strømrammeverk

Strømrammeverk er programvare som muliggjør behandling av kontinuerlige datastrømmer i sanntid eller nesten sanntid. De brukes til å ingestere, prosessere og analysere hendelser fra kilder som sensorer, applikasjonslogger og brukeraktiviteter. Slike rammeverk skiller seg fra tradisjonelle batch-rammeverk ved at de fokuserer på kontinuerlig dataflyt og rask respons.

Hovedkonsepter inkluderer kontinuerlig databehandling, tilstandshåndtering og vindusbaserte operasjoner. Mange rammeverk støtter event time og behandlingstid, backpressure og ulike garantier for datatilfelle. Behandlingen kjører ofte distribuert over flere noder og integreres med meldingssystemer og lagringsløsninger.

Arkitektur og bruk: Strømrammeverk bygger ofte topologier av operatører (for eksempel map, filter, join, window og aggregate) som danner en kontinuerlig behandlingspipeline. De kobles til kilder som Kafka eller andre meldingssystemer og til destinasjoner som databaser eller data-lagre. Typiske bruksområder inkluderer sanntidsanalyse, overvåkning, varsling og innsamling av IoT-data.

Eksempler på strømrammeverk inkluderer Apache Flink, Apache Spark Structured Streaming, Apache Beam, Kafka Streams og Akka Streams. Noen er fullverdige strømbearbeidere med innebygd tilstand og feiltoleranse, mens andre er biblioteker som må kjøres innenfor et større rammeverk. Valg av rammeverk avhenger av behov for lav latens, gjennomstrømning og kompatibilitet med eksisterende dataøkosystem.

Valgkriterier: vurder latenskrav, gjennomstrømning, behov for event-tid eller behandlingstid, garantert levering og operasjonell kompleksitet. Økosystem, språkstøtte og vertsmiljø (on-prem, cloud) er også viktige forhold.