Flink
PulseAugur coverage of Flink — every cluster mentioning Flink across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
2 天有情绪数据
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Spark的普遍采用导致性能故障和成本超支
一个数据平台团队决定对所有工作负载标准化使用Spark，结果导致了严重的性能问题和成本超支。BI仪表板出现高延迟，欺诈评分管道未能达到SLA，面向客户的分析产品在并发性方面遇到困难。文章认为，这些失败源于为每种特定工作负载使用具有不当执行模型的引擎，而不是调优问题。文章建议根据Spark、Trino、Presto、ClickHouse、Flink和Druid等引擎的基本执行模型权衡来评估它们，以实现适当的工作负载路由。
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Databricks Unity Catalog 强调用户对数据存储的控制权
Databricks 详细介绍了其在 Unity Catalog 中管理数据存储的策略，强调用户控制和开放格式。该平台允许用户将托管表数据存储在他们自己的云存储账户中，例如 Amazon S3、ADLs 或 Google Cloud Storage，从而确保数据所有权和可见性。Unity Catalog 支持 Iceberg 和 Delta 格式，可自动进行数据布局、调优和清理，同时允许 Apache Spark、Flink、Trin…
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IBM 与 Confluent 合作，将 AI 时间序列模型引入实时数据流
IBM 已与 Confluent 合作，将其时间序列基础模型 (TSFM) 集成到 Confluent 的实时数据流平台中。此次合作旨在使企业能够利用 AI 对实时数据流进行预测、异常检测和优化，从而减少对定制模型和广泛数据科学专业知识的需求。该集成解决方案将在 Confluent Cloud 上提供，并计划在 Confluent Platform 上为本地和混合环境提供更广泛的支持。
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AI网关的出现与系统集成的演进
一个精选的系统集成工具和模式列表，最初创建于2021年，在五年内发生了显著变化。最显著的变化是出现了AI网关层，它解决了熟悉的API网关挑战，如路由、速率限制和成本跟踪，但后端是非确定性的AI。数据移动也变得更加复杂，数据集成、变更数据捕获、流处理和模式注册表等类别各不相同，反映了向持续数据流和治理的转变。此外，Webhooks已从简单的实用工具发展成为专注于可靠交付的独立产品类别，传统的企业服务总线（ESB）已以新的品牌重新包装。
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流式 AI 管道面临水印滞后导致的静默故障风险
流式 AI 管道的失败并非总是由于延迟或吞吐量等性能问题，而是源于训练和部署环境之间对“现在”定义的细微差异。这种差异源于流式系统中使用水印，水印是对流完成度的近似。在部署时，这些水印可能导致在不完整或乱序的数据上计算特征，从而产生一种标准基础设施监控无法检测到的分布倾斜。为解决此问题，除了传统的性能指标外，还必须将水印滞后和重放奇偶校验作为关键评估指标。
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Databricks 支持外部引擎写入 Unity Catalog 表
Databricks 推出了一个 Beta 功能，允许 Apache Spark、Flink 和 DuckDB 等外部引擎创建、读取和写入 Unity Catalog 管理的 Delta 表。此扩展基于 Unity Catalog 的开放 API，旨在消除数据孤岛并降低冗余存储成本。新功能利用 Delta Lake 的 catalog commits 来实现事务安全和可审计性，同时还支持流式操作和自动数据优化。