通过结合Flink和TensorFlow，可以构建一个实时智能异常检测平台。

简介：
AI前线导读：Flink平台正在逐渐被确立为实时计算引擎的首选方案，无论是在处理简单的实时数据抽取、转换与加载任务，还是应对复杂的复杂事件处理（CEP）场景，Flink 都能表现出卓越的性能。本文汇编自携程实时计算负责人潘国庆在2019年QCon全球软件开发大会（北京站）的演讲内容，他详细阐述了携程如何利用 Flink 与 TensorFlow 协同构建一套实时的智能异常检测平台，旨在有效解决现有的规则告警系统面临的准确率低、时效性不足、规则配置繁琐以及人力投入过高的诸多挑战。通过这一架构，携程成功实现了业务关键指标的毫秒级延迟响应，并具备高度智能化的检测能力，同时，依托于 Flink 的强大容错机制进一步提升了系统的稳定性。伴随着互联网行业的飞速发展，各行各业的企业纷纷建立起各自独立的监控体系，以期能够提前识别潜在问题并最大限度地降低运营损失。携程自然也不例外，但其现有的监控体系却存在着三个亟待解决的关键问题：监控系统数量庞大导致管理复杂程度加剧，告警配置过于繁琐且难以维护……