VerarbeitungsEngines

VerarbeitungsEngines sind Softwarekomponenten, die Aufgaben der Datenverarbeitung ausführen, koordinieren oder orchestrieren. Sie nehmen Eingaben entgegen, wenden Berechnungen an, transformieren Daten und liefern Ergebnisse an Anwendungen oder Benutzeroberflächen.

Sie lassen sich grob in Batch-, Streaming-, Abfrage-, Workflow- und Regel-Engines einteilen. Batch-VerarbeitungsEngines führen periodische Aufgaben aus; Streaming-Engines verarbeiten kontinuierliche Datenströme; Workflow-Engines orchestrieren Prozesse; Regel-Engines wenden vordefinierte Bedingungen auf Daten an.

Technisch bestehen sie typischerweise aus einer Kernlogik, einer Ausführungs-Pipeline, einem Scheduler, Konnektoren zu Datenquellen sowie Zustandsverwaltung und Fehlertoleranzmechanismen. Schnittstellen sind oft REST oder gRPC, daneben domänenspezifische Sprachen oder SQL-ähnliche Abfragesprachen.

Wichtige Kennzahlen sind Durchsatz, Latenz, Skalierbarkeit und Konsistenzmodelle (z. B. exactly-once). Die Wahl einer Engine hängt von Anforderungen wie Datenvolumen, Echtzeitbedarf und Zuverlässigkeit ab.

Typische Beispiele sind Apache Spark (Batch und teilweise Streaming), Apache Flink (Streaming), Elasticsearch (Such- und Aggregationsfunktionen) sowie Workflow-Engines wie Apache Airflow oder Camunda. In Unternehmen finden VerarbeitungsEngines Einsatz in ETL-Pipelines, Logverarbeitung, Echtzeit-Analysen sowie KI-/ML-Pipelines.

Historisch spiegeln VerarbeitungsEngines die Entwicklung von einfachen Batch-Jobs hin zu verteilten, fault-toleranten Pipelines wider, mit zunehmender Bedeutung von Orchestrierung, Skalierbarkeit und Integrationsfähigkeit.