日前，阿里云宣布流计算(Aliyun StreamCompute，Powered by Blink)正式发布商业化版本。阿里云流计算是运行在阿里云平台上的流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具，实现对网站数据、工业化数据、物联网数据等各种场合进行实时的数据监控、分析和处理。
流计算典型架构
解决痛点
阿里云流计算可以提供BlinkSQL协助用户简单轻松完成流式计算逻辑的处理。同时，受限于SQL代码功能有限无法满足某些特定场景的业务需求，阿里云流计算提供全功能的UDF函数，帮助用户完成业务定制化的数据处理逻辑。在流数据分析领域用户直接使用BlinkSQL+UDF即可完成大部分流式数据分析处理逻辑，目前的流计算更擅长于做流式数据分析、统计、处理。主要解决了用户的三大痛点：
1.流式数据的及时性
数据的业务价值随着时间的流失而迅速降低，因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理。而传统的大数据处理模式对于数据加工均遵循传统日清日毕模式，即以小时甚至以天为计算周期对当前数据进行累计并处理，显然这类处理方式无法满足数据实时计算的需求。在诸如实时大数据分析、风控预警、实时预测、金融交易等诸多业务场景领域，批量(或者说离线)处理对于上述对于数据处理时延要求苛刻的应用领域而言是完全无法胜任其业务需求的。而流计算作为一类针对流数据的实时计算模型，可有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算逻辑、平摊计算成本，最终有效满足实时处理大数据的业务需求。
2.一站式的流式数据处理
不同于开源或者自建的流式处理服务，阿里云流计算是完全托管的流式计算引擎，阿里云可针对流数据运行查询，无需预置或管理任何基础设施，用户可以享受一键启用的流式数据服务能力。阿里云流计算天然集成数据开发、数据运维、监控预警等服务，方便用户最小成本试用和迁移流式计算产品。
3.SQL化的流式分析
支持标准SQL(产品名称为：BlinkSQL)，提供内建的字符串处理、时间、统计等各类计算函数，替换业界低效且复杂的Flink开发，让更多的BI人员、运营人员通过简单的BlinkSQL可以完成实时化大数据分析和处理，让实时大数据处理普适化、平民化。
同时，实现实时的数据监控／分析。比如BI人员可以看到自己网站实时的访客数据变化，购买情况，交易额波动等，不需要一段时间后才能做统计和分析。
之前150人／月的工作，现在只需3个人／月就可以轻松解决，效率提升了50倍。
应用场景
流计算擅长解决的几个领域的应用场景包括，实时的网络点击PV、UV统计；统计交通卡口的平均5分钟通过车流量；水利大坝的压力数据统计和展现；网络支付涉及金融盗窃固定行为规则的告警等。特别适合BI人员、大数据开发人员等用户。
据了解，阿里云流计算脱胎于阿里集团内部双十一实时大屏业务，历经长期摸索和发展，将阿里集团本身沉淀多年的流计算产品、架构、业务能够以云产品的方式对外提供服务，用户可以完全享受到阿里集团最新最前沿的计算引擎能力，业务上可规避阿里集团多年在流式大数据的试错和教训，更快、更轻松地实时化大数据处理流程，助力业务发展。
日前，阿里云宣布流计算(Aliyun StreamCompute，Powered by Blink)正式发布商业化版本。阿里云流计算是运行在阿里云平台上的流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具，实现对网站数据、工业化数据、物联网数据等各种场合进行实时的数据监控、分析和处理。
流计算典型架构
解决痛点
阿里云流计算可以提供BlinkSQL协助用户简单轻松完成流式计算逻辑的处理。同时，受限于SQL代码功能有限无法满足某些特定场景的业务需求，阿里云流计算提供全功能的UDF函数，帮助用户完成业务定制化的数据处理逻辑。在流数据分析领域用户直接使用BlinkSQL+UDF即可完成大部分流式数据分析处理逻辑，目前的流计算更擅长于做流式数据分析、统计、处理。主要解决了用户的三大痛点：
1.流式数据的及时性
数据的业务价值随着时间的流失而迅速降低，因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理。而传统的大数据处理模式对于数据加工均遵循传统日清日毕模式，即以小时甚至以天为计算周期对当前数据进行累计并处理，显然这类处理方式无法满足数据实时计算的需求。在诸如实时大数据分析、风控预警、实时预测、金融交易等诸多业务场景领域，批量(或者说离线)处理对于上述对于数据处理时延要求苛刻的应用领域而言是完全无法胜任其业务需求的。而流计算作为一类针对流数据的实时计算模型，可有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算逻辑、平摊计算成本，最终有效满足实时处理大数据的业务需求。
2.一站式的流式数据处理
不同于开源或者自建的流式处理服务，阿里云流计算是完全托管的流式计算引擎，阿里云可针对流数据运行查询，无需预置或管理任何基础设施，用户可以享受一键启用的流式数据服务能力。阿里云流计算天然集成数据开发、数据运维、监控预警等服务，方便用户最小成本试用和迁移流式计算产品。
3.SQL化的流式分析
支持标准SQL(产品名称为：BlinkSQL)，提供内建的字符串处理、时间、统计等各类计算函数，替换业界低效且复杂的Flink开发，让更多的BI人员、运营人员通过简单的BlinkSQL可以完成实时化大数据分析和处理，让实时大数据处理普适化、平民化。
同时，实现实时的数据监控／分析。比如BI人员可以看到自己网站实时的访客数据变化，购买情况，交易额波动等，不需要一段时间后才能做统计和分析。
之前150人／月的工作，现在只需3个人／月就可以轻松解决，效率提升了50倍。
应用场景
流计算擅长解决的几个领域的应用场景包括，实时的网络点击PV、UV统计；统计交通卡口的平均5分钟通过车流量；水利大坝的压力数据统计和展现；网络支付涉及金融盗窃固定行为规则的告警等。特别适合BI人员、大数据开发人员等用户。
据了解，阿里云流计算脱胎于阿里集团内部双十一实时大屏业务，历经长期摸索和发展，将阿里集团本身沉淀多年的流计算产品、架构、业务能够以云产品的方式对外提供服务，用户可以完全享受到阿里集团最新最前沿的计算引擎能力，业务上可规避阿里集团多年在流式大数据的试错和教训，更快、更轻松地实时化大数据处理流程，助力业务发展。