¿Cuál es la diferencia principal entre Flink y Storm?

Flink ha sidoen comparación con Spark, que, según lo veo, es la comparación incorrecta porque compara un sistema de procesamiento de eventos en ventana con micro lotes; Del mismo modo, no tiene mucho sentido para mí comparar Flink con Samza. En ambos casos, compara una estrategia de procesamiento de eventos en tiempo real frente a un lote, incluso si se trata de una "escala" más pequeña en el caso de Samza. Pero me gustaría saber cómo se compara Flink con Storm, lo que parece conceptualmente mucho más similar.

he encontradoesta (Diapositiva 4) que documenta la diferencia principal como "latencia ajustable" para Flink. Otra pista parece ser un artículo deÁngulo de corte eso sugiere que Flink se integra mejor en un mundo Spark o HadoopMR, pero no se mencionan ni hacen referencia a detalles reales. Finalmente, el propio Fabian Hueske observaen una entrevista que "En comparación con Apache Storm, la funcionalidad de análisis de flujo de Flink ofrece una API de alto nivel y utiliza una estrategia de tolerancia a fallas más liviana para proporcionar garantías de procesamiento exactamente una vez".

Todo eso es un poco escaso para mí y no entiendo bien el punto. ¿Alguien puede explicar qué problema (s) con el procesamiento de flujo en Storm es (son?) Resuelto exactamente por Flink? ¿A qué se refiere Hueske por los problemas de la API y su "estrategia de tolerancia a fallas más ligera"?

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