Flink在电信行业的应用

很多老铁希望了解一些应用，这里给大家分享下Flink基础教程的一个案例，希望大家可以对Flink应用，可以进一步的了解一些案例。

布衣格电信（Bouygues Telecom）是法国第三大移动通信运营商，隶属世界 500 强企业布衣格集团。布衣格电信使用 Flink 来进行实时事件处理，每天不间断地分析数十亿条消息。2015 年 6 月，在为 data Artisans 的博客撰写的文章中，Mohamed Amine Abdessemed 4 描述了布衣格电信的目标以及Flink 为什么能实现这些目标。


……布衣格电信最终选择了 Flink，因为它支持真正的流处理——通过上层的 API 和下层的执行引擎都能实时进行流处理，这满足了我们对可编程性和低延迟的需求。此外，使用 Flink，我们的系统得以快速上线，这是其他任何一种方案都做不到的。如此一来，我们就有了更多的人手开发新的业务逻辑。

Mohamed Amine Abdessemed 在于 2015 年 10 月举行的 Flink Forward 研讨会上也做了报告。布衣格电信试图给其工程师实时提供关于用户体验的反馈，让他们了解公司遍布全球的网络正在发生什么，并从网络的演进和运行的角度掌握发展动向。

为了实现这个目标，他们的团队搭建了一个用来分析网络设备日志的系统，它定义了衡量用户体验质量的各项指标。该系统每天处理 20 亿次事件，要求端到端延迟不超过 200 毫秒（包括由传输层负责的消息发布和由 Flink 操作的数据处理）。这些都在一个仅有 10 个节点（每个节点 1GB 内存）的小集群上完成。布衣格电信还希望这些经过部分处理的数据能被复用，从而
在互不干扰的前提下满足各种商业智能分析需求。

该公司打算利用 Flink 的流处理能力来转换和挖掘数据。加工后的数据被推送回消息传输系统，以保证数据可以被不同的用户使用。相比于其他处理方案，比如在数据进入消息队列之前进行处理，或者将数据分派给消费同一个消息队列的多个应用程序来分头处理，Flink 的处理方案更合适。

布衣格电信利用 Flink 的流处理能力完成了数据处理和数据迁移，它既满足了低延迟的要求，又具有很高的可靠性、可用性，以及易用性。Flink 为调


试工作提供了极大的便利，甚至支持切换到本地进行调试。它也支持程序可视化，有利于理解程序的运行原理。此外，Flink 的 API 吸引了很多开发人员和数据科学家。Mohamed Amine Abdessemed 在其文章中还提及布衣格

电信的其他团队使用 Flink 解决了不同的问题。

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