流计算 Oceanus 主要应用于以下场景：
异构数据服务间的实时 ETL（抽取、转换、加载）
实时推荐、实时风控、数据库查询加速等
实时数仓、实时大屏、实时报表等
实时监控、实时异常发现和预警等
实时 ETL
ETL 是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到目的端的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
金融实时风控
在金融应用场景中，快速探测到风险能够有效地减少损失，将金融交易大数据与流计算 Oceanus 相结合，引入特征模型算法，及时过滤出诸如盗刷卡等异常交易行为，实施风险控制以提升金融安全系数。
物联网（IoT）监控
在工业设备运转过程中，及早发现潜在故障能够极大地降低生产风险。通过云端流计算 Oceanus，实时汇聚工业传感器数据，并进行聚合计算和异常分析筛选，便可实现设备的秒级监控和异常告警，保障工业生产的平稳运行。
电商精准推荐
在电商交易场景中，借助于云端流计算 Oceanus，实时提取特征变量及跟踪用户关注品类，以预测用户的消费趋势，为精准推荐提供基础能力，从而提升用户购物体验、促进消费行为。
数据库查询加速
关系型数据库在海量数据下容易遇到查询性能不足、可扩展性差的挑战。通过流计算 Oceanus 将数据从关系型数据库实时同步到 ES， 借助 ES 的海量数据高并发低延时查询、SQL、弹性扩展等能力，更好地满足数据库查询加速的需求，弥补传统关系型数据库的不足。
