Komunitas Apache Flink baru saja merilis update besar! Flink 2.2.0 bukan cuma soal pemrosesan data cepat, tapi membawa kemampuan AI langsung ke dalam pipeline streaming kalian.
🚧 Masalah: Kesenjangan Antara Data Stream dan AI
🌊 Pemrosesan data streaming dan model AI biasanya hidup di dunia terpisah. Engineer harus memindahkan data dari Kafka/Flink ke database vektor dulu, baru bisa di-query oleh AI. Proses ini menambah latensi dan kerumitan infrastruktur.
🐢 Bottleneck: Tanpa vector search native, aplikasi AI real-time (seperti rekomendasi instan atau deteksi fraud) sering terkendala kecepatan retrieval data.
🛠️ Solusi: Integrasi AI & Peningkatan SQL
🧠 ML_PREDICT di Table API: Sekarang kamu bisa mengintegrasikan model ML (seperti OpenAI GPT-4) langsung ke dalam pipeline data Flink. Buat model, prediksi data, dan simpan hasilnya—semua dalam satu alur kerja SQL/Java yang efisien.
🔎 VECTOR_SEARCH: Fitur baru yang game-changer! Lakukan pencarian kesamaan vektor (similarity search) secara real-time langsung di dalam Flink. Tidak perlu lagi database vektor eksternal untuk kasus penggunaan streaming tertentu.
🐍 PyFlink Async Support: Dukungan fungsi asinkron (async) untuk Python API, memungkinkan query ke layanan eksternal (seperti LLM di GPU cluster) tanpa memblokir pemrosesan data utama.
✅ Findings & Dampak Performa
📊 Materialized Tables Lebih Cerdas: Flink 2.2.0 mempermudah pembuatan materialized tables dengan schema inference otomatis. Developer bisa fokus pada query, mesin yang mengurus refresh pipeline-nya.
⚖️ Balanced Scheduling: Algoritma penjadwalan task yang baru memastikan beban kerja terdistribusi merata di semua Task Manager, mengurangi bottleneck akibat data skew.
🛡️ Rate Limiter untuk Source: Fitur baru untuk membatasi kecepatan baca data dari sumber eksternal (seperti database MySQL CDC) agar tidak membebani sistem hulu (upstream).
💡 Key Takeaways
🚀 Real-Time AI is Here: Flink kini bukan sekadar alat ETL, tapi fondasi untuk aplikasi AI cerdas yang membutuhkan latensi rendah.
🔌 Better Connectors: Peningkatan pada konektor (seperti Kafka dan CDC) membuat Flink lebih tangguh dalam menangani data yang tidak seimbang (skewed data).
🐍 Python Friendly: Data Scientist yang biasa pakai Python kini bisa membangun pipeline streaming canggih dengan dukungan async yang lebih baik.
👇 Diskusi Yuk!
Kalian para Data Engineer, fitur apa yang paling kalian tunggu di Flink 2.2 ini? Vector Search atau Async Python?
Atau kalian masih setia sama Spark Streaming? Ceritain preferensi kalian di bawah! 👇
Sumber:
https://flink.apache.org/2025/12/04/apache-flink-2.2.0-advancing-real-time-data--ai-and-empowering-stream-processing-for-the-ai-era/
#ApacheFlink #StreamProcessing #RealTimeData #ArtificialIntelligence #MachineLearning #BigData #DataEngineering #OpenSource #PyFlink #VectorSearch
