StreamingDatenplattformen

Streaming-Datenplattformen sind Systeme, die Datenströme in Echtzeit erfassen, verarbeiten, speichern und bereitstellen. Sie ermöglichen das kontinuierliche Ingesten von Ereignissen aus zahlreichen Quellen, die Verarbeitung mit geringer Latenz und die anschließende Verteilung der Ergebnisse an Zielsysteme wie Datenbanken, Data Lakes, Dashboards oder Anwendungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Batch-ETL-Prozessen arbeiten Streaming-Plattformen kontinuierlich und skalieren horizontal, um hohe Datenvolumen und niedrige Latenz zu unterstützen.

Architekturkomponenten umfassen Ingestion, Streaming-Schicht, zustandsbehaftete Verarbeitung, Speicherschicht, Integrationen zu Quell- und Zielsystemen sowie Mechanismen zur Schemaverwaltung, Sicherheit und Überwachung. Verarbeitungs-Engines wie Apache Flink oder Spark Structured Streaming ermöglichen zustandsbehaftete Berechnungen, Windowing und Transaktionsmodelle wie exactly-once oder at-least-once. APIs in Java, Scala, Python oder SQL sind häufig verfügbar, um Anwendungen und Analysen zu integrieren.

Bekannte Open-Source- und kommerzielle Beispiele sind Apache Kafka, Apache Pulsar und Apache Flink sowie Confluent Platform, Amazon Kinesis, Google Cloud Pub/Sub und Azure Event Hubs. Plattformen können als self-managed Lösungen oder als cloud-native Services betrieben werden. Typische Anwendungsfälle umfassen Echtzeit-Überwachung und Alarmierung, Fraud-Detection, IoT-Datenverarbeitung, Echtzeit-Dashboards, Event-driven Architectures in Microservices sowie die Lieferung von Ereignissen an Data Lakes oder Analyse-Backends.

Zu den zentralen Herausforderungen gehören geeignete Konsistenz- und Latenzanforderungen, Schema-Evolution, Datenqualität, Governance, Sicherheit und Betrieb. Die Wahl einer Streaming-Datenplattform hängt von Anforderungen an Skalierbarkeit, Integrationen und der gewählten Cloud- bzw. On-Premises-Strategie ab.