[VLDB 2025]面向Flink集群巡检的交叉对比学习异常检测
阿里云与华东师范大学合作论文《Noise Matters: Cross Contrastive Learning for Flink Anomaly Detection》被VLDB 2025接收。该研究聚焦Flink集群热点机器异常检测，提出跨对比学习方法，结合先验知识优化模型训练，有效应对噪声数据干扰，提升检测准确率。该技术已应用于Flink集群智能巡检系统，助力运维风险预警。
流处理 or 批处理？大数据架构还需要流批一体吗?
简介：流处理与批处理曾是实时监控与深度分析的两大支柱，但二者在数据、代码与资源上的割裂，导致维护成本高、效率低。随着业务对数据实时性与深度分析的双重需求提升，传统架构难以为继，流批一体应运而生。它旨在通过逻辑、存储与资源的统一，实现一套系统、一套代码同时支持实时与离线处理，提升效率与一致性，成为未来大数据架构的发展方向。
MSE ZooKeeper：Flink 高可用架构的企业级选择
本文深入解析了 Apache Flink 架构中 ZooKeeper 的核心作用，包括 Leader 选举、Checkpoint 管理、作业协调及配置管理等关键功能，并结合金融风控与电商推荐等典型场景，分析了 ZooKeeper 在实际应用中的技术实现。
终于有人把数据架构讲清楚了！
本文深入浅出地解析了数据架构的核心逻辑，涵盖其定义、作用、设计方法及常见误区，助力读者构建贴合业务的数据架构。
Apache Flink 2.1.0: 面向实时 Data + AI 全面升级，开启智能流处理新纪元
Apache Flink 2.1.0 正式发布，标志着实时数据处理引擎向统一 Data + AI 平台迈进。新版本强化了实时 AI 能力，支持通过 Flink SQL 和 Table API 创建及调用 AI 模型，新增 Model DDL、ML_PREDICT 表值函数等功能，实现端到端的实时 AI 工作流。同时增强了 Flink SQL 的流处理能力，引入 Process Table Functions（PTFs）、Variant 数据类型，优化流式 Join 及状态管理，显著提升作业稳定性与资源利用率。
