Streaming & Event-Driven Systeme

Architektur von zustandsbehafteten Echtzeit-Systemen, die über die Zeit hinweg korrekt, entwicklungsfähig und betriebsbereit bleiben.

Event-Driven-Systeme lassen sich leicht als Prototyp umsetzen — und sind bekanntermaßen schwer im großen Maßstab korrekt zu betreiben. Wenn Organisationen von batchorientierter Verarbeitung zu kontinuierlichem, zustandsbehaftetem Streaming übergehen, werden architektonische Entscheidungen rund um Status, Zeit, Deployment und Evolution kritisch.

Viele Systeme scheitern nicht an Durchsatzlimits, sondern weil sie nicht darauf ausgelegt waren, sich unter Live-Traffic sicher weiterzuentwickeln.

Acosom arbeitet mit Software-Architekten und Plattform-Ingenieuren zusammen, um Streaming- und Event-Driven-Systeme zu entwerfen und zu betreiben, die unter kontinuierlicher Last korrekt bleiben, über Jahre hinweg entwicklungsfähig sind und von echten Teams betrieben werden können.

Bei dieser Expertise geht es um Systeme, nicht um einzelne Pipelines.

Was Architekten gewinnen

Wenn Streaming-Systeme für Status, Ausfall und Wandel entworfen werden.

Event-First Architektur

Events repräsentieren geschäftliche Fakten, keine Integrationsartefakte. Event-Schemas fungieren als langlebige Verträge, die eine entkoppelte Evolution, Wiederholbarkeit und klare Ownership-Grenzen ermöglichen.

Zustandsbehaftete Verarbeitung als Kernkonzept

Der Status wird explizit modelliert, unterstützt deterministische Rebuilds und trennt die Evolution von der Deployment-Mechanik. Essenziell, wenn Systeme unter Live-Traffic evolvieren.

Kontrolliertes Statuswachstum & Kosten

Das Statuswachstum wird durch Offloading, Externalisierung und tabellenbasierte Muster verwaltet. Vorhersehbare Kosten, schnellere Rebuilds und explizite Lifecycle-Kontrolle.

Change Data Capture als Integrationsgrenze

CDC wird gezielt als Brücke zu Legacy-Systemen eingesetzt, mit expliziter Semantik und kontrollierter Schema-Evolution. Beobachtbar, neustartfähig, belastbar.

Sichere Evolution unter Live-Traffic

Koordinierte Rebuilds, abhängigkeitsbewusste Deployments und Blue-Green-Muster für zustandsbehaftete Systeme. Systeme, die sich entwickeln können, ohne die Korrektheit zu unterbrechen.

Schema-Governance & Observability

Zentral durchgesetzte Verträge, Kompatibilitätsregeln und Observability rund um Statusgröße, Korrektheit und Wiederherstellungsverhalten. Langlebige Plattform-Assets.

Grundlagen für Event-Driven & Domain-Modeling

Streaming-Architekturen beginnen damit, wie Events modelliert werden, nicht mit den Tools.

Events sind explizit, dauerhaft und über Systemgrenzen hinweg aussagekräftig. Domänen, Ownership und Bounded Contexts werden bewusst modelliert. Event Sourcing wird dort eingesetzt, wo Auditierbarkeit und deterministische Rebuilds wichtig sind — nicht als Standard für jedes System.

Event-Schemas werden als langlebige Verträge behandelt. Kompatibilität, Versionierung und Ownership sind architektonische Kernanliegen, keine nachträglichen Gedanken.

Zustandsbehaftetes Stream-Processing & Ausführungsmodelle

Zustandsbehaftete Berechnungen sind das definierende Merkmal echter Streaming-Systeme.

Zustandsbehaftetes Stream-Processing als Kernkonzept

Der Status wird explizit modelliert und als Teil des Systemdesigns behandelt — nicht in Jobs versteckt. Zeit, Reihenfolge und Korrektheit sind für Event Time, verspätete Daten und Determinismus unter realen Bedingungen ausgelegt.

Exactly-Once Verarbeitung & Deduplizierung

Exactly-Once-Semantiken werden als architektonische Eigenschaft behandelt, unterstützt durch Designentscheidungen rund um Identität, Transaktionen und Replay — nicht nur durch Konfigurationsparameter.

Cluster-basiertes Stream-Processing

Wir entwerfen gemeinsam genutzte Stream-Processing-Systeme auf Plattformebene unter Verwendung von Engines wie Apache Flink, mit Fokus auf Statusmanagement, Wiederherstellungssemantik und langlebigem Betrieb.

Verwaltung von Statuswachstum & Kosten im großen Maßstab

Einer der häufigsten Fehler in reifen Streaming-Systemen ist das unbegrenzte Statuswachstum.

Das Problem wachsender Statusdaten

Zunehmende Kardinalität, längere Aufbewahrungsfristen und sich entwickelnde Geschäftslogik führen oft zu stillen Statusexplosionen, die Kosten und Instabilität treiben. Für langlebige Systeme muss der Status als architektonisches Kernanliegen behandelt werden.

Offloading und Externalisierung des Status

Wir entwerfen Systeme, bei denen große oder historische Statusdaten von der Streaming-Engine ausgelagert werden, anstatt sich unbegrenzt anzuhäufen. Der Status wird in eine „heiße“ operative und eine „kalte“ historische Schicht getrennt.

Tabellenbasiertes Streaming & Objektspeicher

Der Status wird in einen tabellenbasierten Speicher auf S3-kompatiblen Objektspeichern externalisiert, wodurch er inspizierbar, abfragbar und im Lebenszyklus verwaltbar wird. Disaggregierte Statusarchitekturen entkoppeln die Berechnung vom Status unter Verwendung von Apache Paimon, Apache Fluss und modernem Flink.

Change Data Capture & Datenaufnahme-Muster

CDC ist oft der pragmatische Einstieg in Event-Driven Architekturen.

CDC als architektonische Grenze

Datenbankänderungen werden gezielt erfasst und als Events mit klarer Semantik modelliert — nicht als reine Tabellendifferenzen. Wir vermeiden „Changelog-Spaghetti“, indem wir Low-Level-Änderungen sinnvollen Domänenereignissen zuordnen.

Operative Merkmale von CDC

CDC-Pipelines sind so konzipiert, dass sie unter kontinuierlicher Last beobachtbar, neustartfähig und belastbar sind. Die Schema-Evolution wird bewusst verwaltet, wobei Kompatibilität und Replay berücksichtigt werden. Wir arbeiten häufig mit Kafka Connect, Debezium und Flink-basiertem CDC.

Projektionen, Read-Modelle & Echtzeit-Datenzugriff

Event-Streams werden selten direkt konsumiert.

Materialisierte Projektionen aus Streams

Wir entwerfen Projektionen, die ausschließlich von Streams abgeleitet werden, aus der Historie reproduzierbar und pro Use Case isoliert sind. Read-Modelle werden auf einzelne Services zugeschnitten, wobei gemeinsam genutzte Datenbanken und enge Kopplungen vermieden werden.

Echtzeit-Analyse-Datenspeicher

Für Abfragen mit niedriger Latenz verwenden wir Echtzeit-Analyse- und Zeitreihen-Datenbanken wie ClickHouse und QuestDB. Von Streaming abgeleitete Daten werden über Analyse- und Visualisierungsschichten wie Apache Superset bereitgestellt.

Service-zentriertes Streaming mit Kafka Streams

Nicht alle Streaming-Workloads gehören auf einen gemeinsam genutzten Processing-Cluster.

Kafka Streams vs. Cluster-basiertes Processing

Wir entscheiden uns bewusst zwischen eingebettetem und plattformbasiertem Stream-Processing auf Basis von Ownership, Statusgröße und Deployment-Anforderungen. Diese Arbeit basiert auf tiefgreifender Erfahrung mit Kafka Streams in der Produktion.

Topologie-Design & Performance-Optimierung

Kafka-Streams-Topologien werden optimiert, indem das Repartitioning minimiert wird, GlobalKTables dort eingesetzt werden, wo es sinnvoll ist, und Joins sowie State-Stores sorgfältig verwaltet werden. Das Topologie-Design wird als Teil der Architektur geprüft, nicht dem Zufall überlassen.

Interne Topics & State-Store-Management

Interne Topics und State-Stores werden explizit berücksichtigt, überwacht und im Lebenszyklus verwaltet. Wir entwerfen Systeme mit korrekten Transaktionsgrenzen, Deduplizierungsstrategien und kontrolliertem Wiederverarbeitungsverhalten.

Betrieb & Weiterentwicklung von Streaming-Plattformen

Eine korrekte Architektur ist ohne Betriebsbereitschaft bedeutungslos.

Koordinierte Rebuilds & Abhängigkeitsgraphen

Wir entwerfen Rebuild-Mechanismen, bei denen der Upstream-Status zuerst rekonstruiert wird und Downstream-Anwendungen abhängigkeitsbewussten Reihenfolgen folgen. Rebuilds erfolgen ohne Unterbrechung des Live-Traffics.

Blue-Green-Deployments für zustandsbehaftete Systeme

Zustandsbehaftete Deployments werden sicher aktualisiert, indem sichergestellt wird, dass sowohl die alte als auch die neue Version einen konsistenten Status erreichen, bevor der Traffic umgeschaltet wird. Dies ermöglicht eine Evolution unter kontinuierlicher Last.

Schema-Governance & Kompatibilitätsregeln

Verträge werden zentral durchgesetzt, um versehentliche Brüche über Teams hinweg zu verhindern. Die Observability deckt Verzögerung (Lag), Statusgröße, Korrektheit und Wiederherstellungsverhalten ab — nicht nur den Lag allein.

Technologien

Technologien unterstützen die Architektur — sie definieren sie nicht.

Apache Flink

Zustandsbehaftetes Stream-Processing im großen Maßstab. Cluster-basierte Ausführung für komplexe Streaming-Systeme mit großem Status, langlebigem Betrieb und Wiederherstellungssemantik.

Kafka Streams

Eingebettetes, servicezentriertes Streaming. Stream-Processing co-located mit der Applikationslogik für service-eigenen Status und Deployment.

Apache Kafka

Verteiltes Event-Log. Grundlage für Event-Driven Architekturen, bietet Persistenz, Reihenfolge und Wiederholbarkeit.

Kafka Connect

Connector-Framework für das Streaming von Datenintegrationen. Beobachtbare, neustartfähige und belastbare Pipelines.

Debezium

CDC-Plattform, die Datenbankänderungen als Events erfasst. Gezielte Modellierung von Datenbankänderungen mit klarer Semantik.

Flink CDC

Flink-basiertes Change Data Capture. Direkte Integration von Datenbankänderungen in Streaming-Pipelines.

Apache Paimon

Tabellenformat für Streaming. Der Status wird in Objektspeicher externalisiert, was ihn inspizierbar, abfragbar und im Lebenszyklus verwaltbar macht.

Apache Fluss

Streaming-Speicher für disaggregierten Status. Entkoppelt Berechnung vom Status für vorhersehbare Kosten und schnellere Rebuilds.

ClickHouse

Echtzeit-Analyse-Datenbank. Abfragen mit niedriger Latenz auf von Streaming abgeleiteten Daten mit Spaltenspeicherung und Aggregation.

QuestDB

Zeitreihen-Datenbank für Streaming-Daten. Schnelle Aufnahme und Abfragen für Zeitreihen-Workloads.

Apache Superset

Operative Analytics und Visualisierung. Bereitstellung von Streaming-Daten für Menschen durch Dashboards und Exploration.

Für wen diese Expertise gedacht ist

Diese Seite richtet sich an Software-Architekten, Plattform-Ingenieure und Senior-Ingenieure, die für verteilte Systeme verantwortlich sind.

Wenn Sie für Systeme verantwortlich sind, die während ihrer Weiterentwicklung funktionieren müssen, ist dies der Bereich, in dem wir uns typischerweise engagieren.

Häufig gestellte Fragen

Wie handhaben Sie Statuswachstum in langlebigen Streaming-Systemen?

Statuswachstum ist einer der häufigsten Fehler in reifen Streaming-Plattformen.

Unser Ansatz:

Behandle den Status von Anfang an als architektonisches Kernanliegen
Plane frühzeitig das Offloading und die Externalisierung des Status ein
Nutze tabellenbasierten Speicher auf S3-kompatiblen Objektspeichern
Trenne „heißen“ operativen Status von „kaltem“ historischem Status
Wende disaggregierte Statusmuster mit modernen Streaming-Engines an

Dies ermöglicht vorhersehbare Kosten, schnellere Rebuilds und langlebige Plattformen, die nicht unter ihrem eigenen Status zusammenbrechen.

Wann sollten wir Kafka Streams gegenüber einem Cluster-basierten Prozessor wie Flink bevorzugen?

Die Wahl hängt von Ownership, Statusgröße, Deployment-Modell und operativer Reife ab.

Kafka Streams ist sinnvoll, wenn:

Das Stream-Processing direkt in die Services eingebettet ist
Die Statusgröße innerhalb der Service-Instanzen handhabbar ist
Teams servicezentrierte Deployment-Modelle bevorzugen
Die Ownership mit den Servicegrenzen übereinstimmt

Cluster-basiertes Processing ist sinnvoll, wenn:

Der Status groß ist und Disaggregation benötigt
Mehrere Teams die Processing-Infrastruktur teilen
Komplexes Windowing und der Umgang mit verspäteten Daten erforderlich sind
Observability und Governance auf Plattformebene benötigt werden

Wir haben tiefgreifende Erfahrung mit beiden Ansätzen und wählen gezielt nach den gegebenen Randbedingungen aus.

Wie stellen Sie Exactly-Once-Semantiken in der Produktion sicher?

Exactly-Once ist eine architektonische Eigenschaft, kein Konfigurationsparameter.

Unser Ansatz:

Design rund um Event-Identität und Idempotenz-Schlüssel
Verwendung korrekter Transaktionsgrenzen in Kafka Streams
Anwendung von End-to-End Exactly-Once-Verarbeitung, wo erforderlich
Design der Deduplizierung basierend auf Geschäftssemantik
Explizite Kontrolle von Replay- und Wiederverarbeitungsstrategien

Dies stellt die Korrektheit im Fehlerfall sicher, nicht nur unter Schönwetterbedingungen.

Wie handhaben Sie die Schema-Evolution in Event-Driven Systemen?

Event-Schemas sind langlebige Verträge, die sich sicher weiterentwickeln müssen.

Unser Ansatz:

Behandle Schemas als architektonische Artefakte mit expliziter Ownership
Setze Kompatibilitätsregeln zentral durch (Forward, Backward, Full)
Plane für additive Änderungen und vermeide destruktive Modifikationen
Versioniere Schemas explizit und dokumentiere die Evolution
Teste Schemaänderungen vor dem Deployment

Dies verhindert versehentliche Brüche über Teams hinweg und ermöglicht eine sichere Evolution über Jahre.

Können Sie bei bestehenden Streaming-Systemen helfen, die problematisch geworden sind?

Ja. Viele unserer Beauftragungen beinhalten die Verbesserung bestehender Streaming-Plattformen.

Häufige Verbesserungsbereiche:

Behebung von unbegrenztem Statuswachstum und Kostenexplosionen
Hinzufügen von koordinierten Rebuilds und abhängigkeitsbewussten Wiederverarbeitungsmechanismen
Verbesserung der Observability über reine Lag-Metriken hinaus
Refactoring fragiler Topologien und Abhängigkeiten
Nachträgliche Implementierung von Schema-Governance
Ermöglichen sicherer Deployments für zustandsbehaftete Systeme

Wir bewerten die aktuelle Architektur, identifizieren Fehlerquellen und entwickeln Systeme inkrementell weiter, ohne sie von Grund auf neu schreiben zu müssen.

Arbeiten Sie nur mit spezifischen Streaming-Technologien?

Wir sind technologieagnostisch und wählen basierend auf den Anforderungen aus.

Wir arbeiten häufig mit:

Apache Flink und Kafka Streams für das Stream-Processing
Apache Kafka als Event-Backbone
CDC-Tools wie Debezium, Kafka Connect und Flink CDC
Tabellenformaten wie Apache Paimon und Apache Fluss
Echtzeitspeichern wie ClickHouse und QuestDB

Die Technologieentscheidungen folgen dem Betriebsmodell, dem Lebenszyklus und den Randbedingungen — nicht Trends oder Herstellerpräferenzen.

Bauen Sie Streaming-Systeme auf, die während ihrer Weiterentwicklung funktionieren müssen? Lassen Sie uns über Ihre architektonischen Herausforderungen sprechen.

Besprechen Sie Ihre Streaming-Architektur

Streaming & Event-Driven Systeme

Was Architekten gewinnen

Event-First Architektur

Zustandsbehaftete Verarbeitung als Kernkonzept

Kontrolliertes Statuswachstum & Kosten

Change Data Capture als Integrationsgrenze

Sichere Evolution unter Live-Traffic

Schema-Governance & Observability

Grundlagen für Event-Driven & Domain-Modeling

Zustandsbehaftetes Stream-Processing & Ausführungsmodelle

Zustandsbehaftetes Stream-Processing als Kernkonzept

Exactly-Once Verarbeitung & Deduplizierung

Cluster-basiertes Stream-Processing

Verwaltung von Statuswachstum & Kosten im großen Maßstab

Das Problem wachsender Statusdaten

Offloading und Externalisierung des Status

Tabellenbasiertes Streaming & Objektspeicher

Change Data Capture & Datenaufnahme-Muster

CDC als architektonische Grenze

Operative Merkmale von CDC

Projektionen, Read-Modelle & Echtzeit-Datenzugriff

Materialisierte Projektionen aus Streams

Echtzeit-Analyse-Datenspeicher

Service-zentriertes Streaming mit Kafka Streams

Kafka Streams vs. Cluster-basiertes Processing

Topologie-Design & Performance-Optimierung

Interne Topics & State-Store-Management

Betrieb & Weiterentwicklung von Streaming-Plattformen

Koordinierte Rebuilds & Abhängigkeitsgraphen

Blue-Green-Deployments für zustandsbehaftete Systeme

Schema-Governance & Kompatibilitätsregeln

Technologien

Apache Flink

Kafka Streams

Apache Kafka

Kafka Connect

Debezium

Flink CDC

Apache Paimon

Apache Fluss

ClickHouse

QuestDB

Apache Superset

Für wen diese Expertise gedacht ist

Häufig gestellte Fragen

Wie handhaben Sie Statuswachstum in langlebigen Streaming-Systemen?

Wann sollten wir Kafka Streams gegenüber einem Cluster-basierten Prozessor wie Flink bevorzugen?

Wie stellen Sie Exactly-Once-Semantiken in der Produktion sicher?

Wie handhaben Sie die Schema-Evolution in Event-Driven Systemen?

Können Sie bei bestehenden Streaming-Systemen helfen, die problematisch geworden sind?

Arbeiten Sie nur mit spezifischen Streaming-Technologien?

Bauen Sie Streaming-Systeme auf, die während ihrer Weiterentwicklung funktionieren müssen? Lassen Sie uns über Ihre architektonischen Herausforderungen sprechen.

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