主要观点：在当前数字时代，众多数据源产生大量信息，流处理在处理实时数据和生成可行动洞察方面很有用，如在自动驾驶、股市欺诈等需即时决策的 AI 模型中。Apache Kafka 是流数据的领先标准，Flink 是适合处理 Kafka 流数据的引擎。将实时流数据导入 Kafka 集群并与 Flink 集群整合后，可进行数据增强等操作，再将处理后的数据传给 TensorFlow 进行预测，还可将预测模型移至 Grafana 进行动态可视化，需借助时间序列数据库。

关键信息：

• 流处理能填补实时数据收集与可行动洞察之间的空白，处理来自多源的连续数据流。
• Kafka 被 Fortune 100 中至少 80%采用，其架构适合大规模流数据处理。
• Flink 是高吞吐量的批处理和流处理引擎，能与 Kafka 集成并确保事件精确处理一次。
• 可通过 Java 伪代码将 Flink 处理后的流数据传给 TensorFlow 进行预测。
• 要将 TensorFlow 预测模型移至 Grafana 需借助时间序列数据库。

重要细节：

• 实时流数据对现代 AI 模型有重要影响，能让模型实时处理和响应数据，快速决策，如在欺诈检测、在线商店建议调整、自动驾驶等方面。
• 在从源到流的过程中，介绍了 Kafka 和 Flink 的特点及优势。
• 在将流转化为洞察的过程中，详细说明了通过 Java 代码将 Flink 处理后的数据传给 TensorFlow 的步骤。
• 提到在将预测模型移至 Grafana 时的注意事项和所需借助的数据库。