Streamverarbeitung
Streamverarbeitung ist eine Methode zur kontinuierlichen Analyse und Verarbeitung von eingehenden Datenströmen in Echtzeit.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehler bei der Datenverarbeitung
- Mangelnde Datenqualität
- Sicherheitsrisiken
- Regelmäßige Überwachung der Systemperformance.
- Etablierung von klaren Datenmanagementrichtlinien.
- Durchführung von Schulungsmaßnahmen für Mitarbeiter.
I/O & Ressourcen
- Rohdatenquellen
- Verarbeitungsregeln
- Ressourcenkapazitäten
- Verarbeitete Datenströme
- Echtzeitdashboards
- Alarme und Benachrichtigungen
Beschreibung
Streamverarbeitung ermöglicht es Organisationen, Echtzeit-Datenanalysen durchzuführen, um Entscheidungen sofort zu treffen. Diese Methode wird oft in Big Data-Anwendungen eingesetzt, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren.
✔Vorteile
- Schnelle Entscheidungsfindung
- Optimierung von Geschäftsprozessen
- Erhöhung der Benutzerzufriedenheit
✖Limitationen
- Komplexität der Implementierung
- Hohe Kosten bei der Infrastruktur
- Abhängigkeit von Echtzeitdaten
Trade-offs
Metriken
- Verarbeitungszeit pro Nachricht
Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine Nachricht zu verarbeiten.
- Durchsatz
Die Anzahl der Nachrichten, die in einer bestimmten Zeitspanne verarbeitet werden.
- Fehlerquote
Der Prozentsatz der fehlerhaften Nachrichten während der Verarbeitung.
Beispiele & Implementierungen
Echtzeit-Datenanalyse in einem großen Online-Shop
Dieser Online-Shop verwendet Stream Processing, um Kundenverhalten in Echtzeit zu analysieren.
Überwachung von Banktransaktionen
Eine Bank implementiert Stream Processing, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen.
Echtzeit-Analyse von sozialen Medien
Dieses Unternehmen verwendet Stream Processing, um Echtzeit-Daten aus sozialen Medien zu analysieren.
Implementierungsschritte
Einrichtung der infrastrukturellen Komponenten.
Integration der Datenquellen.
Implementierung von Verarbeitungsregeln.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Datenverarbeitungstools
- Mangelhafte Dokumentation
- Unzureichende Wartung der Systeme
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Verwendung von nicht validierten Datenströmen
- Ignorieren von Echtzeitfeedback
- Überlastung des Systems durch zu viele Daten
Typische Fallen
- Unzureichende Tests vor der Implementierung
- Mangelndes Verständnis der Benutzeranforderungen
- Ignorieren von Leistungsmessungen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Maximale Datenrate
- • Infrastrukturkosten
- • Compliance Anforderungen