Stream-Processing: Definition, Tools und Herausforderungen

Immer mehr Unternehmen treffen Entscheidungen datengestützt und suchen daher nach Möglichkeiten, Echtzeitdaten bereitzustellen, um schnelle, leicht umsetzbare Einblicke zu gewinnen. Eine Methode, die dabei häufig zum Einsatz kommt, ist das Stream-Processing.

In diesem Blogbeitrag sehen wir uns im Detail an, was Stream-Processing ist, aus welchen Hauptkomponenten es besteht, welche beliebten Frameworks und Tools es gibt und welche Vor- und Nachteile gegenüber herkömmlichem Batch-Processing damit einhergehen.

Was ist Stream-Processing?

Stream-Processing ist eine Verarbeitungsmethode für kontinuierliche Datenströme aus verschiedensten Quellen – darunter Transaktionen, Stock-Feeds, Website-Analytics, verbundene Geräte und Wetterberichte – zum Zweck der Echtzeit-Analyse.

Stream-Processing in Echtzeit kann für mehrere Anwendungen eingesetzt werden, zum Beispiel:

• Erkennung von Anomalien
• Erkennung von Trends
• Kernursachenanalyse

Unternehmen zahlreicher Branchen nutzen die Vorteile des Stream-Processings, um aus Echtzeitdaten nützliche Einblicke abzuleiten. Hier einige Beispiele:

• Kreditinstitute, die Transaktionen auf Betrugsversuche überwachen
• Gesundheitsdienstleister, die Patientendaten nachverfolgen
• Transportunternehmen, die Verkehrsdaten in Echtzeit analysieren

Stream-Processing ermöglicht es Unternehmen, Stream- und Ausgabedaten mithilfe entsprechender Tools auf ganz neue Weise zur Entscheidungsfindung heranzuziehen.

In der Regel wird Stream-Processing im Rahmen von Big-Data-Technologie genutzt, um kontinuierliche Datenströme abzurufen und innerhalb kürzester Zeit Bedingungen zu erkennen. Damit diese Datenströme effizient verarbeiten werden können, braucht es die richtige Stream-Processing-Hardware.

Hauptkomponenten des Stream-Processings

Mehrere zentrale Komponenten müssen vorhanden sein, damit Stream-Processing-Architekturen ihren Zweck erfüllen können. Wie eine zuverlässige moderne Architektur aussieht, könnt ihr exemplarisch in diesem AWS-Whitepaper nachlesen.

Stream-Processing-Engine

Die wichtigste Komponente, ohne die die Aufnahme, Aggregation und Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit nicht möglich wäre, ist die Stream-Processing-Engine. Sie kann Daten mit niedriger Latenzzeit erfassen, hat eine gewisse Fehlertoleranz und ermöglicht Datenverarbeitung im großen Stil.

Stream-Processing-Engines lassen sich in drei Haupttypen unterscheiden:

1. Zusammengesetzte Open-Source-Engines (Apache Storm)
2. Verwaltete deklarative Engines (Apache Spark Streaming)
3. Vollständig verwaltete Self-Service-Engines

Datenspeicher

Die beim Stream-Processing verarbeiteten Daten und die damit verbundenen Metadaten müssen gespeichert werden. Dafür kommt ein lokales Dateisystem, ein verteiltes Dateisystem, wie HDFS oder Amazon S3, oder ein cloudbasierter Service wie Google Cloud Storage infrage.

Messaging-System/Broker

Ein Messaging-System ermöglicht die Kommunikation zwischen verschiedenen Komponenten der Stream-Processing-Architektur. Es unterstützt die Aufnahme eingehender Datenströme und deren Weiterleitung an die Processing-Engine.

Dashboard/Visualisierungstool

Eine weitere wesentliche Komponente ist ein Dashboard oder Visualisierungstool mit einer interaktiven Oberfläche, die die verarbeiteten Daten anzeigt, sodass User sie in Echtzeit überwachen und analysieren können.

Beispiele für solche Tools sind:

• Tableau
• Grafana
• Power BI
• Apache Superset

Beliebte Stream-Processing-Frameworks und -Tools

Wenn ihr Echtzeitdaten aus dem Stream-Processing visualisieren und für andere freigeben wollt, braucht ihr Stream-Processing-Frameworks und -Tools.

Als beliebteste und meistgenutzte Frameworks sind Apache Kafka und Apache Flink zu nennen.

Beide Frameworks warten mit unterschiedlichen Funktionen auf – euer Unternehmen hat also die Wahl, welches Framework am besten zu seinen Anforderungen und Use Cases passt.

In den folgenden Abschnitten sehen wir uns diese Frameworks näher an und diskutieren einige Alternativen.

Apache Kafka

Die Open-Source-Plattform Apache Kafka ist wegen ihrer einheitlichen Prozesse, ihres hohen Durchsatzes und ihrer geringen Latenz ein beliebtes Tool für die Echtzeit-Verarbeitung von Datenströmen und -Feeds.

Hier einige der wichtigsten Merkmale dieser Plattform:

• Open Source
• Skalierbarkeit
• Hoher Datendurchsatz
• Fehlertoleranz
• Viele Integrationsoptionen
• Zuverlässigkeit
• Robustheit

Kafka ist auf die effektive Verarbeitung von Daten-Feeds in Echtzeit ausgelegt. Die Plattform kann große, vielfältige Datenströme mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten. Sie ermöglicht eine fortlaufende Datenaufnahme und unterstützt Echtzeit-Analysen, was Unternehmen in die Lage versetzt, zeitnah fundierte Entscheidungen zu treffen.

Apache Flink

Apache Flink ist ein weiteres beliebtes Stream-Processing-Framework mit verteilter Open-Source-Architektur. Es bietet verlässliche Funktionen für zustandsorientierte Berechnungen über Datenströme.

Flink unterstützt Folgendes:

• Stream- und Batch-Processing (Ausführungsmodus)
• Fortschrittliches Zustandsmanagement
• Verarbeitungssemantik basierend auf dem Ereigniszeitpunkt
• Exactly-Once-Konsistenz für das Stream-Processing

Flink ist ein Framework für die Datenverarbeitung, das zustandsorientierte Berechnungen über Datenströme erleichtert und sowohl ungebundene als auch gebundene Datenströme verarbeiten kann. Damit ist es ideal für Big-Data- und Streaming-Anwendungen geeignet.

Apache Flink gilt als Apache Spark in puncto Leistung und Schnelligkeit beim Stream-Processing überlegen.

Weitere verbreitete Frameworks und Tools

Neben Apache Kafka und Apache Flink gibt es noch weitere bekannte Stream-Processing-Frameworks und -Tools, darunter:

• Apache Storm
• Samza
• Google Cloud Dataflow
• Amazon Kinesis
• Azure Stream Analytics

Jedes dieser Frameworks unterscheidet sich hinsichtlich des Funktionsumfangs für das Stream-Processing. Außerdem lassen sie sich unterschiedlichen Architektur-Ökosystemen zuordnen, wie Amazon, Google und Microsoft.

Wenn ihr eine optimale Integration eurer Daten und Ökosystemlösungen gewährleisten wollt, solltet ihr vom vorhandenen Technologie-Stack eures Unternehmens ausgehen.

Herausforderungen beim Stream-Processing

Stream-Processing bietet zwar Leistungs- und Geschwindigkeitsvorteile, geht aber auch mit einigen Herausforderungen einher, darunter:

• Skalierbarkeit
• Fehlertoleranz
• Wirtschaftliche Datennutzung
• Datenkonsistenz
• Ereignissortierung

Nur wenn diese Schwierigkeiten effektiv angegangen werden, erbringt die Stream-Processing-Technologie ihre volle Leistung und rechtfertigt die hohen Kosten.

Skalierbarkeit und Fehlertoleranz

Skalierbarkeit ist eine kritische Überlegung bei jedem Stream-Processing-System, das in der Lage sein soll, steigende Mengen an Datenströmen ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten. Das System sollte schnell und effektiv mit den Use-Case-Anforderungen mitwachsen oder -schrumpfen können.

Ein weiteres wichtiges Kriterium für Stream-Processing-Systeme ist die Fehlertoleranz, d. h., das System muss ausfallsicher sein und Wiederherstellungsoptionen bieten.

Wenn geeignete Fehlertoleranz-Mechanismen vorhanden sind, kann das System Fehlern standhalten und mit der Datenverarbeitung fortfahren. Dadurch ist seine Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit sichergestellt.

Hier einige Maßnahmen zum Schutz vor Abstürzen und Fehlern:

• Aktive Replikate
• Passive Replikate
• Wiederherstellung nach Fehlern

Wirtschaftlichkeit

Stream-Processing kann ins Geld gehen, da es einer hohen Rechenleistung bedarf, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Unternehmen müssen daher sorgfältig prüfen, welcher Funktionsumfang tatsächlich erforderlich ist, und ein System mit ausgewogenem Preis-Leistungs-Verhältnis wählen.

Dazu gehört auch, genau zu prüfen, für welche Datenpunkte Echtzeit-Feeds benötigt werden.

Datenkonsistenz und Ereignissortierung

Datenkonsistenz und Ereignissortierung spielen beim Stream-Processing eine zentrale Rolle. Stream-Processing-Systeme müssen in der Lage sein, die Daten in der richtigen Reihenfolge zu verarbeiten und über alle Systemknoten hinweg einheitliche Ergebnisse zu liefern.

Bei verteilten Systemen können Datenkonsistenz und Ereignissortierung eine Herausforderung darstellen. Beides ist jedoch unabdingbar, um die Integrität der Datenströme und eine korrekte Verarbeitungsreihenfolge sicherzustellen.

Stream-Processing und Batch-Processing im Vergleich

Stream-Processing bietet zwar zahlreiche Vorteile bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten, dennoch solltet ihr Batch-Processing nicht aus den Augen verlieren, da sich die beiden Ansätze für jeweils unterschiedliche Anwendungsszenarien eignen.

Hier die wichtigsten Unterschiede:

Stream-Processing ist perfekt für Anwendungen, bei denen kontinuierliche Datenströme erfasst und in Echtzeit analysiert werden sollen. Batch-Processing eignet sich eher für Use Cases, in denen Daten in festen Intervallen, aber nicht in Echtzeit verarbeitet werden müssen.

Vorteile des Stream-Processings

Stream-Processing schneidet in einigen Punkten besser ab als Batch-Processing. Einer der wichtigsten Vorteile ist die Fähigkeit, Daten direkt nach der Aufnahme ins System in Echtzeit zu verarbeiten. Dadurch entfallen Wartezeiten zwischen der Datenerfassung und -verarbeitung. Analysen können sofort durchgeführt, Entscheidungen unmittelbar getroffen werden.

Weitere Vorteile des Stream-Processings:

• Minimale Latenzzeiten
• Integrierte Funktionen zur Verarbeitung fehlerhafter Daten
• SQL-Abfragen bei Datenströmen
• Vorhersehbare und wiederholbare Ergebnisse
• Automatische Anwendungsskalierung über mehrere Prozessoren und Knoten hinweg

Diese Eigenschaften machen das Stream-Processing zur ersten Wahl für Unternehmen, die aus ihren Daten verwertbare Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen wollen.

Anwendungsfälle für Batch-Processing

Batch-Processing bietet sich für folgende Fälle an:

• Regelmäßige Datenverarbeitungsaufgaben
• Verarbeitung großer Datensätze
• Zeitlich versetzte Analyse historischer Daten
• ETL-Workflows
• Einfache Verarbeitungsanwendungen
• Szenarien, bei denen Wirtschaftlichkeit im Vordergrund steht

Bei der Wahl zwischen Batch- und Stream-Processing solltet ihr euch also überlegen, wie groß die zu verarbeitenden Datenmengen sind, ob ihr Echtzeit-Funktionen braucht und wie komplex die Anwendung ist.

Batch-Processing eignet sich für die Verarbeitung großer Datenmengen in bestimmten Zeitabständen und lässt sich leichter verwalten und optimieren. Stream-Processing ist ideal für die kontinuierliche Verarbeitung von Echtzeitdaten.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Stream-Processing eine leistungsstarke Technologie ist, mit der Unternehmen Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren können. Sie hat mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Batch-Processing-Verfahren.

Da der Bedarf an Echtzeit-Einblicken für die datengestützte Entscheidungsfindung immer weiter zunimmt, wird Stream-Processing zweifellos eine immer wichtigere Rolle spielen.