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实时计算的应用场景都有哪些？

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实时计算广泛应用于大数据实时化的场景，从简单到详细，可以按照已有流处理系统、部门场景和技术领域进行划分。

说明 更多场景案例请参见阿里云实时计算产品案例和解决方案汇总。

已有流处理系统

通常，如果您本地已安装Flink、Storm或Spark Streaming系统，可以直接迁移到实时计算产品。

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按照部门场景划分

从企业部门职能的角度可以将实时计算的划分为以下场景：

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  • 业务部门：实时风控、实时推荐、搜索引擎的实时索引构建等。
  • 数据部门：实时数仓、实时报表、实时大屏等。
  • 运维部门：实时监控、实时异常检测和预警、全链路Debug等。

按照技术领域划分

从技术领域来看，实时计算主要用于以下场景：

  • 实时ETL和数据流

实时ETL和数据流的目的是实时地把数据从A点投递到B点。在投递的过程中可能添加数据清洗和集成的工作，例如实时构建搜索系统的索引、实时数仓中的ETL过程等。

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  • 实时数据分析

数据分析指的是根据业务目标，从原始数据中抽取对应信息并整合的过程。例如，查看每天销量前10的商品、仓库平均周转时间、文档平均点击率、推送打开率等。实时数据分析则是上述过程的实时化，通常在终端体现为实时报表或实时大屏。

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  • 事件驱动应用

事件驱动应用是对一系列订阅事件进行处理或作出响应的系统。事件驱动应用通常需要依赖内部状态，例如点击欺诈检测、风控系统、运维异常检测系统等。当用户的行为触发某些风险控制点时，系统会捕获这个事件，并根据用户当前和之前的行为进行分析，决定是否对用户进行风险控制。

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本文来自 阿里云文档中心 实时计算 应用场景

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