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concept#Daten#Integration#Beobachtbarkeit#Plattform

Data Orchestration

Koordination und Steuerung von Datenflüssen, Verarbeitungsschritten und Abhängigkeiten über heterogene Systeme hinweg.

Data Orchestration koordiniert Datenflüsse, Verarbeitungsschritte und Abhängigkeiten über heterogene Systeme hinweg, um verlässliche End-to-End-Pipelines bereitzustellen.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Apache Airflow als Scheduler/OrchestratorApache Kafka für Event-StreamingKubernetes als Ausführungs- und Ressourcen-Manager

Prinzipien & Ziele

Explizite Orchestrierungslogik statt verteilter ad-hoc-SteuerungIdempotenz und beobachtbare AusführungsschritteTrennung von Steuerung und Datenverarbeitung
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Single Point of Failure im Orchestrator
  • Inkonsistenzen bei fehlerhafter Versionierung von Pipelines
  • Übermäßige Zentralisierung reduziert Flexibilität
  • Versioniere Pipelines und Transformationen
  • Baue observability und lineage von Anfang an ein
  • Definiere klare Retry- und SLA-Strategien

I/O & Ressourcen

  • Datenquellen (Datenbanken, Message-Broker, Dateien)
  • Verarbeitungslogik (Jobs, Container, Funktionen)
  • Betriebsregeln und SLAs
  • Transformierte, validierte Zielartefakte
  • Monitoring- und Audit-Metriken
  • Lineage- und Versionsinformationen der Pipeline

Beschreibung

Data Orchestration koordiniert Datenflüsse, Verarbeitungsschritte und Abhängigkeiten über heterogene Systeme hinweg, um verlässliche End-to-End-Pipelines bereitzustellen. Sie beschreibt Steuerungslogik, Scheduling, Fehlerbehandlung und Betriebskonzepte für Batch- und Streaming-Workloads. Implementierungen integrieren Monitoring, Versionskontrolle von Pipelines und Richtlinien zur Datenqualität.

✔

  • Vorhersagbare, wiederholbare Pipelines
  • Bessere Fehlertoleranz und Retry-Strategien
  • Klarere Verantwortlichkeiten und Nachvollziehbarkeit

✖

  • Erhöhter operativer Overhead durch Controller und Scheduler
  • Komplexität bei heterogenen Datenquellen und Formaten
  • Potenzielle Latenz durch zentrale Koordination

  • Durchsatz (Events/s oder Bytes/s)

    Misst die Menge an verarbeiteten Daten pro Zeiteinheit.

  • End-to-End-Latenz

    Zeit vom Eintreffen eines Events bis zur vollständigen Verarbeitung und Speicherung.

  • Fehlerrate und Mean Time To Recover (MTTR)

    Anteil fehlgeschlagener Ausführungen und mittlere Wiederherstellungszeit.

Apache Airflow zur Batch-Orchestrierung

Airflow steuert DAG-basierte ETL-Jobs, Scheduling und Retry-Logik in vielen Organisationen.

Flink-Konnektoren für Streaming-Orchestrierung

Apache Flink kombiniert Stream-Processing mit Checkpointing und Zustandsmanagement für orchestrierte Pipelines.

Kubernetes als Ausführungsplattform

Kubernetes bietet Ressourcen-Management, Scheduling und Lebenszyklus für orchestrierte Datenjobs.

1

Analyse der Datenflüsse, Definition von SLAs, Auswahl Orchestrator

2

Design von Pipelines, Idempotenz und Checkpoint-Strategien

3

Automatisiertes Deployment, Monitoring und Backfill-Prozesse einführen

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Hartkodierte Endpunkte und Credentials
  • Fehlende Modularisierung von Transformationslogik
  • Veraltete Monitoring- und Alarmregeln
NetzwerkdurchsatzState-ManagementIO-gebundene Transformationen
  • Orchestrator als reines UI für manuelle Aufgaben
  • Stateful-Workloads ohne Checkpointing in Streaming
  • Alle Transformationen in einem einzigen Task bündeln
  • Unterschätzung der Betriebskosten
  • Ignorieren von Datenrücksetz- und Backfill-Szenarien
  • Fehlende Isolation zwischen Test- und Produktionspipelines
Datenarchitektur und ETL-KonzepteBetrieb von verteilten SystemenMonitoring, Alerting und Debugging
Datenkonsistenz und LineageBetriebsstabilität und WiederherstellbarkeitSkalierbarkeit für Volumen und Latenz
  • • Begrenzte Infrastrukturressourcen
  • • Regulatorische Anforderungen an Datenhaltung
  • • Heterogene Quellsystem-Schnittstellen