Flink实时计算框架与Pravega高吞吐存储架构总览

Flink 的实时能力加上 Pravega 的高吞吐存储，组合起来可以说是流式数据的一对黄金搭档。架构设计上也挺清晰，从数据采集、缓存、计算、存储到，全流程都考虑到了，而且每一块都有比较成熟的组件支持。

数据 Sources 那块支持挺多，像Kafka、Kinesis、Pub/Sub这些主流流源都能对接，比较灵活。你如果项目上已经用了这些，接入 Pravega 也不麻烦。

Ingest Buffer是个亮点，用 Pravega 来当缓存区，性能还不错。是在数据量大的场景下，不容易丢数据，吞吐量也跟得上。适合做日志收集、IoT 设备上报这类高频写入。

是Streaming Engine，Flink 在这里就能发挥威力了。map、filter、window都能上，起来响应快，代码也清爽。你用过 Flink 的 DataStream API 就知道那套写起来还挺顺手。

落地存储这块也比较宽松，支持Cassandra、DynamoDB这类 NoSQL，扩展性不错。如果后面需求重，还可以把数据推给 Spark 再搞一波。

Pravega 的Streams模型也值得一说，核心就是把流按Segment切开，存起来再读出来，方便后期并行。配合 Flink 就能边读边算，还能做流回溯，挺适合需要数据重的场景。

说到统一模型，Unified Model把语义、API 和执行环境都打通了，不管你是写Flink SQL还是用 Table API，逻辑是通的，运行时也统一，不容易踩坑。

如果你在做实时风控、用户行为，或者设备数据监控，Flink + Pravega 这套组合真的挺香的。部署也没多复杂，有容器环境的话，一套 Docker Compose 就能拉起来。

想深入了解的话，可以看看这份 PDF，讲得比较细，适合你边读边动手试。