实时数据处理

批处理已不足以满足需求——现代应用程序需要实时数据。我们设计并实现流式架构，每秒处理数百万个事件，并实现亚秒级延迟。从事件摄取到实时分析，我们构建的系统能让您的数据保持新鲜，并让您的用户及时获取信息。

• 事件流架构 — 使用 Apache Kafka、Redpanda 或云原生服务设计事件驱动系统，实现可靠、有序的事件处理。
• 流处理 — 使用 Flink、Spark Streaming 或 Kafka Streams 构建实时转换、聚合和丰富。
• 实时分析 — 创建实时仪表板、实时指标和流式聚合，在数秒内而非数小时内反映您的业务状态。
• 事件溯源与 CQRS — 实现事件溯源系统，通过命令/查询分离提供完整的审计追踪和时间性查询能力。
• CDC (变更数据捕获) — 使用 Debezium 设置数据库变更流，实现系统间的实时数据同步。
• 告警与异常检测 — 构建实时监控，在数秒内检测异常、触发告警并启动自动化响应。

我们使用 Apache Kafka 进行事件流，Apache Flink 进行有状态流处理，Debezium 进行 CDC，以及 ClickHouse 或 Druid 进行实时 OLAP。部署在 Kubernetes 上，具有适当的背压处理、精确一次语义和全面的监控。

需要实时数据的应用程序——欺诈检测、实时分析、IoT 处理、实时个性化或事件驱动微服务。如果您的批处理引入了不可接受的延迟，我们将设计流式架构，在数据最关键的时刻交付。