Infrastructure efficiency: How a classic math problem helped reduced our capacity buffers

Apache Flink Kubernetes Operator 1.16.0 Release Announcement

Apache Flink Kubernetes Operator 1.16.0 tập trung vào khả năng mở rộng và tài liệu với cấu trúc lại hoàn toàn trang documentation. Phiên bản này giới thiệu ba SPI (Service Provider Interface) có thể cắm vào cho autoscaler: custom evaluators, scaling executors và alignment modes, cùng với thiết lập mặc định mới cho autoscaler parallelism alignment. Operator hỗ trợ Kubernetes-native pod ResourceRequirements và sửa lỗi liên quan đến Blue/Green, session job, savepoint reliability và security hardening. Bạn có thể tải phiên bản 1.16.0 này và chia sẻ trải nghiệm qua Flink mailing lists hoặc JIRA nếu cần xem chi tiết các thay đổi kỹ thuật cụ thể.

Bài viết này cung cấp cập nhật quan trọng về tính mở rộng và tài liệu cho Apache Flink Kubernetes Operator phiên bản 1.16.0.

Approaches to Streaming Data into Apache Iceberg Tables

Việc streaming data vào Apache Iceberg giải quyết khoảng cách bằng cách commit dữ liệu theo định kỳ, nhưng commit thường xuyên dẫn đến vấn đề small file, buộc phải cân bằng giữa tính tươi mới của dữ liệu và sức khỏe bảng.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa việc lưu trữ dữ liệu поток (streaming) vào Iceberg mà không phải lo lắng về vấn đề small file và cân bằng giữa độ tươi mới của dữ liệu với hiệu suất của bảng dữ liệu.

Apache Polaris with Apache Flink: A Guide

How to connect Apache Flink to Apache Polaris as an Iceberg REST catalog, why every checkpoint becomes a snapshot, and the settings that matter in production.

Building an Agentic SOC on a Stream

Confluent built automated investigator uniting a central triage coordinator, specialized evidence agents, an adversarial evaluator, and a self-learning knowledge base. By treating alerts as a continuous stream, we analyzed 100% of volume and scaled triage throughput.

New in Confluent Cloud and WarpStream: Evolving the Data Streaming Platform for AI, Scale, and Control

Confluent Cloud và WarpStream vừa ra mắt loạt cập nhật mới nhằm tối ưu hóa workloads streaming và AI cho doanh nghiệp, bao gồm Kora, connectors, Flink, Tableflow, tính năng phát hiện bất thường và dự báo bằng AI, cũng như cải tiến bảo mật.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI hoặc xử lý dữ liệu thực thời nên đọc bài này để khám phá cách Confluent Cloud và WarpStream nâng cấp hiệu suất, độ tin cậy và tính mở rộng cho các pipeline dữ liệu phức tạp, đặc biệt là trong việc tích hợp AI và xử lý thời gian thực.

Real-Time Intelligence with IBM Time Series Models on Confluent

A Blog post by IBM Research on Hugging Face

Rerouting the Stream: How Lyft Moved to the Apache Flink Operator

Rerouting the Stream: How Lyft Moved to the Apache Flink Operator Written by Maheep Myneni, Arda Kuyumcu, and Prem Santosh Udaya Shankar at Lyft. Why We Migrated: Technical Debt Meets Modern …

Advancing the Open Lakehouse with Apache Spark, the Delta Kernel, and the new UC Delta APIs

Delta Lake 4.4.0 mở rộng kiến trúc bảng được quản lý bởi catalog với các cải tiến trên Delta Spark, Kernel, UniForm, Sharing và Flink. Delta Spark chuyển mặc định sang Apache Spark 4.2 (vẫn hỗ trợ 4.1.0 và 4.0.1) và bổ sung cột identity/generated trong SQL DDL, hỗ trợ SHOW PARTITIONS và giữ nguyên cột VOID. Khi kết hợp với Unity Catalog 0.6.0, người dùng có thể tạo các view số liệu được quản lý trên các bảng Delta được catalog quản lý, nâng cao khả năng kiểm soát và truy cập dữ liệu. Delta UniForm cho phép khởi tạo metadata Iceberg nguyên tử khi tạo bảng, nhưng mô-đun delta‑iceberg_2.13 chỉ hỗ trợ Spark 4.1, chưa hỗ trợ Spark 4.2, do đó cần lưu ý sự không tương thích khi sử dụng Spark 4.2. Delta Flink cung cấp các artifact riêng cho Flink 2.0.2‑2.3.0, hỗ trợ upsert khóa chính qua merge‑on‑read và deletion vectors, đọc changelog có khóa từ Kafka (ví dụ RedPanda) và tích hợp UC Delta API, mở rộng khả năng xử lý streaming có giao thức nhất quán.

Để nắm bắt các cải tiến mới trong Delta Lake 4.4 — như tích hợp Spark 4.2, UniForm, API UC Delta và các tính năng quản lý bảng nâng cao — giúp tối ưu hoá hiệu suất và tính bảo mật trong môi trường lakehouse