Stream Processing: Datenströme in Echtzeit analysieren

Mit Stream Processing lassen sich Daten direkt und ohne Zwischenspeicherung verarbeiten – und somit große Datenansammlungen vermeiden. Nach ihrer Entstehung werden die Daten aus der Datenquelle heraus zu Strömen zusammengefasst und an den Empfänger weitergeleitet. Unternehmen sind mit Stream Processing in der Lage, schnelle Datenanalysen zu erstellen und Statistiken um neue Erkenntnisse zu ergänzen.

Stream Processing bietet

Datenanalyse in Echtzeit
Umgang mit grossen Datenströmen
Verarbeitung der Daten aus verschiedenen Quellen

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Stream Processing: mit Open-Source-Technologien zu mehr Produktivität

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 ksqlDB.

Apache Kafka

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

Apache Flink erleichtert die Verarbeitung von Datenströmen und ermöglicht die Verarbeitung von Echtzeit-Erkenntnissen. Dazu kann das Framework auf verschiedensten Plattformen eingesetzt werden.

ksqlDB

ksqlDB ist eine eigens für Apache Kafka entwickelte Streaming Engine und unterstützt beim Stream Processing unterschiedlichste Funktionen wie Filterung, Transformation, Windowing und Agreggation.

Unsere Leistungen im Bereich Stream Processing

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.

Kafka-Workshop

Mit der beliebten Open-Source-Software lassen sich Datenströme über eine verteilte Streamingplattform skalieren, speichern und verarbeiten.

IT-Consulting

Über Flink können komplexe und (un-)begrenzte Datenströme in allen gängigen Cluster-Umgebungen verarbeitet werden.

Direkte Umsetzung

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.

Stream Processing und Big Data

In vielen Branchen laufen täglich große Datenmengen zusammen, wie zum Beispiel in der Versicherungsbranche, im Bankwesen oder im E-Commerce. Und es werden immer mehr.Um die Informationen, die über Big Data entstehen, greifbar zu machen und Muster und Trends zu erkennen, sind Methoden wie Stream Processing gefragt. Damit sind Unternehmen in der Lage, ihre Daten besser zu nutzen und die daraus gewonnenen Einblicke und Analysen gewinnbringend einzusetzen. Durch den flexiblen Ansatz beim Stream Processing können sie sich außerdem besser auf neue Anforderungen einstellen und ihre IT-Infrastrukturen entsprechend anpassen und ausrichten.

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Erkenntnisse in Echtzeit? Stream Processing ist die Lösung

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:

Echtzeitverarbeitung

Beim Stream Processing werden Daten in Echtzeit verarbeitet, sobald sie eintreffen, während bei der Stapelverarbeitung die Daten erst gespeichert werden müssen.

Weniger Datenbewegung

Daten werden dort verarbeitet, wo sie generiert werden und müssen nicht zwischen Verarbeitungs- und Speicherungsschichten bewegt werden.

Einfache Skalierung

Streamverarbeitung ist hoch skalierbar und für große Datenmengen geeignet, da sich hohe Volumina und Geschwindigkeiten gut bewältigen lassen.

Hohe Fehlertoleranz

Bei Störungen und Ausfällen einzelner Verarbeitungs-einheiten bleiben Systeme beim Stream Processing aufgrund ihrer hohen Fehlertoleranz weiterhin aktiv.

Mehr Datenqualität

Daten lassen sich über Stream-Processing-Systeme zeitnah validieren und normalisieren. Dadurch nimmt die Qualität der Daten deutlich zu.

Bessere Kosteneffizienz

Weil die Daten beim Stream Processing ohne Zwischenspeicherung verarbeitet werden, ist keine große Speicherkapazität notwendig.

Oft gestellte Fragen

Was ist Stream Processing?

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.

Wie funktioniert Stream Processing?

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.

Wie werden die Daten im Stream Processing verarbeitet?

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.

Welche Open-Source-Plattform werden empfohlen?

Aufgrund unserer Expertise und als Confluent Partner empfehlen wir unseren Kunden gerne den Einsatz der Streaming-Platform Apache Kafka sowie Flink.