Datenaufnahme
Konzept zur strukturierten Erfassung und Übertragung von Daten aus Quellen in Zielsysteme; umfasst Batch- und Streaming-Mechanismen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenverlust bei unzureichender Persistenz oder Rücksetzpunkten.
- Ungenügende Validierung führt zu Garbage-in-Garbage-out.
- Kostenexplosion durch falsch dimensionierte Infrastruktur.
- Verwende idempotente Produzenten und eindeutige Schlüssel für Wiederholbarkeit.
- Trenne Streaming- und Batch-Pfade klar und dokumentiere Unterschiede.
- Implementiere Observability: Latenz, Durchsatz und Fehlerraten messen.
I/O & Ressourcen
- Quellendaten (APIs, Logs, Dateien, Streams)
- Metadaten und Schemadefinitionen
- Berechtigungs- und Verbindungsinformationen
- Persistente Datensätze in Zielsystemen
- Monitoring- und Audit-Logs
- Benachrichtigungen bei Fehlern und Grenzwerten
Beschreibung
Data Ingestion bezeichnet den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen systematisch zu erfassen, zu übertragen und in Zielsysteme einzuspielen. Dazu gehören Batch- und Streaming-Ansätze, Schema-Handling, Transformationen und Validierung. Entscheidend sind Latenz, Durchsatz, Konsistenz und Kosten, die die Architektur- und Betriebsentscheidungen prägen. Gute Data-Ingestion-Strategien maximieren Datenverfügbarkeit bei kontrollierten Risiken.
✔Vorteile
- Schnellere Verfügbarkeit relevanter Daten für Analyse und ML.
- Standardisierte Pipelines reduzieren Integrationsaufwand.
- Skalierbarkeit bei wachsendem Datenvolumen durch geeignete Architektur.
✖Limitationen
- Komplexität bei heterogenen Datenquellen und Formaten.
- Betriebskosten können bei hohen Durchsätzen steigen.
- Schema-Evolution erfordert koordinierte Governance.
Trade-offs
Metriken
- Durchsatz (Events/Sekunde)
Messung der verarbeiteten Ereignisse pro Zeiteinheit.
- End-to-End-Latenz
Zeit von Erzeugung bis zur Verfügbarkeit im Zielsystem.
- Fehlerrate / DLQ-Volumen
Anteil der Datensätze, die in Fehlerpfade gelangen.
Beispiele & Implementierungen
Streaming-Ingestion mit Apache Kafka
Ereignisquellen publizieren Nachrichten an Kafka-Topics; Connect- und Stream-Processing-Komponenten verteilen die Daten an Analyse- oder Speichersysteme.
Batch-ETL in ein Data Warehouse
Nächtliche Extraktion von Produktionssystemen, Transformation und Laden strukturierter Tabellen in ein Data Warehouse für Reporting und BI.
Edge-zu-Cloud-Ingestion für IoT
Edge-Gateways aggregieren Sensordaten, filtern lokal und senden verdichtete Daten in die Cloud für Verarbeitung und Langzeitarchiv.
Implementierungsschritte
Anforderungen und SLAs definieren (Latenz, Durchsatz, Qualität).
Quellen analysieren, Datenmodelle und Validierungsregeln festlegen.
Ingest-Pfad implementieren, Monitoring konfigurieren und Tests durchführen.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Ad-hoc-Ingest-Skripte ohne Tests und Monitoring.
- Kein zentrales Schema-Repository oder Governance-Prozess.
- Tight-Coupling zwischen Produzenten und Zielschemata.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Echtzeitanalyse erwartet, während nur ein nächtlicher Batch-Prozess existiert.
- Alle Rohdaten ungefiltert speichern und später bereinigen (führt zu Kosten und Komplexität).
- Quellen direkt in mehrere Zielsysteme ohne zentrale Steuerung duplizieren.
Typische Fallen
- Unterschätzung der Kosten für langfristige Speicherung großer Datenmengen.
- Ignorieren von Schema-Evolution führt zu Laufzeitfehlern.
- Fehlende Backpressure-Mechanismen bei Streaming-Quellen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Heterogene Quellformate und -protokolle
- • Compliance- und Datenschutzanforderungen
- • Budget- und Betriebsressourcen