有赞是一个商家服务公司，提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞，大量的业务场景依赖对实时数据的处理，作为一类基础技术组件，服务着有赞内部几十个业务产品，几百个实时计算任务，其中包括交易数据大屏，商品实时统计分析，日志平台，调用链，风控等多个业务场景，本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
实时计算在有赞发展
从技术栈的角度，我们的选择和大多数互联网公司一致，从早期的Storm，到JStorm， Spark Streaming 和最近兴起的Flink。从发展阶段来说，主要经历了两个阶段，起步阶段和平台化阶段；下面将按照下图中的时间线，介绍实时计算在有赞的发展历程。
2.1 起步阶段
这里的的起步阶段的基本特征是，缺少整体的实时计算规划，缺乏平台化任务管理，监控，报警工具，用户提交任务直接通过登录 AG 服务器使用命令行命令提交任务到线上集群，很难满足用户对可用性的要求。 但是，在起步阶段里积累了内部大量的实时计算场景。
2.1.1 Storm 登场
2014年初，第一个 Storm 应用在有赞内部开始使用，最初的场景是把实时事件的统计从业务逻辑中解耦出来，Storm 应用通过监听 MySQL 的 binlog 更新事件做实时计算，然后将结果更新到 MySQL 或者 Redis 缓存上，供在线系统使用。类似的场景得到了业务开发的认可，逐渐开始支撑起大量的业务场景，详见2017年整理的一篇博客文章-《基于 Storm 的实时应用实践》。