我们是如何构建的：Stripe Billing 的实时分析
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内容提要
最近的Stripe调查显示，84%的全球商业领袖认为快速调整定价将是未来1-2年的关键竞争优势。为此，Stripe推出了实时流分析系统，使客户能够在15分钟内获取订阅数据更新，从而及时应对市场变化。该系统通过重建数据架构和升级聚合系统，实现了灵活的实时分析，确保数据的一致性和准确性。
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关键要点
- Stripe调查显示，84%的全球商业领袖认为快速调整定价是未来1-2年的关键竞争优势。
- Stripe推出实时流分析系统，使客户在15分钟内获取订阅数据更新，以应对市场变化。
- 新系统通过重建数据架构和升级聚合系统，实现灵活的实时分析，确保数据一致性和准确性。
- 低延迟分析需要从头到尾的事件驱动管道，处理订阅和发票对象的更新。
- 使用Apache Flink存储压缩的订阅历史，并逐步更新状态以实现实时分析。
- 新查询引擎的推出使复杂的低延迟聚合成为可能，支持用户灵活查询数据。
- 允许用户自定义指标定义，同时保持实时更新，需在灵活性和一致性之间取得平衡。
- 未来目标是进一步降低数据延迟，并增强仪表板的数据和查询维度。
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