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Was ist Daten-Streaming? Beispiele, Vorteile und AnwendungsfÀlle

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 unterstĂŒtzen verschiedenste AnwendungsfĂ€lle 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 ĂŒber die Funktionsweise von Daten-Streaming sowie hĂ€ufige AnwendungsfĂ€lle und Beispiele erfahren wollen und wissen möchten, wie Daten in jeder Infrastruktur gestreamt werden können.

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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 fĂŒr eine konstante Einspeisung von Daten, die genutzt werden können, ohne vorher heruntergeladen werden zu mĂŒssen.

Datenströme werden außerdem in unterschiedlichen Formaten und Mengen von allen möglichen Quellen generiert. Von Anwendungen, NetzwerkgerĂ€ten und Server-Log-Dateien ĂŒber Website-AktivitĂ€ten 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

Streaming-Daten – Echtzeit-Datenarchitektur

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 fĂŒr die Datenstromverarbeitung hat sich auch die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten, erheblich verĂ€ndert, 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 DatenintegritÀt zu regulieren oder die Menge und Geschwindigkeit der generierten Daten zu kontrollieren.

WÀhrend traditionelle Lösungen darauf ausgelegt sind, Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und zu strukturieren, bevor sie genutzt werden können, so bieten Streaming-Datenarchitekturen zusÀtzlich 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 mĂŒssen 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 fĂŒr Berechnungen zu nutzen.

Dies fĂŒhrt zu weiteren Herausforderungen und Überlegungen, wenn mit ĂŒberholten Datenbanken und Systemen gearbeitet wird. Mittlerweile gibt es zahlreiche Plattformen und Tools, die Unternehmen bei der Entwicklung von Streaming-Datenanwendungen unterstĂŒtzen.

Beispiele

Zu den Praxisbeispielen fĂŒr Daten-Streaming zĂ€hlen AnwendungsfĂ€lle fĂŒr alle Branchen, einschließlich Echtzeit-Aktienhandel, minutengenaues Bestandsmanagement im Einzelhandel, Social-Media-Feeds, Interaktionen im Mehrspielermodus und Anwendungen fĂŒr Mitfahrgelegenheiten.

Wenn ein Fahrgast beispielsweise ĂŒber Lyft eine Mitfahrgelegenheit ruft, fließen Echtzeit-Datenströme zusammen, um fĂŒr ein nahtloses Benutzererlebnis zu sorgen. Mithilfe dieser Daten verbindet die Anwendung Echtzeit-Standortnachverfolgung, Verkehrsstatistiken, Preise und Echtzeit-Verkehrsinformationen miteinander, um den bestmöglichen Fahrer fĂŒr den Fahrgast zu finden, die Preise zu berechnen und die geschĂ€tzte Ankunftszeit am Zielort auf Grundlage von sowohl Echtzeit- als auch historischen Daten zu bestimmen.

Daten-Streaming stellen fĂŒr 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 zunĂ€chst stapelweise heruntergeladen werden mĂŒssen, 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 natĂŒrlich als unendliche Ströme von Ereignissen. Diese Daten treten in allen möglichen GrĂ¶ĂŸenordnungen, Formaten auf und kommen von den unterschiedlichen Systemen sowie aus der Cloud, von lokalen Speichern oder aus der Hybrid-Cloud.

FĂŒr die meisten modernen Use Cases sind veraltete Datenverarbeitungsmethoden hinfĂ€llig geworden, nicht nur wegen der KomplexitĂ€t der heutigen Anforderungen. Daten nur in Gruppen von Transaktionen verarbeiten zu können, die ĂŒber eine gewisse Zeit gesammelt wurden, erfĂŒllt aktuelle Standards nicht ansatzweise. Moderne Unternehmen mĂŒssen Daten sekundenschnell nutzen, bevor diese schon wieder veraltet sind. Dieser kontinuierliche Datenstrom bietet zahlreiche Vorteile, welche Unternehmen grundlegend positiv verĂ€ndern 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 ĂŒber Anwendungen fĂŒr 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 AnwendungsfĂ€llen wie Echtzeit-Betrugserkennung, Netflix-Empfehlungen oder ein nahtloses Einkaufserlebnis ĂŒber mehrere GerĂ€te hinweg, das wĂ€hrend 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 fĂŒr die Datenstromverarbeitung wie Apache Kafka und Confluent erwecken Echtzeit-Daten und -Analysen zum Leben. Obwohl es AnwendungsfĂ€lle fĂŒr 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 AnwendungsfĂ€lle hervor. Unternehmen können nicht nur historische Daten oder Batch-Daten aus Speichern nutzen, sondern auch wertvolle Einblicke in Data in Motion gewinnen.

Typische AnwendungsfÀlle umfassen:

  •  Standortdaten

– Betrugserkennung – Echtzeit-Aktienhandel – Marketing-, Vertriebs- und GeschĂ€ftsanalysen – Kunden-/BenutzeraktivitĂ€t – Überwachung von und Berichte ĂŒber interne IT-Systeme – ProtokollĂŒberwachung: Fehlerbehebung bei Systemen, Servern, GerĂ€ten und mehr – SIEM (Security Information and Event Management): Analyse von Protokollen und Echtzeit-Ereignisdaten zur Überwachung, Kennzahl-Erstellung und Erkennung von Bedrohungen – BestĂ€nde im Einzelhandel/Lager: Bestandsmanagement ĂŒber alle KanĂ€le und Standorte hinweg und nahtloses Benutzererlebnis auf allen GerĂ€ten – Zuordnung bei Mitfahrgelegenheiten: Kombination von Standort-, Benutzer- und Preisdaten fĂŒr prĂ€dikative Analysen – Zuordnung des Fahrgastes zu den besten Fahrern im Hinblick auf die NĂ€he, den Zielort, Preis und die Wartezeit – Maschinelles Lernen und KI: Durch die VerknĂŒpfung von historischen und aktuellen Daten zu einem zentralen Nervensystem entstehen neue AnwendungsfĂ€lle fĂŒr Predictive Analytics

Solange verschiedenste Datentypen verarbeitet, gespeichert oder analysiert werden mĂŒssen, kann Confluent dazu beitragen, die Daten fĂŒr zahlreiche AnwendungsfĂ€lle und in jedem Maßstab nutzbar zu machen.

Herausforderungen bei der Entwicklung von Daten-Streaming-Anwendungen

Die grĂ¶ĂŸten Herausforderungen bei der Entwicklung von Echtzeit-Anwendungen

Skalierbarkeit: Bei SystemausfĂ€llen können die von den einzelnen GerĂ€ten kommenden Protokolldaten von einer Übertragungsrate von Kilobit pro Sekunde auf Megabit pro Sekunde ansteigen und zu Gigabit pro Sekunde aggregiert werden. Das HinzufĂŒgen von KapazitĂ€ten, Ressourcen und Servern wĂ€hrend 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 fĂŒr viele Anwendungen ist sie von großer Bedeutung. Ein Chat oder ein GesprĂ€ch wĂŒrden 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 GerĂ€ten, die Daten generieren, kommt es oft zu Abweichungen. Bei der Analyse von Datenströmen mĂŒssen Anwendungen die Voraussetzungen fĂŒr ACID-Transaktionen berĂŒcksichtigen.

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, AusfĂ€lle 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 VerfĂŒgbarkeit und Dauerhaftigkeit speichern?

Warum Confluent

Um in der heutigen digitalen Welt erfolgreich zu sein, mĂŒssen Unternehmen außergewöhnliche Kundenerlebnisse und datengestĂŒtzte Backend-AblĂ€ufe bieten.

Durch die Integration historischer und Echtzeit-Daten in einer einheitlichen, zentralen Informationsquelle macht Confluent es einfach, in Echtzeit auf kontinuierliche, sich laufend verÀndernde 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 AnwendungsfÀllen mit Unternehmensskalierbarkeit, Sicherheit und Leistung.

Heutzutage nutzen unter anderem Walmart, Expedia und Bank of America Confluent – die einzige vollstĂ€ndige Daten-Streaming-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Daten aus jeder Cloud und in jedem Umfang zu streamen.

Jetzt in wenigen Minuten den Einstieg machen – mit einer kostenlosen Testversion.

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 dafĂŒr, dass völlig neue Arten von modernen, event-getriebenen Anwendungen erstellt, universelle Daten-Pipelines entwickelt und leistungsstarke, datengesteuerte AnwendungsfĂ€lle mit voller Skalierbarkeit, Leistung und ZuverlĂ€ssigkeit möglich gemacht werden können.

Warum Confluent?

Von Einzelhandel, Logistik und Produktion ĂŒber Finanzdienstleistungen bis hin zu sozialen Netzwerken – mit Confluent können sich Unternehmen darauf konzentrieren, einen geschĂ€ftlichen 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 kĂŒmmern.

Heutzutage nutzen unter anderem Walmart, Expedia und Bank of America Confluent, die einzige vollstĂ€ndige 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 leistungsstĂ€rkste Streaming-Datenplattform dar. Dabei kann sie nicht nur Big Data aufnehmen, sondern auch Daten in Echtzeit verarbeiten, weltweite Daten integrieren und wĂ€hrend des Streamens Analysen durchfĂŒhren.

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.