Big Data Framework
Konzeptioneller Rahmen für Architektur und Organisation zur Verarbeitung großer, heterogener Datenmengen.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Daten-Silos bei fehlender Governance
- Ungenaue Analysen durch schlechte Datenqualität
- Betriebsrisiken durch unzureichendes Monitoring
- Versionierung von Schemas und Transformationen
- Automatisiertes Testing und Replay-fähige Pipelines
- Sichere Zugriffskontrollen und verschlüsselte Speicherung
I/O & Ressourcen
- Quellsysteme (APIs, Datenbanken, Files)
- Daten-Schema und Metadaten
- Betriebs- und Skalierungsanforderungen
- Aufbereitete Datensätze für Analysen
- Echtzeit-Metriken und Dashboards
- Auditierte Pipelines und Datenherkunft
Beschreibung
Ein Big Data Framework ist ein konzeptioneller Rahmen zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse großer, heterogener Datenmengen. Es beschreibt Architekturprinzipien, Kommunikationsmuster und Integrationsanforderungen für skalierbare Datenpipelines und Batch-/Streaming-Workloads. Dabei sind Trade-offs zwischen Latenz, Kosten und Konsistenz zentral.
✔Vorteile
- Skalierbare Verarbeitung großer Datenvolumen
- Besserer Zugang zu Rohdaten und Self-Service-Analysen
- Konsistente Architekturprinzipien für diverse Workloads
✖Limitationen
- Hoher Betriebsaufwand und notwendige Spezialkompetenzen
- Kosten für Storage und Rechenressourcen können steigen
- Komplexität bei Konsistenz und Datenintegration
Trade-offs
Metriken
- Durchsatz (Events/s)
Messung der verarbeiteten Ereignisse pro Sekunde zur Beurteilung der Kapazität.
- End-to-End-Latenz
Zeit von Event-Eingang bis zur endgültigen Ausgabe/Ergebnislieferung.
- Datenqualitätsrate
Anteil der Datensätze, die Validierungsregeln bestehen.
Beispiele & Implementierungen
Hadoop-basierter Data Lake
Batch-orientierter Data Lake mit verteiltem HDFS, YARN für Ressourcenmanagement und MapReduce/Spark für Verarbeitung.
Streaming-Plattform mit Apache Kafka
Event-basierte Architektur mit Kafka für Ingestion, Stream-Processing mit Flink/Spark Structured Streaming.
Cloud-native Data Platform
Kombination aus object storage, serverlosen Verarbeitungspipelines und orchestrierten Analyseservices.
Implementierungsschritte
Anforderungsanalyse und Architekturentwurf
Proof-of-Concept für Kernkomponenten (Ingestion, Storage, Processing)
Schrittweise Produktivsetzung mit Monitoring und Governance
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Nicht refaktorierte ETL-Jobs mit hartkodierten Pfaden
- Unzureichende Modularisierung von Transformationslogik
- Fehlende Automatisierung für Skalierungs- und Recovery-Prozesse
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Speicherung aller Rohdaten ohne Qualitätsprüfung führt zu unbrauchbaren Analysen
- Skalierung nur der Storage-Ebene, nicht der Verarbeitungskomponenten
- Ignorieren von Kostenoptimierung bei dauerhaften Big-Data-Jobs
Typische Fallen
- Unterschätzung des Netzwerk- und I/O-Bedarfs
- Fehlende Schemaregistrierung für heterogene Quellen
- Nicht berücksichtigte Datenretention- und Löschanforderungen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Vorhandene Datenschutz- und Compliance-Anforderungen
- • Limitierte Infrastruktur-Budgets
- • Legacy-Systeme mit eingeschränkter Integration