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Was ist Daten-Streaming? Beispiele, Vorteile und Anwendungsfälle
Daten-Streaming ist eine Echtzeit-Datentechnologie, mit der kontinuierliche Datenströme verarbeitet werden können, sobald sie generiert werden. Heutzutage ist jede Branche zunehmend auf Streaming-Daten angewiesen. Streaming-Systeme wie Apache Kafka und Confluent unterstützen verschiedenste Anwendungsfälle von Multiplayer-Spielen, Echtzeit-Betrugserkennung und Social-Media-Feeds bis hin zu Trading-Plattformen und GPS-Tracking.
Dieser Leitfaden richtet sich an alle, die mehr über die Funktionsweise von Daten-Streaming sowie häufige Anwendungsfälle und Beispiele erfahren wollen und wissen möchten, wie Daten in jeder Infrastruktur gestreamt werden können.
Daten-Streaming – Überblick
Was ist Daten-Streaming?
Das Streaming von Daten, auch bekannt als Event Stream Processing, ist ein kontinuierlicher Datenfluss, der von verschiedenen Quellen erzeugt wird. Mithilfe der Stream-Processing-Technologie können Datenströme in Echtzeit verarbeitet, gespeichert, analysiert und bearbeitet werden.
Was bedeutet Streaming?
Der Begriff „Streaming“ bezeichnet kontinuierliche, unendliche Datenströme, die weder einen Anfang noch ein Ende haben. Sie sorgen für eine konstante Einspeisung von Daten, die genutzt werden können, ohne vorher heruntergeladen werden zu müssen.
Datenströme werden außerdem in unterschiedlichen Formaten und Mengen von allen möglichen Quellen generiert. Von Anwendungen, Netzwerkgeräten und Server-Log-Dateien über Website-Aktivitäten und Banktransaktionen bis hin zu Standortdaten – all diese Quellen können aggregiert werden, um nahtlos Echtzeit-Daten und -Analysen aus einer einzigen Informationsquelle zu erfassen.
Funktionsweise von Streaming-Daten – Übersicht, Beispiele und Architektur
In den vergangenen Jahren waren veraltete Infrastrukturen weitaus strukturierter, da es nur eine Handvoll Quellen gab, die Daten generierten. Das gesamte System konnte so aufgebaut sein, dass Daten und Datenstrukturen spezifiziert und vereinheitlicht werden konnten. Mit dem Aufkommen von Systemen für die Datenstromverarbeitung hat sich auch die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten, erheblich verändert, um mit den modernen Anforderungen mithalten zu können.
Übersicht – Verarbeitung von Streaming-Daten
Daten stammen heutzutage aus einer grenzenlosen Menge von Quellen: IoT-Sensoren, Servern, Sicherheitsprotokollen, Anwendungen oder internen/externen Systemen. Es ist nahezu unmöglich, die Struktur und die Datenintegrität zu regulieren oder die Menge und Geschwindigkeit der generierten Daten zu kontrollieren.
Während traditionelle Lösungen darauf ausgelegt sind, Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und zu strukturieren, bevor sie genutzt werden können, so bieten Streaming-Datenarchitekturen zusätzlich die Möglichkeit, Data in Motion zu nutzen, zu speichern, aufzubereiten und zu analysieren.
Aus diesem Grund werden Anwendungen, die mit Datenströmen arbeiten, immer auf zwei Hauptfunktionen angewiesen sein: die Speichern und die Verarbeitung. Bei der Speicherung müssen große Datenströme auf sequenzielle und einheitliche Weise erfasst werden können. Bei der Verarbeitung geht es darum, mit dem Speicher zu interagieren und Daten zu verwerten, zu analysieren und als Grundlage für Berechnungen zu nutzen.
Dies führt zu weiteren Herausforderungen und Überlegungen, wenn mit überholten Datenbanken und Systemen gearbeitet wird. Mittlerweile gibt es zahlreiche Plattformen und Tools, die Unternehmen bei der Entwicklung von Streaming-Datenanwendungen unterstützen.
Beispiele
Zu den Praxisbeispielen für Daten-Streaming zählen Anwendungsfälle für alle Branchen, einschließlich Echtzeit-Aktienhandel, minutengenaues Bestandsmanagement im Einzelhandel, Social-Media-Feeds, Interaktionen im Mehrspielermodus und Anwendungen für Mitfahrgelegenheiten.
Wenn ein Fahrgast beispielsweise über Lyft eine Mitfahrgelegenheit ruft, fließen Echtzeit-Datenströme zusammen, um für ein nahtloses Benutzererlebnis zu sorgen. Mithilfe dieser Daten verbindet die Anwendung Echtzeit-Standortnachverfolgung, Verkehrsstatistiken, Preise und Echtzeit-Verkehrsinformationen miteinander, um den bestmöglichen Fahrer für den Fahrgast zu finden, die Preise zu berechnen und die geschätzte Ankunftszeit am Zielort auf Grundlage von sowohl Echtzeit- als auch historischen Daten zu bestimmen.
Daten-Streaming stellen für datengesteuerte Unternehmen somit den ersten Schritt in Richtung Einspeisung, Integration und Echtzeit-Analysen von Big Data dar.
Batch-Verarbeitung vs. Echtzeit-Datenströme
Batch-Verarbeitung bedeutet, dass Daten zunächst stapelweise heruntergeladen werden müssen, bevor sie verarbeitet, gespeichert oder analysiert werden können. Im Gegensatz dazu ist der Strom von Streaming-Daten kontinuierlich, wodurch die Daten gleichzeitig und in Echtzeit verarbeitet werden können – und zwar in dem Moment in dem sie generiert werden.
Heutzutage entstehen Daten ganz natürlich als unendliche Ströme von Ereignissen. Diese Daten treten in allen möglichen Größenordnungen, Formaten auf und kommen von den unterschiedlichen Systemen sowie aus der Cloud, von lokalen Speichern oder aus der Hybrid-Cloud.
Für die meisten modernen Use Cases sind veraltete Datenverarbeitungsmethoden hinfällig geworden, nicht nur wegen der Komplexität der heutigen Anforderungen. Daten nur in Gruppen von Transaktionen verarbeiten zu können, die über eine gewisse Zeit gesammelt wurden, erfüllt aktuelle Standards nicht ansatzweise. Moderne Unternehmen müssen Daten sekundenschnell nutzen, bevor diese schon wieder veraltet sind. Dieser kontinuierliche Datenstrom bietet zahlreiche Vorteile, welche Unternehmen grundlegend positiv verändern können.
Streaming Benefits & Use Cases
Die Vorteile von Streaming-Daten
Die Datenerfassung ist nur ein Teil des Puzzles. Heutzutage haben große Unternehmen einfach nicht die Zeit, Daten als Batch zu verarbeiten. Stattdessen setzen alle – von Betrugserkennungs- und Börsenplattformen über Anwendungen für Mitfahrgelegenheiten bis hin zu E-Commerce-Websites – auf Echtzeit-Event-Streams.
In Verbindung mit Streaming-Daten können Anwendungen nicht mehr nur Daten integrieren, sondern auch Events verarbeiten, filtern, analysieren und in Echtzeit auf diese reagieren. Dadurch entsteht eine nie dagewesene Vielzahl an Anwendungsfällen wie Echtzeit-Betrugserkennung, Netflix-Empfehlungen oder ein nahtloses Einkaufserlebnis über mehrere Geräte hinweg, das während des Einkaufens aktualisiert wird.
Kurz gefasst profitieren alle Branchen, die mit großen Mengen an Echtzeitdaten arbeiten, von Plattformen, die ihnen eine kontinuierliche Echtzeit-Event-Stream-Verarbeitung bieten.
Use Cases
Systeme für die Datenstromverarbeitung wie Apache Kafka und Confluent erwecken Echtzeit-Daten und -Analysen zum Leben. Obwohl es Anwendungsfälle für Event-Streaming in allen Branchen gibt, bringt die Möglichkeit, Daten in Echtzeit und in großem Maßstab zu integrieren, analysieren, bereinigen und/oder vorherzusagen, auch neue Anwendungsfälle hervor. Unternehmen können nicht nur historische Daten oder Batch-Daten aus Speichern nutzen, sondern auch wertvolle Einblicke in Data in Motion gewinnen.
Typische Anwendungsfälle umfassen:
- Standortdaten
– Betrugserkennung – Echtzeit-Aktienhandel – Marketing-, Vertriebs- und Geschäftsanalysen – Kunden-/Benutzeraktivität – Überwachung von und Berichte über interne IT-Systeme – Protokollüberwachung: Fehlerbehebung bei Systemen, Servern, Geräten und mehr – SIEM (Security Information and Event Management): Analyse von Protokollen und Echtzeit-Ereignisdaten zur Überwachung, Kennzahl-Erstellung und Erkennung von Bedrohungen – Bestände im Einzelhandel/Lager: Bestandsmanagement über alle Kanäle und Standorte hinweg und nahtloses Benutzererlebnis auf allen Geräten – Zuordnung bei Mitfahrgelegenheiten: Kombination von Standort-, Benutzer- und Preisdaten für prädikative Analysen – Zuordnung des Fahrgastes zu den besten Fahrern im Hinblick auf die Nähe, den Zielort, Preis und die Wartezeit – Maschinelles Lernen und KI: Durch die Verknüpfung von historischen und aktuellen Daten zu einem zentralen Nervensystem entstehen neue Anwendungsfälle für Predictive Analytics
Solange verschiedenste Datentypen verarbeitet, gespeichert oder analysiert werden müssen, kann Confluent dazu beitragen, die Daten für zahlreiche Anwendungsfälle und in jedem Maßstab nutzbar zu machen.
Herausforderungen bei der Entwicklung von Daten-Streaming-Anwendungen
Die größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Echtzeit-Anwendungen
Skalierbarkeit: Bei Systemausfällen können die von den einzelnen Geräten kommenden Protokolldaten von einer Übertragungsrate von Kilobit pro Sekunde auf Megabit pro Sekunde ansteigen und zu Gigabit pro Sekunde aggregiert werden. Das Hinzufügen von Kapazitäten, Ressourcen und Servern während der Skalierung von Anwendungen geschieht blitzschnell und erhöht die generierte Menge an Rohdaten exponentiell. Die Entwicklung von skalierbaren Anwendungen ist essenziell, wenn mit Streaming-Daten gearbeitet wird.
Reihenfolge: Die Bestimmung der Datenfolge in Datenströmen ist nicht außer Acht zu lassen, denn für viele Anwendungen ist sie von großer Bedeutung. Ein Chat oder ein Gespräch würden ohne die richtige Reihenfolge auch keinen Sinn ergeben.
Wenn Entwickler versuchen, ein Problem zu lösen, indem sie sich die aggregierten Protokolldaten anschauen, muss jede Zeile an der richtigen Stelle stehen. Oft gibt es Diskrepanzen zwischen der Reihenfolge des generierten Datenpakets und der Reihenfolge, in der es am Zielort ankommt. Auch bei Zeitstempeln und Uhren von Geräten, die Daten generieren, kommt es oft zu Abweichungen. Bei der Analyse von Datenströmen müssen Anwendungen die Voraussetzungen für ACID-Transaktionen berücksichtigen.
Konsistenz und Dauerhaftigkeit: Datenkonsistenz und Datenzugriff stellen immer ein großes Problem bei der Verarbeitung von Datenströmen dar. Die Daten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt gelesen werden, könnten bereits in einem Rechenzentrum irgendwo anders auf der Welt modifiziert worden oder veraltet sein. Die Dauerhaftigkeit von Daten bildet auch eine Herausforderung bei der Anwendung von Datenströmen in der Cloud.
Fehlertoleranz und Datengarantien: Diese beiden Aspekte spielen bei der Arbeit mit Daten, bei der Datenstromverarbeitung und bei allen verteilten Systemen eine wichtige Rolle. Sind die vorhandenen Systeme in der Lage, Ausfälle durch einen einzigen Fehlerpunkt zu verhindern, wenn Daten aus zahlreichen Quellen und von unterschiedlichen Standorten kommen und in verschiedenen Formaten und Mengen vorliegen? Können sie Datenströme mit hoher Verfügbarkeit und Dauerhaftigkeit speichern?
Warum Confluent
Um in der heutigen digitalen Welt erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen außergewöhnliche Kundenerlebnisse und datengestützte Backend-Abläufe bieten.
Durch die Integration historischer und Echtzeit-Daten in einer einheitlichen, zentralen Informationsquelle macht Confluent es einfach, in Echtzeit auf kontinuierliche, sich laufend verändernde Daten zu reagieren, antworten und sich an diese anzupassen. Confluent wurde von den Erfindern von Apache Kafka entwickelt. Confluent bietet eine vollkommen neue Kategorie von modernen, Event-getriebenen Anwendungen. Kunden profitieren von einer universellen Daten-Pipeline sowie leistungsstarken, datengesteuerten Anwendungsfällen mit Unternehmensskalierbarkeit, Sicherheit und Leistung.
Heutzutage nutzen unter anderem Walmart, Expedia und Bank of America Confluent – die einzige vollständige Daten-Streaming-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Daten aus jeder Cloud und in jedem Umfang zu streamen.
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Mit Technologien wie Apache Kafka und Confluent werden Echtzeit-Streaming und -Analysen umsetzbar.
Indem historische und Echtzeit-Daten in eine einzige, zentrale Informationsquelle integriert werden, sorgt Confluent dafür, dass völlig neue Arten von modernen, event-getriebenen Anwendungen erstellt, universelle Daten-Pipelines entwickelt und leistungsstarke, datengesteuerte Anwendungsfälle mit voller Skalierbarkeit, Leistung und Zuverlässigkeit möglich gemacht werden können.
Warum Confluent?
Von Einzelhandel, Logistik und Produktion über Finanzdienstleistungen bis hin zu sozialen Netzwerken – mit Confluent können sich Unternehmen darauf konzentrieren, einen geschäftlichen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, anstatt sich um die zugrunde liegenden Mechanismen wie die Übermittlung, das Hin- und Herschieben oder die Sortierung von Daten zu kümmern.
Heutzutage nutzen unter anderem Walmart, Expedia und Bank of America Confluent, die einzige vollständige Streaming-Datensoftware, die darauf ausgelegt ist, Daten aus allen Quellen und in jedem Umfang zu streamen. Sie wurde von den Schöpfern von Apache Kafka entwickelt und stellt heute die leistungsstärkste Streaming-Datenplattform dar. Dabei kann sie nicht nur Big Data aufnehmen, sondern auch Daten in Echtzeit verarbeiten, weltweite Daten integrieren und während des Streamens Analysen durchführen.
Weitere Informationen zum Einstieg mit der kostenlosen Testversion in nur wenigen Minuten oder dazu, wie Unternehmen dank Confluent von Echtzeit-Daten profitieren, sind hier abrufbar.