batchorientierten

Batchorientierten oder batchorientierte Ansätze beschreiben Systeme, Prozesse oder Architekturen, die Arbeiten in Losen verarbeiten. Bei batchorientierten Verfahren werden Daten oder Aufgaben gesammelt und erst in einem Verarbeitungslauf als Einheit bearbeitet, statt einzeln oder in Echtzeit.

Anwendungsbereiche finden sich vor allem in der IT-Datenverarbeitung, der Big-Data-Analyse und der Fertigung. Typische Beispiele sind nächtliche ETL-Jobs, regelmäßige Berichte oder Analysen, sowie die Verarbeitung großer Datenvolumina in Batch-Frameworks wie MapReduce. In der Fertigung und Logistik kommen Losgrößenproduktionen oder Stapelprozesse zum Einsatz. Im Software-Engineering stehen batchorientierte Architekturen im Gegensatz zu Echtzeit- oder Streaming-Ansätzen, die kontinuierliche Reaktion auf Eingaben verlangen.

Typische Merkmale sind zeitgesteuerte oder triggerbasierte Ausführung, klare Eingaben- und Ausgaben-Grenzen sowie eine hohe Auslastung durch Gruppenverarbeitung. Batchprozesse ermöglichen oft eine bessere Ressourcenplanung und einen höheren Gesamtdurchsatz, weil Arbeiten gesammelt und synchron abgearbeitet werden.

Zu den Nachteilen gehören längere Latenzzeiten, da auf das Zusammenstellen eines Batches gewartet wird, und eingeschränkte Eignung für zeitkritische Entscheidungen. Zudem kann die Zustandsverwaltung über Batchgrenzen hinweg komplex sein, insbesondere bei fehlgeschlagenen Läufen oder inkonsistenten Daten.

Beispiele sind Hadoop-basierte Batch-Verarbeitung, nächtliche Data-Warehouse-ETLs, End-of-Day-Prozesse im Bankenwesen sowie Batchproduktion in der Fertigung. Der Begriff wird meist kontextabhängig verwendet und kann je nach Domäne unterschiedlich implementiert werden.