VIP Data

特点： 专注于实时数据流的处理和计算，部分平台允许将中间计算结果或聚合状态存储起来并提供查询接口，从而实现对最新流数据的即时分析。
代表产品：
Apache Flink + RocksDB/FileSystem: Flink作为领先的流处理引擎，可以将计算状态存储在RocksDB等嵌入式数据库或分布式文件系统中，并通过其Queryable State功能对外提供查询。
ksqlDB: 基于Kafka Streams构建的事件流数据库，允许使用类SQL的语法对Kafka中的流数据进行实时转换、聚合和查询。
优势： 极低的端到端延迟，强大的流计算能力，与消息队列紧密集成。
劣势： 主要侧重流计算，历史数据分析能力有限，查询接口和功能可能不如专用数据库丰富。
云原生实时分析服务：

特点： 云服务商提供的全托管、弹性伸缩的实时 马其顿电话号码库 数据分析平台，通常集成了数据接入、存储、计算和可视化等多个组件。
代表产品：
Google BigQuery: Serverless、高度可扩展且经济高效的多云数据仓库，支持实时数据流式摄取和强大的SQL分析能力。
Amazon Redshift / Kinesis Data Analytics + S3: Redshift作为云数据仓库，结合Kinesis进行实时数据摄取和处理，S3作为数据湖存储，可以构建强大的实时分析管道。
Azure Synapse Analytics / Stream Analytics: Azure的统一分析平台，整合了数据仓库、大数据分析和数据集成能力，Stream Analytics用于实时事件处理。
优势： 弹性伸缩，按需付费，运维成本低，与云生态深度集成。
劣势： 可能存在厂商锁定风险，跨云数据迁移成本较高。