Tôi đã xem bài giảng rất hay. Cấu trúc quá tốt. Tôi nghĩ chỉ với một bài giảng này thôi là đã hiểu rõ ràng về giao tiếp thời gian thực là gì rồi.

Không chỉ đơn thuần là giới thiệu về nền tảng Flink mà còn có thể thấy được quan điểm của một senior developer nữa.

gjsu540607534

Hầu hết các nhà phát triển vẫn chỉ dừng lại ở Batch và CronJob khi nói về xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, trong môi trường dịch vụ thực tế, dữ liệu được tạo ra liên tục, và nếu không thể xử lý luồng đó ngay lập tức, nó sẽ dẫn đến các vấn đề về độ trễ, nghẽn cổ chai và tính nhất quán. Bản thân tôi cũng đã trực tiếp trải qua các vấn đề về đề xuất thời gian thực, đồng bộ hóa trạng thái và trễ sự kiện trong môi trường lưu lượng truy cập lớn, và đã vô số lần trăn trở rằng: "Liệu xử lý việc này bằng Batch có thực sự đúng đắn không?". Khóa học này bắt đầu từ chính câu hỏi đó. Khóa học sẽ giải quyết dưới góc nhìn thực tiễn cách sử dụng Apache Flink để tính toán ngay tại thời điểm dữ liệu luân chuyển, quản lý trạng thái một cách an toàn và tạo ra kết quả chính xác dựa trên Event Time. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết đơn thuần, bạn sẽ được trải nghiệm cách thiết kế và vận hành hệ thống xử lý luồng thời gian thực thông qua mã nguồn và cấu trúc thực tế. Đối với những ai cảm thấy xử lý thời gian thực còn mơ hồ, hay những ai tò mò về thế giới sau hệ thống nhắn tin (messaging), khóa học này sẽ đưa ra một hướng đi rõ ràng.

jhong

지식공유자의 깜짝할인

Apache Flink - Nền tảng thời gian thực độ trễ cực thấp được người phỏng vấn Naver sử dụng

Xin chào bạn developer sinh năm 2002!! Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tốt!! Như bạn đã nói, mình muốn cung cấp góc nhìn rộng hơn chứ không chỉ là cách sử dụng đơn giản.

Mình sẽ mang đến những khóa học bổ ích hơn nữa cho bạn. Cảm ơn đánh giá của bạn và chúc bạn một ngày tốt lành!!

실습 중심

backend basics

백엔드이해하기

실시간

toy to portfolio

토이프로젝트

백엔드

Most developers are still stuck on Batch and CronJobs when it comes to data processing. However, in real-world production environments, data is generated continuously, and failing to process that flow immediately leads to latency, bottlenecks, and consistency issues. Having personally dealt with real-time recommendations, state synchronization, and event delay problems in high-traffic environments, I’ve often asked myself, "Is batch processing really the right approach for this?" This course begins with that very question. It explores how to use Apache Flink to perform computations the moment data flows, manage state securely, and produce accurate results based on Event Time—all from a practical perspective. Beyond simple theoretical explanations, you will experience how real-time stream processing systems are designed and operated through actual source code and architectures. For those who found real-time processing vague or were curious about the world beyond messaging, this course will provide a clear sense of direction.

Hong

입문

초급

중급이상

자바

Java

도커

Docker

docker-compose

flink

Apache Flink, the real-time ultra-low latency platform used by Naver interviewers