使用SPL下推后Flink的网络流量和计算资源会有哪些变化？

使用SPL下推后，网络流量和计算资源都会有明显的降低。在行过滤场景中，不满足条件的数据行不再从SLS传输到Flink，如果过滤比例为50%，读流量可以降低约一半。在列裁剪场景中，不需要的字段不再传输，进一步减少了每条数据的传输体积。从SLS监控可以观察到，写流量保持不变但Flink对SLS的读流量有大幅度下降。同时在过滤占主要计算资源的场景下，由于Flink不再需要执行大量的过滤和投影运算，Flink CU的消耗也会相应降低。这意味着在相同的计算资源下可以处理更多有价值的业务分析逻辑。