Datenaufkommen

Datenaufkommen bezeichnet die Menge an Daten, die innerhalb eines definierten Zeitraums erzeugt, übertragen oder verarbeitet wird. Es umfasst sowohl das Gesamtvolumen der übertragenen Daten (Datenvolumen) als auch die Datenrate, mit der Daten passieren (Durchsatz). Typische Größenordnungen sind Byte, Kilobyte, Megabyte, Gigabyte für das Volumen und Bit pro Sekunde bzw. Byte pro Sekunde für die Rate. Unterschieden wird häufig zwischen dem internen Datenaufkommen in Systemen oder Rechenzentren und dem externen Verkehr in Kommunikationsnetzen.

Ursachen des Datenaufkommens sind Nutzeraktivitäten, Anwendungen, Sensoren in IoT-Umgebungen, regelmäßige Systemprozesse und automatisierte Datenerfassungen. Die Messung erfolgt durch Netzwerk- oder Systemüberwachung, etwa anhand von Flows (NetFlow/IPFIX, sFlow), Packetenstatistiken oder Messwerten von Monitoring-Systemen. Das Datenaufkommen ist stark zeitabhängig: Es gibt saisonale oder tageszeitliche Muster, und unterschiedliche Anwendungen erzeugen unterschiedliche Lastprofile.

Bedeutung und Anwendung: Das Datenaufkommen ist zentral für die Kapazitätsplanung, die Festlegung von Bandbreite, Qualität von Dienst (QoS), Lastverteilung und Tarifstrukturen. Maßnahmen zur Steuerung umfassen Datenkompression, Caching, Deduplication, Edge-Computing und Optimierung von Protokollen. In stark belasteten Netzen sind Pufferung, Congestion-Control-Mechanismen und redundante Verbindungen wichtig, um Leistungsziele zu erreichen.

Trends: Das Datenaufkommen wächst durch Streaming, Cloud-Dienste, mobile Anwendungen und vernetzte Geräte. Dadurch steigen Anforderungen an Netzkapazität, Speicher- und Rechenressourcen sowie Datensicherheit. Gleichzeitig beeinflussen Datenreduktionstechniken wie Kompression und Deduplizierung das effektive Aufkommen, während Rohdatenvolumen weiter zunimmt.