导读：9月19日，云栖大会的Flink分论坛，在杭州正式开幕。今天是云栖大会的第一天，据悉，这也是云栖大会首次加入Flink的论坛，足见阿里对于Flink前景的看好与重视。本次Flink分论坛，除了阿里巴巴的嘉宾外，论坛也邀请了Data Artisans的联合创始人，Flink的开创者和发扬者同台，共话Flink的前世今生。
做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就不得不提 Spark 和 Flink。作为一款为分布式、高性能、高可用、高精确的数据流应用而生的开源流式处理框架—— Flink ，2016 年左右开始进入大众的视野并逐渐广为人知。
Flink 凭借更优的流处理引擎，同时也支持各种处理场景，成为现如今如今正流行的的 Spark 最有力的挑战者。而今天演讲的会场上，多位嘉宾直接以‘下一代大数据计算引擎’的表达来宣传Flink，究竟看重了Flink哪些过人之处呢/p>
蒋晓伟：下一代大数据引擎展望
Aljoscha Krettek ：Apache Flink的前世今生
王绍翾(大沙) 阿里巴巴 资深技术专家
Flink在创建之初，就凭借其可以优雅支持多种计算模式的架构，被业界认为具备先天优势，这也是几年前阿里巴巴选择Flink引擎的一个重要原因。如今阿里凭借其领先的技术水平，持续优化Flink在批计算处理方面的性能，使批与流之间的界限日渐消弭，真正实现批流统一。
李晓昱(言柏) 阿里巴巴 高级技术专家
言柏从指标计算、数据同步、监控 警、场景复现四个典型场景介绍了Flink在阿里巴巴电商业务中的应用，同时通过表、数据、代码让大家对流计算&实时大数据开发有更直观的感受。另外言柏表示为了让集团外部用户尽快享受到阿里内部的技术经验，目前数加团队和Flink团队正在进行更深入的合作，预计下半年在阿里云DataWorks产品中将发布StreamStudio，为阿里云用户带来可视化&代码化的Flink编程环境，让实时大数据开发变得更简单更有趣。
景丽宁： Flink在云端，如何快速应用实时计算服务
当你选择自己动手搭建服务的时候，你就需要从这种图中选出你需要的组件。因为大部分公司都是业务驱动，而业务上往往要求快速实现，这样就很难有足够的时间留给开发人员在技术选型上可以精挑细选。常见的做法是，大家通过混迹于各个 区、论坛，通过别人的介绍和项目的活跃程度等指标，匆匆对比之后就做出选择。先把业务搞上去，其他的慢慢再说，船到桥头自然直，遇山开山，遇水涉水。但是一旦真的遇到棘手的系统性问题，迫于人力有限，为了解决问题，采取一些 比较trick的操作，比如，要是系统越跑越慢，那就定时重启一下。但是这种解决办法，都是治标不治本。系统问题甚至会让你的业务系统变得异常复杂，难易维护。导致维护的成本异常高，比如常见的 bi 系统，因为无法实现 sql 化，是指需要给bi 分析师专门配备开发人员将 sql 翻译成代码。
陈守元：阿里对于下一代大数据计算引擎的思考
尽管在当初选择大数据计算引擎时，Spark无论是从热度还是生态角度也许都比Flink更胜一筹。但从长远考虑，阿里看到其在架构上存在几乎难以逾越的鸿沟，虽然Flink现在没有Spark生态那么火热，但是Flink的先天架构优势，加之诸如阿里这些大厂的支持，相信Flink会开辟出一片新的天空，且走的更远。
现场花絮
现场观众
200人的会场，里里外外挤满了听众，基本上属于出来很难再进来的状态。
专场附近的数据指挥中心，展示了各个论坛的实时状况
实时计算 Flink 钉钉群
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