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作为阿里巴巴高级技术专家，吕文龙（龙三）带我们深入探讨如何利用AutoPilot实现Flink作业的自动调优，解决开发和运维中的关键难题。
资源调优难，开发和运维成本高
Flink作业长时间运行，资源需求动态变化，传统调优方式耗时且成本高。Flink SQL的简化开发使得调优难度上升，尤其是对于底层实现不透露的用户。资源利用率低，执行成本高
未动态优化的作业通常以峰值资源配置运行，导致非高峰时期资源浪费，增加运行成本。AutoPilot旨在通过自动化、自适应的资源调优，降低Flink使用门槛并减少成本。
AutoPilot属于Flink管控服务，主要包含异常检测和解决两个模块：
目前支持三大功能：
AutoPilot支持对单个作业独立配置，动态更新无需中断运行。
AutoPilot提供五种策略：
Active或Monitoring模式需设置冷却时间（两次rescale间隔），避免重启影响判断。
可根据作业需求调整策略阈值和行为，适配特殊场景。
推荐默认参数（Cpu-based + Memory-utilization-based + Job-exception-based），简单易用。
推荐Monitoring模式，定期手动Review，避免频繁重启影响业务。
推荐结合Source-delay-based和Slot-utilization-based策略，提升调优效果。
AutoPilot通过智能化资源调优，显著提升Flink作业性能和稳定性。合理配置策略和模式，结合业务需求，最大化AutoPilot价值，同时避免潜在风险。
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