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concept#Daten#Architektur#Analytics#Plattform

Lambda-Architektur

Architekturmuster zur Kombination von Batch- und Echtzeitverarbeitung für skalierbare Datenplattformen.

Die Lambda-Architektur ist ein strukturelles Architekturprinzip zur Verarbeitung großer Datenmengen durch getrennte Batch- und Speed-Pipelines.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Apache Kafka für Ingest und StreamingApache Spark / Hadoop für Batch-VerarbeitungNoSQL-Store (z. B. Cassandra) als Serving-Store

Prinzipien & Ziele

Trennung von Batch- und Echtzeit-Verarbeitung zur Kombinatorik von Genauigkeit und Latenz.Serve-Schicht als einheitliche Leseschicht, die Ergebnisse beider Pipelines integriert.Idempotente Verarbeitung und eindeutige Zeitstempel als Basis für Reconciliation.
Umsetzung
Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Divergente Ergebnisse zwischen Speed- und Batch-Views führen zu Vertrauensverlust.
  • Hohe Betriebskosten durch parallele Infrastruktur für Batch und Echtzeit.
  • Fehlende Automatisierung von Reconciliations führt zu manuellen Fehlerkorrekturen.
  • Idempotente Events und eindeutige Zeitstempel verwenden.
  • Automatisierte Reconciliation-Prozesse implementieren.
  • Monitoring für Latenz, Durchsatz und Divergenz etablieren.

I/O & Ressourcen

  • Echtzeit-Event-Streams
  • Rohdaten für Batchverarbeitung
  • Metadaten, Zeitstempel und Schema-Definitionen
  • Niedriglatenz-Metriken und Alerts
  • Korrigierte, endgültige Aggregationen
  • Serve-Index für Lese-APIs

Beschreibung

Die Lambda-Architektur ist ein strukturelles Architekturprinzip zur Verarbeitung großer Datenmengen durch getrennte Batch- und Speed-Pipelines. Sie definiert Batch-, Speed- und Serving-Layer, um Genauigkeit und niedrige Latenz zu kombinieren. Typische Entscheidungen betreffen Konsistenz, Komplexität und Kosten bei der Datenintegration.

✔

  • Kombination von niedriger Latenz und hoher Genauigkeit durch spezialisierte Pipelines.
  • Klare Verantwortungsteilung erleichtert Skalierung einzelner Schichten.
  • Batch-Layer erlaubt vollständige Korrekturen und Re-Processing bei Fehlern.

✖

  • Erheblicher Implementierungs- und Betriebsaufwand durch doppelte Logik.
  • Komplexe Konsistenz- und Fehlerbehandlungsmodelle zwischen Layers.
  • Wachsender Wartungsaufwand bei Änderungen an Datenmodellen.

  • End-to-End-Latenz

    Zeit vom Eintreffen eines Events bis zur Verfügbarkeit im Serving-Layer.

  • Batch-Verarbeitungsdauer

    Dauer kompletter Batch-Jobs zur Erzeugung korrigierter Ergebnisse.

  • Datenabweichungsrate

    Anteil inkonsistenter Werte zwischen Speed- und Batch-Views.

Echtzeit-Analyseplattform mit Spark und Kafka

Kombination aus Apache Spark (Batch), Spark Streaming (Speed) und Kafka als Ingest für niedrige Latenz.

Log-Analyse mit separatem Serving-Index

Batch-Berechnung liefert korrigierte Aggregationen, Speed-Layer versorgt Dashboards, Serving-Layer indexiert Ergebnisse.

Hybrid-Reporting in einem E‑Commerce-System

Echtzeit-Conversion-Metriken kombiniert mit täglichen berechneten Umsatzzahlen im Serving-Layer.

1

Analyse von Anforderungen an Latenz, Genauigkeit und Volumen.

2

Definition der Datenflüsse, Speicherorte und Schnittstellen.

3

Entwicklung eines minimalen Speed-Layers für kritische Dashboards.

4

Implementierung des Batch-Layers mit Re-Processing-Fähigkeit.

5

Aufbau einer Serving-Schicht und Etablierung von Validierungsprozessen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc-Reconciliations statt sauberer Re-Processing-Pipelines.
  • Veraltete Batch-Jobs, die nicht mit neuem Schema umgehen können.
  • Unzureichende Testabdeckung für Divergenzfälle.
Batch-LatenzServing-Index-PerformanceDatenqualität und Schema-Evolution
  • Implementierung nur des Speed-Layers ohne Batch-Korrekturen.
  • Vollständige Duplizierung komplexer Logik in beiden Pipelines.
  • Nichtbeachtung von Reconciliation-Tests vor Produktion.
  • Unterschätzung des Betriebsaufwands für parallele Pipelines.
  • Fehlende eindeutige Zeitstempel erschweren Korrekturen.
  • Serving-Layer wird zum Flaschenhals durch unzureichende Indexierung.
Data Engineering und verteilte SystemeStreaming-Frameworks und Batch-Processing-KonzepteBetrieb und Observability großer Daten-Pipelines
Erwartetes Ereignisvolumen und SkalierungsanforderungenAnforderungen an Latenz und Genauigkeit von ErgebnissenBetriebliche Kapazitäten für Monitoring und Re-Processing
  • • Vorhandene Infrastruktur für Batch- und Stream-Verarbeitung
  • • Begrenzte Ressourcen für parallelen Betrieb mehrerer Schichten
  • • Regulatorische Anforderungen an Datenaufbewahrung und Korrektur