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我们在上面定义了端到端一致性难题：R(E(t), O(t)) = O(t+1)。从输出结果的使用方（引擎内部和引擎下游数据消费方）的视角来看：对于记录 O(t+1)，当在故障发生的时间小于 t （数据没有输出）或者 大于 t + 1（数据已经输出了），数据肯定是一致的。

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如果我们的计算过程都是确定性的，那么上述的充分必要条件会有什么变化呢？在确定性计算的前提下，如果引擎输出结果的接受端是可以实现为幂等，则很多约束条件会有所简化。

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Google在2013年发了一篇名为《MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at. Internet Scale》的文章，论述了在 Google 内部实现低延迟数据处理的编程模型和工程实现，后面 Google 在此基础上抽象出了 DataFlow 流处理模型（具体参考论文

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如果稍微回顾一下 Flink 一致性的实现逻辑，会发现这两者有很多相似点，因此 Kafka Streams 的输出结果也会存在一定的端到端延迟。因为在提交结果时创建了新的事务，所以平均事务大小由提交间隔确定，当流量相同时，较短的提交间隔将导致较小的事务，但太小的间隔将导致吞吐下降，因此吞吐量与端到端处理延迟之间需要有一个折衷。

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前面分析端到端一致性的实现中，重点在分析引擎处理（算子）和输出端行为，没有提及对数据源的要求，数据源需具备重播（repaly）和消息去重的功能即可，属于基础要求，这里不再展开。

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线上运行：此时需要重点关注系统的稳定性以及业务的稳定性，因此各种线上的性能指标、业务指标、应用日志、Trace等各种数据都是非常重要的

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数据统一接入和管理
基于上述几个痛点，我们的解决方案是将这些异构的数据进行统一的存储和管理，如下图所示：

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海量告警无收敛：另一个问题就是，海量的告警难以收敛，尤其是当告警之间有相互依赖关系的时候。

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告警静默：满足特定条件的告警无需通知。例如：测试集群在凌晨有计划内变更，期间服务会有短暂不可用，触发预期内告警，该告警可以忽略。

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从监控角度来说，智能巡检已经可以比较好的自适应数据，另外就是进行智能根因分析，自动发现问题的根源，加快问题溯源，减轻排障困难