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Última actualización : Nov 20, 2019
NO EN LA EDICIÓN ACTUAL
Este blip no está en la edición actual del Radar. Si ha aparecido en una de las últimas ediciones, es probable que siga siendo relevante. Si es más antiguo, es posible que ya no sea relevante y que nuestra valoración sea diferente hoy en día. Desgraciadamente, no tenemos el ancho de banda necesario para revisar continuamente los anuncios de ediciones anteriores del Radar. Entender más
Nov 2019
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

Apache Flink ha visto una creciente adopción desde nuestra evaluación inicial en 2016. Flink es reconocido como el motor líder de procesamiento de flujos y también ha madurado gradualmente en los campos del procesamiento por lotes (batch) y del machine learning. Uno de los diferenciadores clave de Flink con respecto a otros motores de procesamiento de flujos es el uso de puntos de control consistentes del estado de una aplicación. En caso de fallo, la aplicación se reinicia y su estado se carga desde el último punto de control, de modo que la aplicación puede seguir procesando como si el fallo nunca hubiera ocurrido. Esto nos ayuda a reducir la complejidad de la construcción y operación de sistemas externos para la tolerancia a fallos. Vemos cada vez más empresas que utilizan Flink para construir su plataforma de procesamiento de datos.

Nov 2016
Evaluar ? Vale la pena explorarlo con el objetivo de entender cómo afectará a tu empresa.

Interest continues to build for Apache Flink, a new-generation platform for scalable distributed batch and stream processing. At the core of Apache Flink is a streaming data-flow engine, with support for tabular (SQL-like), graph-processing and machine learning operations. Apache Flink stands out with feature rich capabilities for stream processing: event time, rich streaming window operations, fault tolerance and exactly-once semantics. The project shows significant ongoing activity, with the latest release (1.1) introducing new datasource/sink integrations as well as improved streaming features.

Apr 2016
Evaluar ? Vale la pena explorarlo con el objetivo de entender cómo afectará a tu empresa.

Apache Flink is a new-generation platform for scalable distributed batch and stream processing. At its core is a streaming data-flow engine. It also supports tabular (SQL-like), graph-processing and machine-learning operations. Apache Flink stands out with feature-rich capabilities for stream processing: event time, rich streaming window operations, fault tolerance and exactly-once semantics. While it hasn't reached version 1.0, it has raised significant community interest due to innovations in stream processing, memory handling, state management and simplicity of configuration.

Publicado : Apr 05, 2016

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