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concept#Daten#Integration#Architektur#Beobachtbarkeit

Data Pipeline

Strukturierte Abfolge von Prozessen zum Erfassen, Transformieren und Bereitstellen von Daten für Ziele wie Analyse, Speicherung oder Anwendungen.

Eine Data Pipeline ist eine strukturierte Folge von Prozessen zum Erfassen, Transformieren und Laden von Daten zwischen Quellsystemen und Zielsystemen.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Message-Broker (z. B. Kafka)Speicherlösungen (z. B. S3, Data Warehouse)Orchestrierungstools (z. B. Airflow)

Prinzipien & Ziele

Single Responsibility: Pipelines nach klaren Verantwortlichkeiten strukturieren.Idempotenz: Schritte so gestalten, dass Wiederholungen keine falschen Ergebnisse erzeugen.Observability: Monitoring, Logging und Tracing von Anfang an einplanen.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Dateninkonsistenzen durch unvollständige Fehlerbehandlung.
  • Übermäßige Kopplung zwischen Pipelines und Quellsystemen.
  • Skalierungsengpässe bei ungeeigneter Infrastrukturplanung.
  • Versionierung von Daten und Pipelines sicherstellen.
  • Schema-Validation und Data Quality Gates einbauen.
  • Observability (Metriken, Logs, Traces) standardisieren.

I/O & Ressourcen

  • Quellsysteme (Datenbanken, APIs, Logs)
  • Schema- und Qualitätsregeln
  • Orchestrierungs- und Laufzeitumgebung
  • Transformierte Datensätze in Zielspeichern
  • Monitoring- und Audit-Logs
  • Benachrichtigungen und Alarme bei Fehlern

Beschreibung

Eine Data Pipeline ist eine strukturierte Folge von Prozessen zum Erfassen, Transformieren und Laden von Daten zwischen Quellsystemen und Zielsystemen. Sie stellt Automatisierung, Überwachung und Fehlerbehandlung sicher und ermöglicht reproduzierbare Datenflüsse für Analysen, Berichte und Anwendungen. Typische Komponenten sind Ingestion, Verarbeitung, Orchestrierung und Speicherung.

✔

  • Automatisierte, reproduzierbare Datenflüsse reduzieren manuellen Aufwand.
  • Konsistente Transformationen ermöglichen verlässliche Analysen.
  • Skalierbare Architektur erlaubt wachsendes Datenvolumen zu handhaben.

✖

  • Betrieb und Observability erzeugen zusätzlichen Aufwand.
  • Komplexe Pipelines erhöhen die Fehlersuche und Wartungskosten.
  • Latenzanforderungen können Architekturentscheidungen einschränken.

  • Durchsatz (Records/s)

    Menge der verarbeiteten Datensätze pro Sekunde.

  • Latenz (End-to-End)

    Zeit vom Erfassen bis zur Verfügbarkeit im Zielsystem.

  • Fehlerrate

    Anteil fehlgeschlagener Verarbeitungsvorgänge.

Batch-ETL für Finanzberichte

Wöchentlich aggregierte Transaktionen werden extrahiert, validiert und in ein Data Warehouse geladen.

Streaming-Pipeline für Nutzungsmetriken

Echtzeit-Events werden verarbeitet, berechnet und in Time-Series Stores geschrieben.

Hybrid-Pipeline für IoT-Sensoren

Kurzfristige Edge-Aggregation kombiniert mit zentraler Batch-Verarbeitung für Langzeitspeicherung.

1

Anforderungen und Datenquellen analysieren

2

Zielarchitektur und Komponentenschnittstellen definieren

3

Proof-of-Concept für Kernkomponenten erstellen

4

Automatisierte Tests und Monitoring integrieren

5

Schrittweise Migration und Produktionsbetrieb aufnehmen

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Hartkodierte Pfade und Credentials in Pipelines.
  • Fehlende automatische Tests für Transformationslogik.
  • Unzureichende Dokumentation von Schnittstellen und Schemata.
I/O-BandbreiteNetzwerklatenzBerechnungsressourcen
  • Echtzeitanforderungen mit reinem Batch-Design lösen.
  • Unkontrollierte Duplikation von Transformationslogik in mehreren Pipelines.
  • Fehlende Testdaten und Validierungsregeln vor Live-Schaltung.
  • Unterschätzen der Aufwände für Observability und Betrieb.
  • Ignorieren von Schema-Evolution und Kompatibilität.
  • Zu frühe Optimierung statt klarer, einfacher Erstimplementierung.
Datenmodellierung und ETL/ELT-PrinzipienKenntnisse in Streaming- und Batch-ProcessingBetrieb, Monitoring und Fehlerbehandlung
Verfügbarkeit und FehlertoleranzDatenqualität und GovernanceSkalierbarkeit und Kostenkontrolle
  • • Datenschutz- und Compliance-Anforderungen
  • • Beschränkungen der Quellsysteme (Rate-Limits)
  • • Budgetrestriktionen für Infrastruktur