Was ist Echtzeit-Datenstreaming?

Echtzeit-Datenstreaming bezeichnet die sofortige Verarbeitung von Datenpunkten, sobald diese eintreffen – oft Millisekunden nach ihrer Generierung. 

Dieser Ansatz mit geringerLatenz unterscheidet sich von der traditionellen Batch-Verarbeitung, bei der Aufgaben zusammengefasst und zu festgelegten Zeiten ausgeführt werden. Im Gegensatz dazu bedeutet Echtzeit-Datenstreaming, die unmittelbare Verarbeitung von „Daten in Bewegung“, dass Unternehmen auf frische, aktuelle Informationen zugreifen können. Datenquellen in Echtzeit umfassen:

• Geräte und Sensoren des Internets der Dinge (IoT)
• Datenfeeds für Finanzmärkte
• Soziale Medien
• Point-of-Sale- und E-Commerce-Systeme
• Clickstreams (Aufzeichnungen des Benutzerverhaltens auf einer Website)

Die Analyse solcher Informationen liefert Erkenntnisse, die zeitnahe Entscheidungsfindung und Echtzeitanwendungen ermöglichen können, einschließlich agentischer künstlicher Intelligenz (KI). Zu den weiteren Vorteilen von Echtzeit-Datenstreaming gehören eine verbesserte betriebliche Effizienz, Datenaufbewahrung, Risikomanagement und Kundenpersonalisierung.

Datenstreaming in Echtzeit wird durch eine Infrastruktur ermöglicht, die aus einer Aufnahmeschicht, einer Verarbeitungs-Engine in Echtzeit und einer Speicher- und Bereitstellungsschicht besteht. Lösungen wie Open-Source-Frameworks und Datenstreaming-Plattformen unterstützen Echtzeit-Streaming-Infrastrukturen und helfen Unternehmen, Millionen von Datensätzen über Tausende von Datenpipelines hinweg effizient zu verwalten.

Stellen Sie sich einen sprudelnden Springbrunnen vor. Ein durstiger Passant bleibt stehen und versucht, ein paar Schlucke zu nehmen, doch das Wasser fließt so stark, dass er kaum etwas trinken kann. Das meiste spritzt direkt aus seinem Mund heraus und bildet Pfützen an seinen Füßen. Um seinen Durst zu stillen, muss er eine Weile dort stehen bleiben – so lange sogar, dass er vielleicht zu dem Schluss kommt, dass sich der Aufwand gar nicht lohnt.

Vor diesem Dilemma stehen Unternehmen, wenn sie versuchen, die Möglichkeiten schnelllebiger Informationsströme zu nutzen – einer der wertvollsten Quellen für Business Intelligence in der heutigen Zeit.

Der Versuch, diese Daten mit herkömmlichen Methoden zu erfassen und zu verarbeiten, gleicht der Herausforderung, vor der ein durstiger Reisender an einem außer Kontrolle geratenen Springbrunnen steht: Das Erreichen des Ziels – seien es verwertbare Erkenntnisse oder eine ausreichende Flüssigkeitszufuhr – kann ein chaotischer Prozess sein, der unzumutbar viel Zeit in Anspruch nimmt.

Echtzeit-Datenstreaming bietet Unternehmen eine Möglichkeit, Echtzeitdaten schnell und ohne das Chaos zu nutzen.

Durch die Datenaufnahme und -verarbeitung in Echtzeit können Unternehmen schnell fließende, kontinuierliche Daten in Echtzeitanalyse-Systeme einspeisen – die dann zeitnahe, umsetzbare Erkenntnisse liefern. Solche Erkenntnisse in Echtzeit sind in einer Reihe von Branchen und Fachgebieten ein Wettbewerbsvorteil.

Einzelhändler können die Preisgestaltung auf der Grundlage unmittelbarer Informationen über die Verbrauchernachfrage dynamisch anpassen. Banken können Transaktionsdaten analysieren und Betrugserkennung in Echtzeit durchführen. Hersteller können Maschinenausfälle erkennen und beheben, bevor es zu erheblichen Ausfallzeiten kommt.

Die durch Echtzeitdaten ermöglichte Agilität wird durch die Kombination mit agentischer KI noch verstärkt. Agentische KI nutzen Echtzeitdaten, um schnelle, autonome Entscheidungsfindung in der Praxis zu unterstützen, wie z. B. die Identifizierung und Reaktion auf Cybersicherheitsbedrohungen oder die Anpassung von Schifffahrtsrouten bei Verkehrsverzögerungen.

Ohne Echtzeit-Datenstreaming könnten Unternehmen diese Vorteile nicht realisieren. Stattdessen würden sie auf traditionelle, langsamere Formen der Datenaufnahme und -verarbeitung zurückgreifen.

Als moderne Lösung zur Datenverarbeitung steht das Echtzeit-Datenstreaming – und die Verwaltung von Streaming-Daten im Allgemeinen – in Kontrast zum traditionellen Ansatz der Datenverarbeitung: Batch-Verarbeitung. 

Beim Echtzeit-Datenstreaming wird jeder eingehende, individuelle Datenpunkt verarbeitet, sobald er in das Zielsystem gelangt. Bei der Batch-Verarbeitung aggregieren und analysieren Unternehmen Datensätze in Batches (Batchdaten) in festen Abständen.

Batch-Verarbeitung kann wiederholende Workloads automatisieren, wie etwa die Erstellung von routinemäßigen Berichten. Außerdem können Unternehmen die Ressourcen-Nutzung optimieren, indem sie Batch-Jobs für geeignete Zeiten planen, beispielsweise über Nacht, wenn die Systeme anderweitig nicht stark ausgelastet sind.

Die Batch-Verarbeitung stößt jedoch an ihre Grenzen, wenn es um Geschäftsanforderungen geht, die nicht bis zum nächsten geplanten Lauf warten können. Um schnellere Ergebnisse zu erzielen, setzen Unternehmen auf schnellere Prozesse, einschließlich Echtzeit-Datenstreaming.

Unternehmen, die Echtzeit-Datenstreaming nutzen, haben viele Vorteile. Dazu gehören:

Echtzeit-Datenstreaming wird oft synonym mit dem Begriff „Event Streaming“ verwendet, und das aus gutem Grund – der Unterschied zwischen den beiden ist subtil.

Event Streaming erfasst den Fluss von Datensätzen, die als „Ereignisse“ bezeichnet werden – Vorkommnisse oder Änderungen im System oder in der Umgebung – aus verschiedenen Datenquellen wie Anwendungen und IoT-Geräten, und transportiert diese dann zur sofortigen Verarbeitung und anschließenden Analyse oder Speicherung. Event Streams bestehen typischerweise aus Echtzeitdaten.

Beim Event Streaming erfolgt die Filterung der Daten jedoch vor ihrer Übertragung, wodurch die Anforderungen an das Zielsystem deutlich reduziert werden. Dies mag für einige Unternehmen ein Hauptvorteil sein, doch Event Streaming hat auch einen Nachteil: Zeitreihenanalyse und Signalverarbeitung (die Manipulation von Sensordaten und anderen Informationen zur Wertschöpfung) sind für Event Streaming anspruchsvoller als für das Echtzeit-Datenstreaming.

Trotz dieses Unterschieds sind die Lösungen für Echtzeit-Datenstreaming und Event Streaming identisch. Die dominierenden Datenstreaming-Plattformen wie Apache Kafka, Amazon Kinesis von Amazon Web Services (AWS) und Redpanda sind auch als Event-Streaming-Plattformen bekannt.

Die Datenarchitektur, die das Echtzeit-Datenstreaming unterstützt, ist eine Streaming-Architektur mit Datenengineering-Komponenten, die dafür sorgen, dass die Daten in Bewegung bleiben und nicht veralten. Die drei grundlegenden Komponenten sind:

• Aufnahme
• Verarbeitung
• Bestimmungsort

Verschiedene Quellen erzeugen und emittieren kontinuierlich Datenpunkte. Diese eingehenden Daten sind oft unbegrenzt, d. h. sie werden generiert und fließen kontinuierlich weiter, ohne ein festes Endgerät. Diese Informationen werden von Datenaufnahmetools mit Streaming-Konnektoren erfasst und anschließend an einen Prozessor übermittelt. Programmierschnittstellen (APIs) können auch dazu beitragen, die Übertragung von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen zu automatisieren.

Bei der Stream-Verarbeitung (mitunter auch als Echtzeit-Datenverarbeitung bezeichnet) werden Daten gefiltert, angereichert, transformiert oder analysiert, sobald sie eintreffen. KI und maschinelles Lernen können bereitgestellt werden, um Datenanalysen zu ermöglichen und Muster und andere wichtige Erkenntnisse zu erkennen.

Die verarbeiteten Daten werden an ein Ziel zur sofortigen Verwendung (z. B. in einer App oder einem Dashboard) oder zur Speicherung übermittelt. Unternehmen greifen häufig auf Data Lakes und Data Lakehouses zur Speicherung von Streaming-Daten zurück, da diese große Datenmengen zu relativ niedrigen Kosten aufnehmen können. Streaming-Daten können auch in Data Warehouses gespeichert werden, das ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) für Datenkonvertierung, -organisation und -visualisierung verwendet. 

Die richtigen Streaming-Tools und Verarbeitungskapazitäten sind entscheidend für den Aufbau von Datenstreaming-Pipelines in Echtzeit. Dazu gehören Open-Source-Streaming-Frameworks, cloudbasierte Datenstreaming-Plattformen und -Tools sowie Datenintegrationslösungen.

Apache Kafka, Apache Flink und Apache Spark Streaming sind wichtige Open-Source-Frameworks und -Tools für das Echtzeit-Datenstreaming.

• Apache Kafka: Eine verteilte Plattform, die es Anwendungen ermöglicht, Daten oder Event Streams mit hohem Datendurchsatz zu veröffentlichen oder zu abonnieren.

• Apache Flink: Eine verteilte Verarbeitungs-Engine für zustandsbehaftete Berechnungen (Aufrechterhaltung des Datenkontexts über Ereignisse hinweg) und komplexe Ereignisverarbeitung (Erkennen von Mustern und Beziehungen in Event Streams).

• Apache Spark Streaming: Spark Streaming ist eine Erweiterung der Spark Datenverarbeitungs-Engine. Es ermöglicht eine skalierbare, fehlertolerante Verarbeitung von Live-Datenströmen.

Open-Source-Streaming-Lösungen können die Grundlage für das Echtzeit-Datenstreaming bilden. Unternehmen greifen jedoch häufig auf Cloud-Provider und spezialisierte cloudbasierte Plattformen zurück, um zusätzliche Unterstützung für die Verwaltung von Streaming-Daten, den Aufbau von Streaming-Anwendungen und die Gewährleistung der Skalierbarkeit zu erhalten.

Zu den gängigen Tools und Plattformen gehören Amazon Kinesis, Confluent, Microsoft Azure Stream Analytics, Google Cloud Dataflow und IBM Event Streams.

Unterschiedliche Arten der Datenverarbeitung erfordern unterschiedliche Arten von Integrationstools. Streaming-Datenplattformen beinhalten Integrationsfunktionen, aber die Entwicklung umfassenderer Integrationslösungen kann Unternehmen dabei helfen, Streaming-Daten-Workflows in Echtzeit und andere Arten von Verarbeitungs-Workflows – beispielsweise Batch- und ETL-Verarbeitung – in dieselbe Lösung zu integrieren. Diese Funktion kann dazu beitragen, die Vielzahl an Tools zu reduzieren.

Um Echtzeit-Datenstreaming erfolgreich zu nutzen, kann es hilfreich sein, die mit seiner Implementierung verbundenen Herausforderungen zu berücksichtigen und entsprechend zu planen.

Die bedarfsgerechte Aufnahme, Verarbeitung und Analyse von Daten – insbesondere von riesigen, komplexen Datenmengen, auch bekannt als Big Data – sind teure und ressourcenintensive Unterfangen. Bei der Entscheidung, ob Finanzmittel und Ressourcen für Echtzeit-Datenstreaming bereitgestellt werden sollen, müssen Unternehmen die Kosten gegen die Kosten veralteter Daten und langsamerer Entscheidungsfindung abwägen.

Fehlertoleranz (die Fähigkeit eines Systems, trotz des Ausfalls einer Komponente weiterhin zu funktionieren) ist für erfolgreiches Echtzeit-Datenstreaming von entscheidender Bedeutung. Störungen und Ausfallzeiten in Echtzeit-Datenstreaming-Systemen können zu Datenverlusten führen und gleichzeitig die Geschwindigkeit beeinträchtigen, die Streaming von anderen Verarbeitungsmethoden unterscheidet.

Umfassende Einblicke in Streamingdaten-Pipelines sind erforderlich, um Pipeline-Ausfälle zu vermeiden und eine optimale Leistung zu gewährleisten. Die Überwachung wichtiger Datenqualitätsmetriken und die schnelle Identifizierung von Problemen – wie etwa Schemaänderungen und Datenabweichungen – können Unternehmen dabei helfen, die Datenintegrität und die Zuverlässigkeit ihrer Pipelines sicherzustellen.

Echtzeit-Datenstreaming kann den kontinuierlichen Fluss sensibler Daten oder personenbezogener Daten (PII) beinhalten, die den Datenschutzbestimmungen unterliegen. Maßnahmen zur Sicherstellung sicherer Pipelines, einschließlich Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, können Unternehmen dabei helfen, regulatorische Regime einzuhalten und Data Breaches zu vermeiden.