streamingsystemen

StreamingSystemen bezeichnet Softwarearchitekturen und -frameworks zur kontinuierlichen Erfassung, Verarbeitung und Weiterleitung von Datenströmen in nahezu Echtzeit. Im Gegensatz zu Batch-Systemen arbeiten StreamingSystemen mit fortlaufenden, ungerichteten Datenströmen, wodurch Ergebnisse zeitnah bereitgestellt werden können.

Kernkomponenten sind Produzenten, die Events erzeugen, und Transport- bzw. Verteilungssysteme wie Messaging-Broker (beispielsweise Kafka, Pulsar, Kinesis). Stream-Processing-Engines (etwa Flink, Spark Streaming, Beam) lesen die Daten, verarbeiten sie stateful oder stateless, und schreiben Ergebnisse in Endspeicher oder Sinks wie Datenbanken, Data Warehouses oder Materialized Views. Neben dem Transportschritt spielen Zeitkonzepte eine Rolle, darunter Event Time, Processing Time, Watermarks und Fensterung.

Architektur- und Musterbeispiele umfassen Publish-Subscribe-Modelle, ereignisgesteuerte Architekturen, Change-Data-Capture für ETL-Prozesse sowie Echtzeit-Überwachung, Betrugserkennung oder Telemetrie-Analysen. StreamingSystemen ermöglichen niedrige Latenz, hohe Skalierbarkeit und kontinuierliche Verarbeitung, können jedoch komplexe Probleme bei der Gewährleistung von Ordnung, Schemaentwicklung, Backpressure-Management und Fehlerbehandlung mit sich bringen.

Anwendungsbereiche umfassen Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Internet der Dinge, Monitoring, Log- und Metrik-Analytik sowie Echtzeit-Empfehlungen. In der Praxis kommen sowohl On-Premises- als auch Cloud-native Lösungen zum Einsatz, oft als Teil moderner datengetriebener Architekturen.

Zentrale Trends sind cloudbasierte Managed Services, Open-Source-Ökosysteme, Streaming SQL und serverlose Ansätze, die Bereitstellung, Skalierung und Wartung von StreamingSystemen erleichtern.