主要观点：在数据驱动应用中，流处理的兴起改变了数据处理和行动方式，传统数据库等在某些场景下存在不足，此篇文章探讨了无状态和有状态流处理的关键概念，如用 Kafka Streams 和 Apache Flink 举例，还介绍了流处理在不同行业的应用案例、与 AI/ML 的结合、无状态与有状态流处理的区别及适用场景等。

关键信息：

• 传统数据处理先存储后查询，适用于批量处理，而流处理可实时处理流动数据。
• 无状态流处理独立处理每个事件，高效易扩展，适用于简单过滤等任务，如实时支付监控。
• 有状态流处理考虑多个事件，维护状态进行复杂操作，如欺诈预防中的连续模式检测。
• 流处理可与 AI/ML 结合，如实时欺诈检测，能立即响应数据进行决策，Apache Kafka 和 Flink 能实现低延迟、可扩展的预测。
• 选择无状态或有状态流处理取决于用例复杂度和是否需要维护事件上下文，两者框架均可处理。
• 流处理带来实时能力，能实现更快创新、运营效率提升和可扩展性，是数据处理的革命。

重要细节：

• 用欺诈预防场景说明流处理的优势，包括无状态、有状态和 AI 集成方法。
• 给出多个行业的流处理应用实例，如工业物联网的预测维护等。
• 详细介绍无状态和有状态流处理的关键概念及代码示例，如 Kafka Streams 和 Apache Flink 的相关代码。
• 提到对于大型 AI 模型，推理常通过远程调用避免嵌入流处理器。
• 推荐文章以了解选择合适流处理引擎的方法。
• 视频总结了内容并强调流处理的重要性。