实时计算是一种能够对数据流进行低延迟、高吞吐处理与分析的技术，可实时生成结果并驱动决策。本栏目聚焦实时计算技术在商业智能领域的应用探索，分享帆软FineReport、FineBI等产品如何结合实时计算能力，助力企业实现数据实时监控、动态分析及业务敏捷响应，为读者提供技术洞察与实践参考。
你是否曾被实时数据分析的“时效性焦虑”所困？在大数据业务中，几乎每一个团队都思考过这样的问题：“我们的系统能不能做到真正的实时分析？”身处互联网、金融、制造、零售等以数据驱动为生命线的行业，数据的每一毫秒时延都可能导致决策延误，进而影响业务全局。有人说，Apache Spark主要还是批处理，流式分析只是“伪实时”，真能支撑企业级实时分析场景吗？要不要转向Flink、Kafka Streams或更
你知道吗？据 Gartner 的数据，企业在 API 调用方面的成本支出，年均增长速度竟高达 30% 以上！但实际业务里，很多公司并没有真正搞清楚 API 计费底层逻辑，导致预算失控、资源浪费。你是否也遇到过 API 账单突然暴涨，甚至摸不清到底是哪个环节消耗了最多资金？其实，API调用计费并不是“用多少花多少”那么简单，它背后有一套复杂的结构和策略，不同产品、云服务、数据平台的计费模型千差万别，
API调用计费，企业到底应该怎么下决心？很多人以为，API用得越多成本就越高，实际情况却并不总是这样。曾有一位数据集成工程师分享，他在用第三方数据接口时，发现不同计费策略对整体成本影响巨大——同样的调用量，按流量计费和按次数计费，最高竟相差30倍预算！而且，很多企业直到API账单爆发才意识到，自己并没真正了解API计费逻辑，更别说用技术手段去优化成本。你是否也在为API调用账单发愁？本文将从主流A
你知道吗？据IDC 2023年全球数据趋势报告，企业每年因为数据流转延迟造成的业务损失高达数十亿美元。你可能也遇到过类似的困惑：订单系统有了新的交易，用户画像还没同步刷新；实时风控有了新规则，数据流转却还在“堵车”。这正是实时数据处理的价值所在。如今，随着大数据和人工智能的深入渗透，企业级数据架构正面临一个核心问题——到底Apache Spark适合实时计算吗？流式处理的优势又有哪些？很多IT负责
你是否曾在凌晨被业务系统性能告警惊醒？或者在例会上被追问为何数据报表延迟，甚至错漏？在数字化转型的浪潮下，“实时数据监控”已成为企业运营的生命线。数据显示，超过70%的中国企业将数据监控列为数字化转型的核心能力，但真正做到“实时、准确、可用”的监控，远比想象中复杂。数据孤岛、异构系统、同步延迟、数据治理难题、运维成本飙升……这些看似技术细节，实际却决定了业务成败。本文将用通俗易懂的语言，一次性讲透
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