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concept#Daten#Plattform#Architektur#Integration

Datenbereitstellung

Architekturprinzip zur zuverlässigen Bereitstellung kuratierter Daten für verschiedene Konsumenten mit definierten Latenz-, Format- und Zugriffsanforderungen.

Data Serving bezeichnet das Architekturprinzip, kuratierte Daten mit definierten Latenz-, Format- und Zugriffsgarantien an Konsumenten bereitzustellen.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Message-Broker (z. B. Kafka)Feature-Store oder spezialisierte Serving-StoresAPI-Gateways und Authentifizierungsdienste

Prinzipien & Ziele

Spezifiziere klare Latenz- und Konsistenz-SLAs für Konsumenten.Trenne Datenverarbeitung (compute) von Serving-Pfaden zur Optimierung.Versioniere servierte Sichten und Features, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
Betrieb
Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Inkonsistente Sicht auf Daten führt zu falschen Entscheidungen.
  • Performance-Engpässe in Serving-Schicht unter Lastspitzen.
  • Hohe Betriebskosten bei unkontrolliertem Materialisieren und Caching.
  • Definiere klar messbare SLAs und SLOs für Servierpfade.
  • Nutze geeignete Storage-Engines je nach Zugriffsmuster.
  • Versioniere Views und Features, dokumentiere Breaking Changes.

I/O & Ressourcen

  • Quell-Datenströme oder Batch-Exporte
  • Schema-, Index- und Metadatendefinitionen
  • Anforderungen an Latenz, Konsistenz und Zugriffskontrolle
  • Servierte APIs, materialisierte Sichten und Caches
  • Metriken zu Latenz, Freshness und Fehlerraten
  • Dokumentierte SLAs und Zugriffspfade für Konsumenten

Beschreibung

Data Serving bezeichnet das Architekturprinzip, kuratierte Daten mit definierten Latenz-, Format- und Zugriffsgarantien an Konsumenten bereitzustellen. Es umfasst APIs, materialisierte Sichten, Caches und spezialisierte Serving-Engines für Analysen, operative Workloads und Feature-Abrufe. Designentscheidungen balancieren Aktualität, Skalierbarkeit, Kosten und Konsistenz.

✔

  • Geringere Latenz bei Lesezugriffen und bessere Nutzererfahrung.
  • Entkopplung von Backend-Processing und Konsumenten-Workloads.
  • Ermöglicht spezialisierte Optimierungen für unterschiedliche Zugriffsmuster.

✖

  • Erhöhter Betriebsaufwand durch zusätzliche Komponenten wie Caches oder Stores.
  • Komplexität bei Konsistenz und Cache-Invalidierung über verteilte Systeme.
  • Kosten durch redundante Speicherung oder spezielle Serving-Engines.

  • P95-Latenz

    95. Perzentil der Antwortzeiten für Lesezugriffe; wichtig für SLA-Messung.

  • Staleness (Datenalter)

    Zeitdifferenz zwischen Quelle und servierter Ansicht; misst Aktualität.

  • Cache-Hit-Rate

    Verhältnis von Treffern zu Anfragen im Cache; Indikator für Effizienz.

E-Commerce-Produktkatalog

Materialisierte Sichten und Cache-Layer liefern Produkt- und Preisdaten mit garantierter Latenz für Checkout und Suche.

Monitoring-Dashboards

Aggregierte Metriken und Zeitreihendaten werden in optimierten Serving-Engines bereitgestellt, um Echtzeit-Alerts zu ermöglichen.

Personalisierte Empfehlungen

Feature-Retrieval-Pfade stellen Nutzermerkmale schnell für Empfehlungs-Engines bereit und synchronisieren mit Batch-Trainingsdaten.

1

Analyse der Konsumentenanforderungen (Latenz, Volumen, Konsistenz).

2

Entwurf von Serving-Pfaden: APIs, materialisierte Sichten, Caches.

3

Implementierung der Infrastruktur, Monitoring und SLOs.

4

Schrittweise Einführung und Messung gegen definierte Metriken.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc-Caching ohne klare Lebensdauer und Invalidation.
  • Monolithische Serving-Komponenten ohne Skalierungspfad.
  • Fehlende Versionierung von servierten Sichten und APIs.
Netzwerk-LatenzIO- und Speicher-EngpässeCache-Invalidierung
  • Caching kritischer Transaktionsdaten ohne Invalidierungsstrategie.
  • Feature-Serving ohne Versionierung führt zu inkonsistenten ML-Inferenz-Ergebnissen.
  • Materialisierte Sichten für seltene Abfragen, die hohen Speicherbedarf erzeugen.
  • Unterschätzung der Kosten für Replikation und Speicher.
  • Fehlende End-to-End-Validierung der Datenqualität in Serving-Pfaden.
  • Komplexe Invalidierungslogik führt zu schwer auffindbaren Bugs.
Verteilte Systemarchitektur und KonsistenzmodelleDatenmodellierung und Query-OptimierungBetrieb und Observability verteilter Dienste
Latenz- und Verfügbarkeitsanforderungen der KonsumentenZugriffsmuster (Reads vs. Writes, Batch vs. Echtzeit)Konsistenz- und Reproduzierbarkeitsanforderungen (z. B. für ML)
  • • Budget- und Kostenrahmen für redundante Speicherung
  • • Bestehende Datenmodelle und Compliance-Anforderungen
  • • Limitierungen durch Drittanbieter-Services oder Cloud-Quoten