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邱从贤-大规模作业的稳定性优化实践.pdf

上传人: 云闲 编号:101811 2021-01-01 32页 3.05MB

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本文主要介绍了Apache Flink Committer、腾讯高级开发工程师邱从贤关于大规模作业稳定性优化实践的分享。他提到,实时计算在金融、营销分析等多个领域扮演着重要角色。稳定性建设方面,他阐述了减少故障、降低影响、功能测试、稳定性保障方案、测试演练、故障演练、混沌测试、部署监控、故障恢复、SLA评估等关键点。此外,他还提到了Jar、SQL、Canvas等开发模式的优缺点,以及如何进行稳定性优化和故障恢复。邱从贤分享了一些核心数据,如故障恢复时间从201秒减少到48秒,以及支持超过66万核广告模型的业务。他展望了未来的发展方向,包括混沌测试部署、智能IDE、智能配置、大状态快速恢复、智能诊断和优化等。
"Flink在实时计算中的应用如何提升业务价值?" "如何通过稳定性建设确保Flink作业的高可用性?" "未来Flink的稳定性优化有哪些新的方向和挑战?"
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