Apache Flink
Apache Flink ist ein Framework für verteiltes Stream- und Batch-Processing.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Schwierigkeiten bei der Fehlerbehebung
- Potenzielle Performance-Probleme
- Komplexität in der Architektur
- Code modularisieren
- Regelmäßige Wartung planen
- Echtzeitüberwachung implementieren
I/O & Ressourcen
- Streaming-Datenquellen
- Batch-Datensätze
- Konfigurationseinstellungen
- Verarbeitet Daten
- Echtzeit-Analysen
- Berichtsdaten
Beschreibung
Apache Flink bietet die Möglichkeit zur Verarbeitung von Streaming-Daten in Echtzeit und Batch-Daten mit hoher Geschwindigkeit. Es ist bekannt für seine Skalierbarkeit und Fehlertoleranz und findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Datenanalyse und Echtzeitanwendungen.
✔Vorteile
- Hohe Skalierbarkeit
- Echtzeit-Datenverarbeitung
- Fehlertoleranz
✖Limitationen
- Komplexe Konfiguration
- Hoher Ressourcenverbrauch
- Eingeschränkte Unterstützung für ältere Systeme
Trade-offs
Metriken
- Durchsatz
Anzahl der Daten, die pro Zeiteinheit verarbeitet werden können.
- Latenz
Zeit, die benötigt wird, um Daten zu verarbeiten.
- Fehlerrate
Häufigkeit der Fehler bei der Verarbeitung.
Beispiele & Implementierungen
Echtzeitanalyse von Verkehrsdaten
Verwendung von Flink zur Analyse von Verkehrsströmen in Städten in Echtzeit.
Finanzdaten-Streaming
Echtzeit-Streaming von Finanzdaten zur Erkennung von Anomalien.
Echtzeit-Prognosen im E-Commerce
Einsatz von Flink zur Erstellung von Echtzeit-Prognosen auf E-Commerce-Webseiten.
Implementierungsschritte
Umgebung für Apache Flink einrichten
Benötigte Bibliotheken installieren
Konnektoren konfigurieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Code-Basen
- Schwache Sicherheitsprotokolle
- Mangelnde Skalierbarkeit
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Verwendung von Flink in nicht-realen Anwendungen
- Ignorieren der Datenqualität
- Mangelnde Dokumentation
Typische Fallen
- Zu viel Komplexität indes Designs
- Mangel an Tests
- Überladene Serverressourcen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Abhängigkeit von Java und Scala
- • Lebenszyklusmanagement ist erforderlich
- • Erfordert eine geeignete Infrastruktur