La computación en streaming se ha convertido en un pilar clave del procesamiento de datos moderno, y Apache Flink es hoy día uno de sus exponentes más sólidos. Flink ha demostrado ser capaz de procesar flujos de eventos a escala industrial con latencias de sub-segundo, soportando garantías de exactly-once y procesamiento con estado, lo que le ha llevado a convertirse en el estándar de facto para sistemas de análisis en tiempo real. Empresas globales como Amazon, Netflix o Uber confían en Flink para alimentar sus pipelines de datos continuos a gran escala. Al mismo tiempo, las tendencias emergentes del mercado —arquitecturas cloud-native, lagos de datos (data lakes) y especialmente las necesidades de la inteligencia artificial— han planteado nuevos retos: las aplicaciones de IA actuales demandan datos frescos y ricos en contexto para generar resultados precisos. Por ello, la comunidad Flink ha emprendido un ambicioso esfuerzo para integrar la IA con el procesamiento en streaming. En la reciente versión Flink 2.x se han introducido múltiples innovaciones destinadas a que Flink sirva como plataforma unificada de datos y IA en tiempo real.
Antecedentes: computación en streaming y Apache Flink
La computación en streaming es un paradigma en el que las aplicaciones se construyen sobre flujos de eventos continuos. A diferencia de los sistemas por lotes (batch), el objetivo es procesar datos en el momento en que llegan para generar resultados de forma inmediata. En este contexto, Apache Flink surgió como un motor de código abierto diseñado desde el inicio para manejar tanto bounded como unbounded streams. Flink procesa flujos de datos de entrada producidos por fuentes (bases de datos, colas de mensajes, sensores, etc.) y produce flujos de salida que se entregan a sistemas destino, todo en una canalización persistente y escalable.
Una de las características distintivas de Flink es su soporte robusto para procesamiento con estado distribuido y exactamente una vez. Desde su versión 1.0, Flink introdujo la capacidad de mantener estados complejos por clave y garantizar exactly-once durante reinicios o fallos, lo que hizo realidad el procesamiento stateful end-to-end sobre streams. Además, Flink ofrece APIs unificadas que permiten escribir programas en Java, Scala, Python o SQL, soportando de forma combinada streaming y batch processing. Esto le confiere flexibilidad para abordar casos de uso variados: desde pipelines ETL en streaming y análisis en tiempo real, hasta aplicaciones impulsadas por eventos que reaccionan automáticamente a sucesos en los datos. Su madurez y comunidad activa han llevado a Flink a ser utilizado tanto por grandes corporaciones como por empresas medianas con necesidades de análisis en tiempo real.
Con el paso de los años, la arquitectura de Flink se ha adaptado al mundo cloud-native. Flink se integra con contenedores y Kubernetes, simplificando su despliegue en la nube. De hecho, hoy muchos proveedores de nube ofrecen servicios gestionados de Flink (por ejemplo, Alibaba Cloud). En el ecosistema de datos moderno, Flink suele actuar como un “puente en tiempo real” que captura eventos provenientes de sistemas operacionales (bases de datos relacionales, colas de mensajes, aplicaciones web, IoT, etc.), los procesa con lógica compleja (por ejemplo, agregaciones de ventanas, joins, enriquecimiento de datos) y a continuación sincroniza los resultados con almacenes de datos analíticos o data lakes.
La necesidad de soporte nativo para almacenes de datos en streaming ha llevado a la creación de proyectos complementarios. Un ejemplo es Apache Paimon (antes Flink Table Store), incubado por la comunidad Flink en 2022. Paimon es un formato de datos optimizado para actualizaciones en tiempo real sobre lagos de datos, complementando así formatos tradicionales (e.g. Iceberg, Delta) que fueron pensados para procesamiento por lotes. Gracias a la combinación de Flink + Paimon surge el concepto de Streaming Lakehouse, en el que Flink entrega datos frescos minuto a minuto a un almacén de datos actualizable en tiempo real.
Inteligencia Artificial en Flink y avances recientes
En la era actual, las plataformas de datos ya no solo alimentan analíticas históricas, sino que deben nutrir sistemas de inteligencia artificial capaces de reaccionar en tiempo real. La IA generativa, en particular, impulsa cargas de trabajo que dependen críticamente de datos recientes y contextuales. Como destaca la prensa especializada, los workloads de IA requieren constantemente datos frescos; de lo contrario, aplicaciones como chatbots de servicio al cliente o sistemas de recomendación no podrían ofrecer respuestas precisas ni relevantes. Por ello, Flink está evolucionando para integrar capacidades de IA directamente en los pipelines de streaming.
En el núcleo de esta evolución se encuentra Flink 2.0, lanzado en marzo de 2025 como la primera gran versión en la serie 2.x en casi una década. Flink 2.0 responde a los desafíos del contexto actual: costes operativos elevados, complejidad de aprendizaje y nuevas demandas como la de los modelos de IA y LLMs. Según el blog oficial, Flink 2.0 apunta a hacer el computo en tiempo real más accesible y eficiente, permitiendo a las organizaciones adoptar capacidades de tiempo real en todo el espectro de big data y AI. De hecho, el mismo anuncio indica que, a medida que “la IA y los LLMs ganan prominencia, la demanda de soluciones de procesamiento de datos en tiempo real escalables aumenta. Los avances de Flink 2.0 en rendimiento, eficiencia y facilidad de uso le posicionan como base sólida para flujos de trabajo de IA”.
Algunas de las innovaciones claves de Flink 2.0 facilitan directamente el soporte para IA en streaming. Por ejemplo, se ha mejorado la gestión de estado para entornos cloud-native (almacenamiento de estado desagregado, ejecuciones asíncronas, etc.), lo que permite mantener modelos y datos intermedios de forma más eficiente en la nube. También se introdujeron las Materialized Tables en Flink SQL, abstraídas sobre tables relacionales en streaming, unificando en muchos casos los modos stream/batch y simplificando la lógica para el desarrollador. Estos avances no son específicos de IA, pero crean una base óptima de rendimiento y escalabilidad necesaria cuando se integran modelos de aprendizaje automático en las canalizaciones de datos.
En cuanto al aspecto puramente de IA, Flink ha incorporado funciones especializadas para inferencia en tiempo real. A partir de Flink 2.0 se añadió una sintaxis dedicada en SQL para modelos de IA. Esto significa que los usuarios pueden declarar un modelo de IA como si fuera un objeto de catálogo (usando, por ejemplo, CREATE MODEL) e invocarlo dentro de consultas SQL con funciones específicas. Por ejemplo, Confluent muestra cómo registrar un modelo remoto (remote) en Flink proporcionando el endpoint del proveedor y credenciales, y luego usar la función ML_PREDICT como parte de una consulta. Esta función, introducida en Flink 2.0/2.1, permite efectuar la inferencia del modelo en streaming sin bloquear el flujo de datos. En la práctica, el programa Flink envía solicitudes asíncronas al servidor de modelos (que puede ser OpenAI, SageMaker, Vertex AI, Azure, etc.) y procesa las respuestas de manera no bloqueante, maximizando el rendimiento del pipeline incluso ante altas tasas de petición.
Un caso de uso concreto es la generación de embeddings para Retrieval-Augmented Generation (RAG). Por ejemplo, tras declarar un modelo de embebido (embedding) con un CREATE MODEL, una consulta SQL puede usar ML_PREDICT para convertir en vectores los textos de eventos en tiempo real. El resultado se puede usar luego para búsquedas vectoriales que alimenten sistemas de IA conversacional o de recomendación en tiempo real. Esto es especialmente útil en flujos donde se quiera alimentar un modelo de lenguaje con datos actualizados de usuarios o transacciones.
Además de las mejoras en Flink SQL, Flink CDC (Change Data Capture) ha ganado soporte nativo de IA. En la versión 3.3 del conector Flink CDC, se introdujeron capacidades de invocación dinámica de modelos de IA en expresiones de transformación. Ahora es posible, por ejemplo, aplicar directamente un modelo de chat o de embedding de OpenAI sobre los datos que Flink CDC captura de una base de datos en tiempo real. Esto integra el procesamiento de Flink con tecnología RAG: tras captar los cambios en una base de datos, se pueden usar los modelos de IA para análisis semántico, clasificación inteligente o detección de anomalías casi al instante. La documentación oficial destaca que esta integración permite “un procesamiento de baja latencia en escenarios de riesgo en tiempo real, recomendaciones personalizadas y análisis inteligente de logs, desbloqueando el valor de IA en tiempo real en los streams de datos”.
Por su parte, la comunidad y la industria han impulsado soluciones prácticas para simplificar la inferencia en Flink. Por ejemplo, Confluent ha promovido un enfoque en el que los modelos de IA se despliegan en servidores externos, mientras Flink se encarga de orquestar los datos. En este esquema, Flink realiza consultas a APIs de modelos de forma asíncrona: el texto de los eventos de entrada se envía al servidor modelo y la predicción retorna al flujo para continuar con la lógica de la aplicación. La plataforma Confluent Cloud para Flink habilita sentencias SQL sencillas para invocar motores de IA como OpenAI, SageMaker o Azure directamente desde Flink. Esto significa que las empresas podrán orquestar limpieza y procesamiento de datos y a la vez ejecutar inferencia de IA en un mismo pipeline de Flink, usando un único lenguaje declarativo (SQL).
Otro avance interesante son los Flink Agents, un proyecto open-source iniciado por Alibaba, Confluent, Ververica y LinkedIn. Flink Agents es un marco para construir agentes de IA basados en eventos aprovechando el motor de Flink. Permite definir flujos de trabajo de agentes que reaccionan a eventos del sistema (por ejemplo, detección de fraudes, análisis de sentimiento, operaciones de IAOps) empleando patrones como ReAct y con APIs en Java y Python. Gracias al backend de estado de Flink (que actúa como “memoria” persistente del agente) y a su ejecución distribuida fiable, los agentes construidos sobre Flink pueden manejar escalas de eventos masivas con tolerancia a fallos. Este enfoque ilustró cómo Flink está preparado para la “IA de agentes” del futuro: aplicaciones de IA que no solo responden a consultas de usuarios, sino que se activan y aprenden continuamente de eventos reales en la empresa.
Finalmente, Flink 2.x ha reforzado la idea de ser una plataforma unificada de datos + IA. En su blog de lanzamiento, la comunidad destaca que Flink 2.1 “integra de forma transparente el procesamiento de datos en tiempo real con modelos de IA, permitiendo a las empresas avanzar del análisis en tiempo real a la toma de decisiones inteligentes en tiempo real”. Con características como los DDL de modelo de IA y el TVF ML_PREDICT ampliado, Flink está llevando la inferencia en tiempo real al núcleo del motor de streaming.
Perspectivas futuras
Mirando hacia adelante, los creadores de Flink sostienen que toda aplicación de IA necesitará datos en tiempo real para ser efectiva. Los modelos de IA modernos son cada vez más grandes y sofisticados, pero su eficacia depende de datos de alta calidad y frescura. Flink está bien posicionado para habilitar esta nueva generación de aplicaciones inteligentes. El mismo análisis de la comunidad enfatiza que sin datos actualizados, chatbots o sistemas de recomendación perderán precisión, mientras que Flink puede “transformar los sistemas de IA generativa” asegurando que siempre reciban la información más reciente.
Por ello, se espera que las próximas versiones de Flink profundicen aún más esta integración. Ya se ha mencionado la posible introducción de nuevas funciones tipo ML_EVALUATE o VECTOR_SEARCH para completar el ciclo de entrenamiento e inferencia. Asimismo, Flink 2.0 introdujo la idea de una ”función de IA” en Flink SQL: se trata de una funcionalidad que permite llamar directamente a servicios de modelos de lenguaje (siguiendo el protocolo de OpenAI, por ejemplo) y realizar búsquedas vectoriales dentro de consultas SQL. Esta capacidad abre la puerta a realizar análisis semántico en tiempo real junto con las operaciones normales de SQL.
En el ámbito de agents, el proyecto Flink Agents seguirá evolucionando para simplificar la construcción de sistemas IA basados en eventos. Además, es probable que veamos aún mayor enfoque en el soporte de aceleradores de hardware (como GPUs para inferencia en streaming), así como integraciones adicionales con frameworks de ML/IA emergentes. También es posible que Flink incorpore mecanismos más avanzados de aprendizaje en línea (online learning) o retroalimentación de inferencia en tiempo real. En resumen, el enfoque futuro de Flink parece dirigido a ofrecer una plataforma robusta para todo el ciclo de datos+IA: desde la ingesta en tiempo real, el almacenamiento de estado, la inferencia de modelo, hasta la retroalimentación y aprendizaje continuos.
Conclusión
En definitiva, Apache Flink ha evolucionado desde ser un motor líder de procesamiento de eventos en tiempo real hacia una plataforma integral que abraza la inteligencia artificial. Los lanzamientos recientes (especialmente la serie 2.x) reflejan un compromiso claro con facilitar la inferencia en streaming y el uso de modelos de IA directamente en las canalizaciones de datos. Gracias a sus garantías de estado y bajo latencia, Flink permite que los sistemas de IA consuman datos frescos al instante, mejorando drásticamente la relevancia de sus respuestas. Con sus nuevas funcionalidades de AI (tales como la sintaxis de modelo en SQL y la función ML_PREDICT) y proyectos innovadores como Flink Agents, Flink se posiciona como una base sólida para la nueva era de análisis inteligente en tiempo real. En conjunto, estas mejoras preparan el camino para un futuro en el que los sistemas de IA interactúan de forma dinámica con el mundo real, habilitados por la capacidad de Flink para procesar y alimentar flujos de datos frescos y contextuales sin interrupciones.
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