Разработчики приобретают еще одну платформу для исполнения конвейеров Потока данных. Они могут сейчас выполнить собственные программы на механизме распределенной обработки Apache Flink.
У разработчиков, применяющих Гугл Cloud Dataflow для записи конвейеры, которые комбинируют потоковые задачи и партию обработки сейчас, имеется опция исполнения их программ на новом механизме распределенной обработки Apache Flink.Ремесленники данных, Берлин, находящийся в Германии производитель Flink высвободил Облачного бегуна Потока данных для Flink, что разрешает любой программе Потока разрешённых выполняться на кластере Flink, расположенном в облаке либо установленном на месте.Flink есть новым проектом верхнего уровня от Базы ПО Apache, которая предлагает механизм распределенной обработки для исполнения партия и паровые приложения обработки.
Ремесленники данных обрисовывают его как альтернативу компоненту MapReduce Хэдупа, что способен к работе вполне независимо от экосистемы Hadoop.Облачный Поток данных Гугл есть моделью программирования для потоковых задач и объединения партии обработки на громадных наборах данных. Разработка создана для компаний, наблюдающих на сокровище бизнеса выдержки и от данных в покое и от данных в движении.
Кое-какие варианты применения для потоковой передачи аналитики включают визуализацию данных настоящего времени, предупреждение в настоящем времени и мониторинг безопасности.Объявление Flink расширяется до три число платформ, которые сейчас дешёвы разработчикам для потоковых приложений и выполнения партии обработки посредством Потока данных.
Облачный Поток данных был первоначально выпущен как сервис на Облачной Платформе Гугл. Тогда в декабре, Гугл выпустил Облачный Набор разработчика ПО (SDK) Потока данных для разработчиков, сохраняющих надежду портировать модель программирования на другие механизмы обработки. В январе Гугл и Клоудера заявили о доступности Потока данных на популярной платформе Искры Apache Клоудеры.
В сообщении в блоге Ремесленники Данных обрисовали нового бегуна как инструмент, что разрешит пользователям Потока данных более легко действенно применять Apache Flink как бэкэнд исполнения для их программ.«Flink и Cloud Dataflow отлично согласовываются, потому, что они оба совместно применяют видение собственного пакетной обработки и объединения потока данных на уровне механизма», отметил блог.Додавая Flink к бегунам, которые доступны для Потока данных, у пользователей сейчас имеется больше выбора для рабочей потоковой и гибридной партии аналитики и в облаке и на предпосылке, сообщило сообщение в блоге.
По словам Ремесленников Данных, новый бегун Flink поддерживает всю пакетную функциональность Потока данных. Команда Сейчай трудится над встраиванием помощи аналитики потоковой передачи в бегуна, отмеченный блог, не показывая период времени.В сообщении в блоге, объявляющем о новой разработке, главный менеджер по продукции Гугл Уильям Вэмбенеп заявил, что бегун Flink повышает исполнение и мобильность конвейеров Потока данных.
«[Flink] предоставляет устойчивому механизму исполнения пользовательское управление памятью и оптимизатор на базе издержек», сообщил Вэмбенеп. «И лучший из всех, у Вас имеется обеспечение, что Ваши конвейеры Потока данных являются переносимыми вне Гугл Cloud Dataflow».Аналитические компании как Forrester ожидают, что спрос на потоковую передачу одолжений аналитики и разработок будет расти за следующие пару лет, потому, что больше организаций пробует извлечь цена из огромных количеств данных, сгенерированных сейчас от операций, веб-маршрутов перемещения, облачных сервисов и мобильных приложений.Основной облачный Amazon соперников Гугл и Микрософт оба имеют потоковые услуги по обработке в настоящем времени, которые подобны Потоку данных.
Разработку Amazon вызывает Кинезом и рекламирует компания как сервис, которая способна к помощи компаниям взять и проанализировать терабайты данных в час. Потоковый механизм обработки событий Аналитики Микрософт так же создан, чтобы оказать помощь компаниям взять бизнес-понимание в настоящем времени от данных, взятых из приложений, данных, устройств и датчиков.