云原生多模數據庫 Lindorm流引擎面向實時數據處理場景，支持使用標準的SQL及熟悉的數據庫概念完成一站式的實時數據處理，適用于車聯網、物聯網和互聯網中常見的ETL、實時異常檢測和實時報表統計等場景。本文介紹Lindorm流引擎的應用場景和功能特性。
產品架構
產品優勢
流引擎專注產品的云原生、高性能和易用性，致力于降低海量實時數據處理的使用門檻和成本，側重于業務的實現而非復雜的基礎設施維護。同時，流引擎也能夠對現有的系統進行降本增效。
實時性：支持秒級別的實時數據處理。
易用性
支持標準SQL。
可以與Lindorm其他引擎無縫融合，實現攝取、存儲、計算、查詢一體化。
低成本
在存儲與計算分離模式下具備更低的數據攝取和存儲成本。
單獨流處理場景的性能為開源方案的2倍。
開源兼容
100%兼容開源Kafka協議。
兼容Flink SQL。
云原生彈性
存儲與計算可獨立擴縮容。
支持資源快速伸縮。
支持自動負載均衡。
應用場景
異常檢測
實時檢測運行中設備的時序異常指標或異常模式，幫助您快速定位問題，及時進行預警。流引擎支持多種檢測方式，例如條件判斷、模式識別和AI推理。
檢測效果如下圖所示：
地理圍欄
地理圍欄主要適用于需要檢測車輛是否偏離預定的行駛路線、車輛是否離開或進入指定的區域等場景。流引擎內置了地理圍欄專用的數據類型和算子，并提供緩存和索引用于高性能的圍欄判斷。
數據ETL入庫
對實時數據進行過濾、增強、轉化等操作并寫入數據庫。流引擎與寬表引擎、時序引擎共享存儲，無需手動關聯元數據。
實時報表
對實時數據在窗口內執行聚合計算。
事件驅動
通過數據訂閱獲取寬表引擎或時序引擎中的變更數據，并對變更數據進行處理。
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