近日，InforStack Data 久湛数智平台重磅上线实时计算模块，依托久湛平台能力基座，通过深度联动平台工作流批处理能力和 Apache Flink 引擎，全面构建“批流合一”协同体系，协助平台用户从“事后复盘”跨入“全时感知”新阶段。
01. 数据处理的 “池塘” 与 “溪流”
理解 InforStack Data的新能力，先从数据处理的池塘与溪流开始。
- 批处理（池塘 · 有界数据）：数据积累到一定周期（天/周/月）后集中计算，注重吞吐量与全局完整性，产出历史趋势与基准线，但存在时效延时。
- 流计算（溪流 · 无界数据）：数据逐条涌入、毫秒级逐条计算，注重实时性与时效价值，产出秒级告警与动态看板，但缺乏长周期历史厚度。
在车间、产线与实验室内，海量数据正以毫秒级持续涌入：传感器每秒采集数百次高频振动，研发实验连续记录着密集的工艺参数。然而，传统的 T+1 或小时级离线处理模式，常让企业陷入“数据很密集，决策慢半拍”的被动局面——突发抖动几个小时后才看到报表，往往错过了最佳干预时机。
企业不愿做的单选题：没有“流”，突发异常后知后觉；没有“批”，面对突发异动难以判断究竟是偶发抖动还是恶化征兆。 这正是久湛打造“批流合一”能力体系的初衷。
02 InforStack Data “批流合一”架构
以往“流”与“批”割裂，企业往往面临两套团队、两套口径、两个系统的运维负担。InforStack 的解法是同一个平台，一体化协同：
- 输入统一：无缝对接 Kafka 等主流消息队列，流表与离线表统一纳管；
- 引擎互补：Flink 负责秒级低延迟流式计算，批处理沉淀历史基线与复盘宽表；
- 结果复用：计算指标既能直通 “久湛自助报告” 实时上屏，也可通过 Kafka Sink 实时分发给下游控制系统，实现一次计算、多处复用。
03 拖拽编排-开箱即用可视化操作
InforStack 将复杂的流计算底层架构，封装为极简的可视化操作：工作流式的拖拽编排：依托 inforstack 工作流模块，无需切换工具，在工作区拖拽节点并输入标准业务需求，分钟级发布流任务。
直击场景的核心计算模式：
- 按时间窗口统计：在设定窗口（如每 10 秒）内按复杂条件聚合。例如：双传感器同时超标时统计异常采样条数，快速捕捉局部集中爆发的隐患。
- 按关键事件间隔计算：不仅算数值，更算时间差。例如：监测指标跌破警戒线的事件，持续输出距上次触发相隔多少秒，间隔骤减即预警故障频发。
双重视角的实时任务管理面板
- 运维大盘一目了然：集中监控已提交任务、运行中任务、集群作业与异常数量；
- 双重视角自由切换：既可从跟踪业务任务与输出明细，也可从 Flink 集群掌控底层资源、运行时长并优雅启停；
- 边调边测：支持任务运行中直接点击“查看数据”，大幅缩短开发联调周期。
04 面向不同业务场景的现实价值
实时指标告诉您当前发生了什么，历史基准告诉您这是否属于正常波动。凡是存在连续数据、明确业务条件和时间维度的场景，都可以围绕具体指标设计实时分析流程。以下场景展示了久湛实时计算与批处理协同的应用方式。
- 设备与生产监测：实时捕获窗口内异常条数及报警间隔，结合历史设备劣化曲线，提前做预防性维保；
- 实验与检测过程：实时计算连续采样指标，对照历史工艺批次基准，大幅提升研发复盘效率；
- 能源与运行分析：秒级监控关键测点负荷，结合分时用能历史基线，精准削峰填谷；
- 核心业务运营：窗口内极速统计业务量与访问 PV/UV，结合同期周期对比，秒级调优运营动作。
05. 致敬师者
久湛信息的每一步成长与突破，都离不开很多专家老师的悉心指导和无私帮助。值此教师节之际，公司团队谨向各位专家老师致以最由衷的感谢！恭祝各位老师节日快乐、身体健康、桃李芬芳！