Yükleniyor
Gerçek zamanlı olay akışı (event streaming) altyapınızı planlayın. Apache Flink'in gömülü RocksDB durum deposunu, artımlı (incremental) checkpoint disk ihtiyacını, Spark Streaming mikro-toplu gecikmesini ve AWS Kinesis/Confluent Cloud Flink TCO tasarrufunu hesaplayın.
Gömülü RocksDB State Backend ile terabaytlarca durumu JVM çöp toplayıcısından (GC) bağımsız işletin. AWS Kinesis / Confluent Flink faturalarından %85+ tasarruf sağlayın.
| Akış Motoru | İşleme Modeli | P99 Yanıt Süresi | Durum Mimarisi | JVM GC Duraklama Riski |
|---|---|---|---|---|
| Apache Flink 1.19+ | Gerçek Olay Odaklı (Sub-millisecond Streaming) | 12 ms | Gömülü RocksDB (NVMe SSD) | Sıfıra Yakın (Durum JVM Heap Dışında RocksDB'de Tutulur) |
| Apache Spark Streaming | Mikro-Toplu (Micro-Batching, min 150ms) | 180 ms | JVM Heap / HDFS | Yüksek (Büyük pencerelerde Stop-The-World GC) |
| Kafka Streams (Java Kütüphanesi) | Olay Odaklı Mikroservis Kütüphanesi | 18 ms | RocksDB + Kafka Changelog | Düşük |
Kullanıcı oturumları, kayan pencereler (sliding windows) veya tekilleştirme filtreleri işletilirken akış motorunun geçmiş saatlerdeki verileri hafızasında tutması gerekir.
Bu veriler JVM nesnesi olarak Heap üzerinde tutulduğunda yüz milyonlarca Java nesnesi oluşur. Garbage Collector bu nesneleri taramaya çalışırken motor kilitlenir (GC Pause) ve akış geriye düşerek (backpressure) sistemi çökertir.
Apache Flink, durumu JVM Heap'te tutmak yerine her TaskManager üzerinde yerel çalışan gömülü C++ RocksDB motoruna yazar.
Veriler doğrudan yerel NVMe SSD diske aktarılır (spill-to-disk). RAM sadece en sık erişilen veriler için blok önbelleği (block cache) olarak kullanılır. Bu sayede 32GB RAM'li bir sunucuda terabaytlarca durum sıfır GC riskiyle güvenle işletilir.
Yerel olay tabanlı (<15ms), gömülü RocksDB SSD, Chandy-Lamport dağıtık snapshot ile kusursuz Exactly-Once.
Mikro-toplu işleme (>150ms), yüksek toplu veri hacimlerinde güçlü, ancak büyük durumlarda JVM bellek baskısı yüksek.
Ayrı bir küme gerektirmeyen hafif Java kütüphanesi. Mikroservis podları içinde lokal RocksDB ile çalışır.