InlineVerarbeitung

InlineVerarbeitung bezeichnet in der Informatik die direkte Verarbeitung von Daten, während sie durch ein System fließen. Statt Daten zu sammeln und erst später zu verarbeiten, werden Berechnungen und Transformationen unmittelbar im Pfad der Daten durchgeführt.

Ziel ist niedrige Latenz und sofort nutzbare Ergebnisse, weshalb InlineVerarbeitung oft im Streaming- oder Echtzeit-Kontext eingesetzt wird. Typisch handelt es sich um eine Verarbeitung in einer Pipeline, bei der jedes Stadium die Daten direkt an das nächste weitergibt.

Architektur und Muster: In einer InlineVerarbeitung fließt der Datensatz durch eine Sequenz von Operators. Puffern werden so klein wie möglich gehalten oder ganz vermieden; bei vielen Systemen kommt Operator-Fusion zum Einsatz, um Overhead durch Zwischenzustände zu reduzieren. Streaming-Frameworks wie Apache Flink oder Kafka Streams unterstützen solche Muster, ebenso speziell konfigurierte Pipelines in eingebetteten Systemen.

Vorteile und Beschränkungen: Vorteile sind geringere Endlatenz, reduzierter Speicherbedarf und eine einfachere Modellierung von Echtzeitanforderungen. Nachteile umfassen eine erhöhte Komplexität bei Fehlerbehandlung, schwieriges Debugging, Herausforderungen bei Backpressure und Skalierung sowie Probleme beim Zustandsmanagement über lange Flussstrecken.

Anwendungsfelder: Real-time Analytics, IoT-Sensoren, Multimedia- und Signalverarbeitung, Online-Inferenz von maschinellen Modellen, Finanzhandel und Online-ETL. InlineVerarbeitung steht im Spannungsfeld zu Batch-Verarbeitung und Streaming in Mikro-Batches; beide Ansätze werden je nach Anforderungen kombiniert.