隨著數據量的爆炸性增長和業務需求的日益復雜化，企業對實時數據處理能力的需求愈發迫切。Flink作為一種強大的流處理框架已經成為實時計算標準，其規范化的開發和運維流程對于企業提升數據處理效率、確保系統穩定性至關重要，旨在提升研發效率，保障項目順利進行。實時計算Flink版基于Apache Flink構建了一站式開發運維管理平臺，支持作業開發、數據調試、運行與監控、自動調優、智能診斷等全生命周期能力。本文為您介紹實時計算Flink版在實時計算研發規范的階段規劃、角色職責和整體流程。
階段規劃
需求階段：產品經理需理解業務需求，評估實時數據處理的需求，并產出需求文檔。
設計階段：數據架構師根據需求文檔，設計實時數據流處理架構，包括數據源接入、數據轉換、存儲和查詢等。
開發階段：開發人員基于設計文檔，使用Flink等工具實現實時數據處理邏輯，并進行單元測試。
測試階段：測試人員編寫測試用例，進行功能測試、性能測試和異常測試，確保數據處理的準確性和穩定性。
部署階段：運維人員負責將開發完成的實時數據處理作業部署到生產環境。
運維階段：運維人員和開發人員共同監控系統運行狀態，根據監控結果進行性能調優。
角色職責
產品經理：負責收集和評估業務需求，產出需求文檔，并與技術團隊溝通確保需求的可實施性。
數據架構師：負責設計實時數據處理架構，包括數據流架構設計以及方案選型。
開發人員：負責編寫Flink代碼或應用程序，實現數據處理邏輯，并進行代碼審查以及作業調試等單元測試。
測試人員：負責編寫和執行測試用例，確保程序的穩定性和性能。
運維人員：負責部署、監控和維護實時數據處理系統，確保系統的高可用性和穩定性。
安全專家：負責實施數據加密、維護訪問控制機制以及負責配置和管理網絡隔離措施等，確保實時數據處理流程符合安全和合規要求。
實時湖倉研發規范整體流程
需求分析
數據產品經理與業務團隊合作，明確實時數據處理的目標和需求。
確定數據源、數據類型、處理邏輯、輸出需求等。
架構設計
數據架構師設計實時數據處理架構，包括數據源、轉換、存儲和查詢等。
選擇合適的數據處理工具和存儲解決方案。
安全規范
安全專家參與設計，確保架構符合安全標準和合規要求。
實施敏感信息密文、訪問控制和權限隔離等安全措施。
作業開發
開發人員根據架構設計，進行數據轉換、處理邏輯和ETL設計。
使用Flink實現數據處理邏輯，并進行單元測試。
代碼審查
進行代碼審查，確保代碼質量和安全性。
應用自動化工具進行靜態代碼分析。
測試階段
測試人員編寫測試用例，進行功能測試、性能測試和異常測試。
確保數據處理的準確性和穩定性。
部署上線
運維人員將系統部署到生產環境。
進行部署前的安全檢查和配置驗證。
監控運維
運維人員和開發人員共同監控系統運行狀態。
根據監控結果進行性能調優和故障響應。
性能測試
測試人員進行負載測試和壓力測試，確保系統在高負載下的性能。
優化系統配置和資源分配。
備份與恢復
實施定期的數據備份和恢復策略。
驗證備份數據的完整性和可恢復性。
審計與合規
定期進行安全審計和合規性檢查。
確保所有操作符合法律法規和公司政策。