Kiến Trúc Xử Lý Dữ Liệu Thời Gian Thực Hiện Đại Với LLM và Apache Flink: Câu Chuyện Khởi Nguồn Từ Reddit

Mở Đầu

1. Câu Chuyện Khởi Nguồn: Khi Bình Luận Hài Hước Truyền Cảm Hứng Đổi Mới

1.1. Ý Tưởng Bắt Đầu Từ Reddit

"Bạn còn nhiều thời gian để đi bán hàng trên OnlyFans."

1.2. Định Hướng Kỹ Thuật

2. Kiến Trúc Hệ Thống: Ba Trụ Cột Của Xử Lý Dữ Liệu Hiện Đại

2.1. Event Publisher – Bộ Phát Sự Kiện Mô Phỏng

Bộ phát sự kiện sử dụng Go để tạo luồng dữ liệu mô phỏng, cấu hình linh hoạt:

• Số lượng thiết bị mô phỏng (từ 1 đến N)

• Tần suất phát dữ liệu từ mili giây đến vài phút

• Chế độ tiêm nhiễu bất thường 5% để mô phỏng sự kiện quan trọng

Dữ liệu mô phỏng là nhiệt độ GPU thay cho các dữ liệu sensor khác, phù hợp cho IoT, giám sát hạ tầng.



2.2. LLM-Powered Deployment Service – Lớp Triển Khai Điều Khiển Bằng AI

func (d *DockerClient) deployFlinkJob(eventType string) (*JobInfo, error) {
    containerName := fmt.Sprintf("flink-%s-processor-%s", eventType, time.Now().Format("20060102-150405"))
    config := &container.Config{
        Image:        "flink-event-processor:latest",
        ExposedPorts: nat.PortSet{"8081/tcp": struct{}{}},
    }
    return d.createAndStartContainer(containerName, config)
}

2.3. Flink Event Processor – Động Cơ Xử Lý Luồng Sự Kiện

env.enableCheckpointing(30000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

BaseEventProcessor processor = factory.createProcessor(eventType);
processor.buildPipeline(env).execute();

3. Những Đổi Mới Kỹ Thuật Nổi Bật

3.1. Tự Động Hóa Hạ Tầng Bằng LLM

3.2. Kiến Trúc Hybrid – Song Hành Container & CLI

3.3. Data Lakehouse Hiện Đại Với Apache Iceberg

4. Hiệu Suất và Mở Rộng

5. Ứng Dụng Thực Tế Và Bài Học Kỹ Thuật

5.1. Ứng Dụng Sản Phẩm

5.2. Bài Học Kinh Nghiệm

6. Tương Lai Phát Triển

6.1. Nâng Cao Khả Năng LLM

6.2. Tăng Cường Xử Lý Luồng

6.3. Hoàn Thiện Vận Hành

Kết Luận

Tham Khảo