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首先，我要为这个吸引眼球的标题道歉。Apache Flink并没有死——我们实际上非常喜欢它！事实上，ZephFlow正是源于我们对Flink强大能力的钦佩。 但在单实例、边缘计算和资源受限的环境中，我们发现Flink的架构引入了我们不需要的复杂性。 ZephFlow保留了Flink高性能、低延迟数据处理的核心原则，同时去除了所有使其难以操作的部分。 为什么ZephFlow在2025年如此重要： - 边缘优化：到2025年，75%的企业数据将转向边缘处理，像ZephFlow这样的轻量级框架变得至关重要。 - 5G就绪：为5G时代的超低延迟需求而设计，数据处理更接近生成源。 - AI管道集成：非常适合边缘AI应用的数据预处理。 - 双重部署：作为API后端或数据管道使用，代码库保持一致。 - 云成本优化：在边缘处理和过滤数据，仅将重要信息发送到云端。 “本地→分布式”的创新： 正如DuckDB通过让你在本地开发并扩展到分布式环境来彻底改变分析处理，ZephFlow将同样的概念引入流数据处理。你可以在单实例上开发和测试你的流处理管道，然后将完全相同的代码部署到分布式环境中。 我们一直在大规模使用ZephFlow进行日志和遥测处理，从本地开发到生产环境的无缝过渡对我们来说是一个游戏规则的改变。 我们希望听到你的意见： 我们正在努力发布一个保持相同简单性但可以横向扩展的分布式版本。哪些分布式功能对你来说最有价值？请在评论中告诉我们。 查看我们的项目，地址是<a href="https://github.com/fleaktech/zephflow-core">https://github.com/fleaktech/zephflow-core</a>，如果你觉得有用，请给我们一个星星！