Stream Studio是DataWorks旗下重磅推出的全新子产品。已于2019年4月18日正式对外开放使用。Stream Studi是一站式流计算开发平台,基于阿里巴巴实时计算引擎Flink构建,集可视化拖拽DAG和SQL两种开发模式,支持DAG与SQL互相转换,通过可视化拖拽就可以轻松实现流计算作业开发,适用于实时ETL、实时报表、实时大屏、监控预警以及各类实时在线系统等应用场景。

Stream Studio的推出意味着DataWorks正式对外提供实时计算能力,进入到流、批全覆盖的大数据全功能领域

在现有的实时数据开发领域中,用户普遍面临下面几大问题:

流任务开发复杂

  • 无论是SQL还是Java、python,开发任务必须写代码,而且代码形式不利于后期业务逻辑分析和维护
  • 开发过程中无法调试,只能等全部任务完成,才能上线调试,有问题修改后在上线,反复验证
  • UDF开发需要单独打包编译上传,跟任务本身属于分割开发状态,容易造成流程繁琐,版本混淆

运维难度大、门槛高

  • 运维门槛非常高,分析问题需要在很多运维指标里抽丝剥茧,如果不是对实时计算引擎了解精深,对运行原理非常熟悉,很难做到有效运维、排查问题。
  • 单点任务开发功能
  • 很多工具只是负责流任务开发和运维,而用户真正要使用的一套数仓服务,还需要用户自己去对接流任务的前后端输入产出

Stream Studio针对现在已有的这些问题,进行了高效的优化:

  • 零代码开发实时任务:全面面向业务维度,提供SQL和DAG两种开发模式,并且支持SQL和DAG互转,在业界尚属首次,非专业人士也能轻松上手。

  • 零学习成本:DAG模式下针对每一种算子进行错误检查以及数据推演,准确辅助用户“手把手”使用DAG进行开发。
  • 所见即所得:为流计算用户提供边开发边调试的功能,解决用户在SQL开发过程中无法调试的痛点
  • 一站式开发:深度打通DataWorks Function Studio,无需依赖任何第三方开发工具,用户可以在线编写UDF,同时支持一键发布到Stream Studio。
  • 丰富的资源库:为用户提供性能卓越的通用UDF,扩充Flink开发边界,避免重复造轮子
  • 低运维成本:将专业的Flink任务运维诊断小白化,支持任务智能故障诊断,提供一键执行任务问题排查的能力,可对任务延迟、任务失败、任务无数据产出等异常场景进行智能分析,并将结果直观的反馈给用户,提示用户修复方案,为流计算用户提供一站式的智能诊断服务体验

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本文作者:云攻略小攻

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