Mit Stream Processing lassen sich innerhalb weniger Sekunden Einblicke in Abläufe und Prozesse gewinnen und Reaktionen auf Ereignisse anstoßen. Damit Unternehmen große Datenmengen umgehend verarbeiten können, werden beim Stream Processing weitere Technologien eingesetzt, darunter Apache Kafka, Apache Flink und KSQL.
Apache Kafka stellt eine wichtige Basis beim Stream Processing dar. Mit der Open-Source-Software ist neben der Speicherung auch die Verarbeitung von Datenströmen über eine verteilte Streamingplattform möglich.
Apache Flink erleichtert die Verarbeitung von Datenströmen und ermöglicht die Verarbeitung von Echtzeit-Erkenntnissen. Dazu kann das Framework auf verschiedensten Plattformen eingesetzt werden.
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KSQL ist eine eigens für Apache Kafka entwickelte Streaming Engine und unterstützt beim Stream Processing unterschiedlichste Funktionen wie Filterung, Transformation, Windowing und Agreggation.
Als Confluent Partner für Apache Kafka und Apache Flink unterstützen wir Unternehmen dabei, Echtzeit-Erkenntnisse aus Datenströmen zu gewinnen und diese sinnvoll weiterzuverarbeiten und zu nutzen.
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Mit der beliebten Open-Source-Software lassen sich Datenströme über eine verteilte Streamingplattform skalieren, speichern und verarbeiten.
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Über Flink können komplexe und (un-)begrenzte Datenströme in allen gängigen Cluster-Umgebungen verarbeitet werden.
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Wir nehmen die Dinge in die Hand, anstatt lange drumherum zu reden. Auf diese Weise finden wir den schnellsten Weg zur idealen Lösung und schaffen schlanke Prozesse.
Beim Stream Processing wird mit Daten gearbeitet, die sich in Bewegung befinden. Das hat den Vorteil, dass zum Beispiel Analyseergebnisse in kürzester Zeit einsehbar und die Informationen für die Weiterverarbeitung verfügbar sind. Zu den weiteren Vorteilen gehören:
Beim Stream Processing werden Daten in Echtzeit verarbeitet, sobald sie eintreffen, während bei der Stapelverarbeitung die Daten erst gespeichert werden müssen.
Daten werden dort verarbeitet, wo sie generiert werden und müssen nicht zwischen Verarbeitungs- und Speicherungsschichten bewegt werden.
Streamverarbeitung ist hoch skalierbar und für große Datenmengen geeignet, da sich hohe Volumina und Geschwindigkeiten gut bewältigen lassen.
Bei Störungen und Ausfällen einzelner Verarbeitungs-einheiten bleiben Systeme beim Stream Processing aufgrund ihrer hohen Fehlertoleranz weiterhin aktiv.
Daten lassen sich über Stream-Processing-Systeme zeitnah validieren und normalisieren. Dadurch nimmt die Qualität der Daten deutlich zu.
Weil die Daten beim Stream Processing ohne Zwischenspeicherung verarbeitet werden, ist keine große Speicherkapazität notwendig.
Stream Processing ist eine alternative Methode der Datenverarbeitung. Anders als beim Batch-Processing werden Daten dabei in Echtzeit und ohne Zwischenspeicherung weiterverarbeitet. Dadurch werden große Datenansammlungen vermieden, was gerade im Bereich Big Data hilfreich sein kann. Wenn Unternehmen darauf angewiesen sind, Daten möglichst schnell zu verarbeiten, stößt Batch-Processing schnell an seine Grenzen. Bei Analyseergebnissen beispielsweise, die durch Verzögerung an Aussagekraft verlieren. Außerdem steigt der Ressourcenaufwand für die Speicherung von Daten, je mehr Daten anfallen. Beim Stream Processing wird dieses Problem umgangen.
Beim Stream Processing werden Daten mit minimaler Verzögerung direkt nach ihrer Entstehung weitergeleitet und verarbeitet. Aus einer Datenquelle wird ein Datenstrom erzeugt, der aus vielen einzelnen Daten in einem bestimmten Format besteht. Er wird von einem Empfänger entgegengenommen und weiterverarbeitet. Ein weitergeleiteter Datenstrom kann bestimmte Aktionen auslösen, wie zum Beispiel Datenanalysen und Statistiken updaten oder neue Datenströme erzeugen.
Bei der Verarbeitung wird zwischen Native Streaming und Micro Batching unterschieden. Beim Native Streaming wird ein Datenstrom direkt weiterverarbeitet, während beim Micro Batching kleinere Einheiten von Datenströmen angesammelt werden, um sie anschließend weiterzuverarbeiten. Der Vorteil vom Native Streaming ist die Weiterverarbeitung in Echtzeit und ohne Zwischenspeicherung.
Aufgrund unserer Expertise und als Confluent Partner empfehlen wir unseren Kunden gerne den Einsatz der Streaming-Platform Apache Kafka sowie Flink.
