Apache Kafka und Apache Flink: eine traumhafte Open-Source-Lösung

Im Zeitalter der ständigen digitalen Transformation sollten Unternehmen Strategien entwickeln, um ihr Geschäftstempo zu erhöhen und mit ihren Wettbewerbern Schritt zu halten und sie idealerweise zu übertreffen. Die Kunden verändern sich schnell, und es wird immer schwieriger, mit ihren dynamischen Anforderungen Schritt zu halten. Daher betrachte ich den Zugriff auf Echtzeitdaten als notwendige Grundlage für die Steigerung der Flexibilität von Unternehmen und die Verbesserung der Entscheidungsfindung.

Die Stream-Verarbeitung ist das Herzstück von Echtzeitdaten. Es ermöglicht Ihrem Unternehmen, kontinuierliche Datenströme aufzunehmen, sobald sie anfallen, und sie zur Analyse in den Vordergrund zu stellen, damit Sie mit den ständigen Veränderungen Schritt halten können.

Wer sich mit dem Ökosystem der Streamverarbeitung auskennt, kennt auch Apache Kafka: den De-facto-Unternehmensstandard für Open-Source-Event-Streaming. Apache Kafka verfügt über viele starke Funktionen, wie zum Beispiel eine hohe Durchsatzrate und die Aufrechterhaltung einer hohen Fehlertoleranz im Falle eines Anwendungsfehlers.

Apache Kafka Streams leitet Daten an ihren Bestimmungsort weiter, aber diese Funktionen werden nicht optimal genutzt, wenn Apache Kafka isoliert bereitgestellt wird. Wenn Sie heute Apache Kafka verwenden, sollte Apache Flink ein unverzichtbarer Bestandteil Ihres Technologie-Stacks sein, um sicherzustellen, dass Sie aus Ihren Echtzeitdaten das extrahieren, was Sie benötigen.

Durch die Kombination von Apache Flink und Apache Kafka vervielfachen sich die Möglichkeiten des Open-Source-Event-Streamings exponentiell. Apache Flink sorgt für geringe Latenzzeiten, indem es Ihnen ermöglicht, schnell und präzise auf die steigenden Anforderungen des Geschäftslebens nach zeitnahen Maßnahmen zu reagieren. Zusammen haben Sie die Möglichkeit, Automatisierungen und Erkenntnisse in Echtzeit zu generieren, immer zur Hand.

Mit Apache Kafka erhalten Sie einen Rohdatenstrom von Ereignissen aus allem, was in Ihrem Unternehmen geschieht. Allerdings ist nicht alles davon unbedingt umsetzbar und einiges bleibt in Warteschlangen oder bei der Big Data-Verarbeitung hängen. Hier kommt Apache Flink ins Spiel: Sie gehen von Rohdaten zu relevanten Ereignissen über. Darüber hinaus kontextualisiert Apache Flink Ihre Daten durch die Erkennung von Mustern, sodass Sie verstehen können, wie Vorgänge miteinander zusammenhängen. Das ist entscheidend, da Ereignisse eine Haltbarkeit haben und die Verarbeitung historischer Daten ihren Wert zunichtemachen könnte. Betrachten Sie Ereignisse, die Flugverspätungen darstellen: Sie erfordern sofortiges Handeln, und eine zu späte Bearbeitung dieser Ereignisse führt mit Sicherheit zu sehr unzufriedenen Kunden.

Apache Kafka fungiert als eine Art Ereignis-Feuerschlauch und kommuniziert, was in Ihrem Unternehmen ständig vor sich geht. Die Kombination dieses Ereignisstroms mit der Erkennung, die von Apache Flink unterstützt wird, ist optimal: Sobald Sie das relevante Muster erkannt haben, kann Ihre nächste Reaktion genauso schnell erfolgen. Begeistern Sie Ihre Kunden, indem Sie zum richtigen Zeitpunkt das richtige Angebot machen, ihr positives Verhalten stärken oder sogar bessere Entscheidungen in Ihrer Lieferkette treffen – um nur einige Beispiele für die umfangreiche Funktionalität zu nennen, die Sie erhalten, wenn Sie Apache Flink zusammen mit Apache Kafka nutzen.

Nachdem wir nun die Relevanz der Zusammenarbeit von Apache Kafka und Apache Flink aufgezeigt haben, fragen Sie sich vielleicht: Wer kann diese Technologie nutzen und mit Ereignissen arbeiten? Heute sind es normalerweise die Entwickler. Allerdings kann der Fortschritt langsam sein, da man auf erfahrene Entwickler mit hoher Workload warten muss. Darüber hinaus sind die Kosten stets ein wichtiger Faktor: Unternehmen können es sich nicht leisten, in jede mögliche Gelegenheit zu investieren, ohne einen nachweisbaren Mehrwert zu erzielen. Um die Komplexität noch zu erhöhen, fehlt es an den richtigen Leuten mit den richtigen Fähigkeiten, um Entwicklungs- oder Data-Science-Projekte zu übernehmen.

Deshalb ist es wichtig, mehr Geschäftsleute in die Lage zu versetzen, von Veranstaltungen zu profitieren. Wenn die Arbeit mit Ereignissen vereinfacht wird, können andere Benutzer wie Analysten und Dateningenieure in Echtzeit Erkenntnisse gewinnen und mit Datensätzen arbeiten, wenn es am wichtigsten ist. Dadurch senken Sie die Qualifikationshürde und erhöhen die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, indem Sie verhindern, dass wichtige Informationen in einem Data Warehouse stecken bleiben.

Der Ansatz von IBM für Event Streaming und Stream-Processing-Anwendungen basiert auf den Funktionen von Apache Flink und schafft eine offene und modulare Lösung, um diese großen Branchenprobleme zu adressieren. Apache Flink funktioniert mit jedem Apache Kafka und die Technologie von IBM baut auf dem auf, was Kunden bereits haben, wodurch eine Anbieterbindung vermieden wird. Da Apache Kafka der Branchenstandard für die Ereignisverteilung ist, übernahm IBM die Führung und setzte auf Apache Flink als Standardlösung für die Ereignisverarbeitung und nutzte diese perfekte Kombination optimal aus.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen permanenten Überblick über Ihre Ereignisse und die Freiheit, mit Automatisierungen zu experimentieren. IBM hat vor diesem Hintergrund IBM Event Automation eingeführt, eine intuitive, benutzerfreundliche No-Code-Lösung, die es auch Anwendern ohne oder mit nur geringen Kenntnissen in SQL, Java oder Python ermöglicht, Ereignisse unabhängig von ihrer Rolle zu nutzen. Eileen Lowry, VP of Product Management für IBM Automation, Integration Software, spricht über die Innovationen, die IBM mit Apache Flink vorantreibt:

Diese Benutzeroberfläche macht Apache Flink nicht nur für alle zugänglich, die einen geschäftlichen Mehrwert schaffen können, sondern ermöglicht auch Experimente, die das Potenzial haben, Innovationen voranzutreiben und Ihre Datenanalysen und Datenpipelines zu beschleunigen. Ein Benutzer kann Ereignisse aus Streaming-Daten konfigurieren und erhält direktes Feedback vom Tool: pausieren, ändern, aggregieren, auf Wiedergabe drücken und seine Lösungen sofort anhand von Daten testen. Stellen Sie sich vor, welche Innovationen sich daraus ergeben können, beispielsweise die Verbesserung Ihrer E-Commerce-Modelle oder die Aufrechterhaltung einer Qualitätskontrolle Ihrer Produkte in Echtzeit.