EchtzeitDatenverarbeitung

EchtzeitDatenverarbeitung bezeichnet die Verarbeitung von Daten in dem Moment, in dem sie erzeugt oder empfangen werden, mit sehr geringer Latenz. Ziel ist es, zeitnah Erkenntnisse, Entscheidungen oder Aktionen bereitzustellen, oft im Bereich von Millisekunden bis wenigen Sekunden. Sie steht im Gegensatz zur Stapelverarbeitung, bei der Daten in größeren Losen gesammelt und später analysiert werden. Echtzeit- oder nahe Echtzeit-Ansätze unterscheiden sich je nach geforderter Reaktionszeit und Konsistenz.

Zu den Bausteinen gehören Datenquellen wie Sensoren, Anwendungen und Logs, Datenerfassung, Streaming- oder Event-Verarbeitung, Zustandsspeicherung und Ausgabesysteme wie Dashboards, Alarme oder automatische Handlungen. Typische Architekturen setzen auf kontinuierliche Streaming-Verarbeitung oder Mikrobatching, bei dem kleine Chargen regelmäßig verarbeitet werden. Zentrale Konzepte sind Windowing, Event Time versus Processing Time, zustandsbehaftete Verarbeitung und Exactly-Once-Semantik. Technologien umfassen Stream-Processing-Engines, Messaging-Systeme und Speichersysteme; Cloud- und Edge-Computing-Ansätze ermöglichen Verarbeitung in der Nähe des Datenursprungs.

Anwendungsgebiete umfassen Betrugserkennung in Finanztransaktionen, Überwachung von IT-Infrastruktur, IoT-gesteuerte Steuerung, Echtzeit-Personalisierung sowie Log- und Fehleranalyse. Zentrale Herausforderungen sind strenge Latenzanforderungen, Skalierbarkeit, Konsistenzmodelle, Fehlerbehandlung, Zustandsmanagement und Sicherheit. Betriebsrelevante Aspekte umfassen Observability, Data Governance, End-to-End-Latenz-Monitoring sowie Compliance- und Datenschutzthemen.