沿进行分析，使您能够跟上不断变化的步伐。

任何熟悉流处理领域的从业者都知晓 Apache Kafka：这一开源事件流处理的事实企业标准。Apache Kafka 具备诸多强大能力，例如实现高吞吐量，并在应用程序故障时保持高容错性。

Apache Kafka 流能将数据输送至目标位置，但若单独部署 Apache Kafka 则无法充分发挥其潜能。若您正在使用 Apache Kafka，Apache Flink 应成为技术栈的核心组件，以确保从实时数据中精准提取所需价值。

Apache Flink 与 Apache Kafka 的结合使开源事件流处理的可能性呈指数级增长。Apache Flink 通过快速精准响应日益增长的实时业务需求，实现低延迟处理。二者结合让实时自动化与洞察生成能力触手可及。

通过 Apache Kafka，您能够从企业所有业务活动中获取原始事件流。然而并非所有数据都具备可操作性，部分数据会积压在队列中或进入大数据批处理流程。这正是 Apache Flink 的价值所在：它能将原始事件转化为可操作的关键事件。此外，Apache Flink 通过模式识别实现数据情境化，助您理解事件间的关联逻辑。这一点至关重要，因为事件具有时效性，延迟处理历史数据可能导致价值衰减。以航班延误事件为例：这类事件需要即时响应，若处理延迟必将引发客户不满。

Apache Kafka 如同事件消防水管，持续传递企业内部的实时动态。当此事件流与 Apache Flink 驱动的模式识别技术结合，将产生绝佳效果：一旦检测到相关模式，系统就能立即作出响应。通过在恰当时机提供精准服务吸引客户、强化用户积极行为，乃至优化供应链决策——这些仅是 Apache Flink 与 Kafka 协同所能实现的部分功能。

既然我们已经明确了 Apache Kafka 与 Apache Flink 的协同价值，您可能想知道：谁能驾驭这项技术并处理事件流？目前，主要使用者是开发人员。然而，若仅依赖工作繁重的资深开发人员，进展可能缓慢。此外，成本始终是重要考量因素：企业难以在缺乏增值证据的情况下为所有潜在机会投入资源。更复杂的是，市场上难以找到具备合适技能的人才来承担开发或数据科学项目。

这正是赋能更多业务专业人士从事件流中获益的意义所在。当事件处理流程简化后，分析师和数据工程师等其他用户也能在关键时刻获取实时洞察并处理数据集。由此不仅能降低技能门槛，还能通过防止关键信息滞留于数据仓库来加速数据处理进程。

IBM 的事件流与流处理应用程序方案基于 Apache Flink 能力进行创新，提供开放可组合的解决方案以应对这些大规模行业挑战。Apache Flink 兼容所有 Apache Kafka 环境，IBM 的技术架构更基于客户现有基础构建，有效避免供应商锁定。凭借 Apache Kafka 作为事件分发的行业标准，IBM 率先采用 Apache Flink 作为事件处理的核心技术，充分发挥这对天作之合的协同效应。

试想若能持续监控事件流，并自由进行自动化实验将是何等场景。秉承这一理念，IBM 推出了 IBM Event Automation，其直观易用的无代码模式使未经 SQL/Java/Python 专业培训的用户——无论担任何种角色——都能运用事件流技术。IBM Automation 与集成软件部产品管理副总裁 Eileen Lowry 阐述了 IBM 基于 Apache Flink 的技术创新：

该用户界面不仅使 Apache Flink 能为各类业务人员所用，还支持通过实验来加速数据分析与数据管道的创新。用户可直接配置流数据事件并实时获取工具反馈：暂停、修改、聚合、按下播放键，立即基于数据验证解决方案。想象由此激发的创新潜力：无论是优化电子商务模型，还是实现产品的实时质量控制。