（线上）郑志升-Apache Flink在bilibili的多元化探索与实践-美化TY已定稿 .pdf

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1、B站基于Flink的生态化实践 郑志升 实时平台负责人 Ecological practice of bilibili based on Flink ETL On Flink #2 Realtime future #1 AI On Flink #3 Future development #4 Realtime Feature #1 生态场景辐射 Scene radiation 离线计算 注重成本，占比大头 实时计算 更注重价值，时效 增量计算(数据湖) 平衡了成本，综合价值和时间 Offline calculation Realtime calculation Increment calcul

2、ation B站 - 时效性 离线计算 实时计算 增量计算（数据湖） 实时计算 实时AI，推荐、搜索等 数据应用，渠道分析投放等 报表、OLAP、监控等实时化 离线计算 数据辐射面广，主要以数仓为主 增量计算（数据湖） 场景稀少，如binlog的增量Upsert要 求 20% 75% 5% Bilibili - Timeliness ETL时效差 ETL has poor timeliness 传输管道缺乏计算能力 数据无法前置清洗，落地后加重ODS到DW负担 资源编排压力大 大量离线作业资源集中爆发在凌晨后，难打散，SLA低 离线和实时的gap难满足 大部分数据，对于纯实时则成本过高，而纯离

3、线则时效太差 Mysql数据的入仓时效不够，超大规模的业务表同步时间过长且不稳定 Pipeline lack of computing power Resource is difficult to arrange Real-time and offline gap cant satisfy AI实时工程复杂 AI real-time engineering is so complex 特征工程效率低 计算逻辑的重复开发，特征的实时和离线计算 实验链路长，运维及管控成本高 经常性遇到一个问题，全链路排查非常复杂痛苦 一个完整的实时推荐链路，涵盖了N个实时和M个离线作业组成 随着AI人员的投入增多，实验迭代难Scale 缺乏AI领域的元数据体系，实验全链路本身缺乏抽象，很难做到一键实验 Low efficiency of Feature Engineering High cost of exp