Was ist Stream-Verarbeitung? Wie funktioniert sie und welche Anwendungsfälle gibt es?

Jede Sekunde generiert Ihr Unternehmen Daten. Ein Kunde klickt auf "Kaufen". Ein Sensor erkennt eine Temperaturspitze. Eine Transaktion löst eine Betrugsüberprüfung aus. Die Frage ist nicht, ob Sie diese Daten sammeln können, die Frage ist, ob Sie auf sie reagieren können, bevor der Moment vorüber ist.

Die Stream-Verarbeitung macht dies möglich. In diesem Leitfaden erklären wir, was Stream Processing ist, wie es funktioniert, wann es im Vergleich zur Stapelverarbeitung eingesetzt werden sollte und welche Frameworks und Anwendungsfälle die Verbreitung in verschiedenen Branchen fördern.

Was ist Stream Processing?

Stream Processing ist ein Datenverarbeitungsparadigma, bei dem Daten kontinuierlich analysiert, umgewandelt und verarbeitet werden , während sie generiert werden, anstatt erst gespeichert und später verarbeitet zu werden. Statt Daten in einem Datensatz anzusammeln und in regelmässigen Abständen zu verarbeiten, werden Daten bei der Stream-Verarbeitung als eine unendliche, geordnete Abfolge von Ereignissen betrachtet, von denen jedes einzelne in dem Moment verarbeitet wird, in dem es eintrifft.

Dies unterscheidet sich grundlegend von der Stapelverarbeitung, bei der die Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und in grossen Mengen verarbeitet werden. Stream-Processing-Systeme sind für die Verarbeitung schneller, umfangreicher Daten mit Latenzzeiten im Millisekundenbereich ausgelegt und daher für alle Anwendungsfälle, bei denen es auf Aktualität ankommt, unerlässlich.

Ereignisgesteuerte vs. Mikro-Batch-Verarbeitung

Bei der Stream-Verarbeitung gibt es zwei primäre Ausführungsmodelle:

Beider ereignisgesteuerten Verarbeitung (echtes Streaming) wird jedes Ereignis einzeln in dem Moment verarbeitet, in dem es eintrifft. Frameworks wie Apache Flink verwenden dieses Modell und erreichen eine Latenzzeit von weniger als einer Millisekunde mit starken Konsistenzgarantien. Dies ist ideal für die Erkennung von Betrug, Warnmeldungen und Echtzeitentscheidungen, bei denen jede Millisekunde zählt.

Die Micro-Batch-Verarbeitung gruppiert Ereignisse in sehr kleine Stapel - die in der Regel alle paar Sekunden verarbeitet werden - und liefert so nahezu Echtzeit-Ergebnisse mit einem einfacheren Programmiermodell. Apache Spark Structured Streaming verwendet diesen Ansatz. Er eignet sich gut für Teams, die bereits mit Spark vertraut sind und die Batch-Pipelines in Richtung Echtzeit erweitern müssen.

Das richtige Modell hängt von Ihrer Latenztoleranz ab. Wenn Sie Antworten im Sekundenbereich benötigen, ist echtes Streaming unerlässlich. Wenn eine Latenz von einigen Sekunden akzeptabel ist, bietet Micro-Batch die Vorteile der Einfachheit.

Wie funktioniert die Stream-Verarbeitung?

Kern-Pipeline: Quelle → Verarbeitung → Senke

Eine Stream-Processing-Pipeline folgt einem einfachen, aber leistungsfähigen Muster:

• Quelle: Daten werden von Ereignisproduzenten in die Pipeline eingespeist - IoT-Sensoren, Anwendungsprotokolle, Benutzerinteraktionen, Datenbankänderungsmeldungen (CDC) oder Nachrichtenbroker wie Apache Kafka.
• Verarbeiten: Der Stream-Prozessor wendet Transformationen in Echtzeit an: Filtern, Anreichern, Aggregieren, Zusammenführen mehrerer Streams, Erkennen von Mustern oder Auslösen von Warnmeldungen.
• Senke: Die verarbeiteten Ergebnisse werden an ein Ziel geliefert - ein Dashboard, eine Datenbank, ein nachgelagerter Microservice, ein Data Lake oder eine API.

Diese Pipeline läuft kontinuierlich, ohne geplanten Start oder Stopp. Solange Daten einfliessen, verarbeitet die Pipeline diese und gibt die Ergebnisse aus.

Zustandslose vs. zustandsabhängige Verarbeitung

Bei derzustandslosen Verarbeitung wird jedes Ereignis unabhängig behandelt. Ein Filter, der ungültige Datensätze entfernt, oder eine Transformation, die ein Feld neu formatiert, erfordert keine Erinnerung an vorherige Ereignisse. Diese Vorgänge sind einfach zu implementieren und leicht zu skalieren.

Diezustandsabhängige Verarbeitung behält den Kontext über Ereignisse hinweg bei. Das Zählen von Ereignissen innerhalb eines Zeitfensters, das Erkennen, wenn eine Folge von Ereignissen mit einem Muster übereinstimmt, oder das Verbinden eines Datenstroms mit einem Referenzdatensatz - all dies erfordert, dass sich der Prozessor daran erinnert, was zuvor geschehen ist. Die zustandsorientierte Verarbeitung ist leistungsfähiger, erfordert aber eine sorgfältige Verwaltung der Zustandsspeicherung und Fehlertoleranz.

Stream-Verarbeitung vs. Batch-Verarbeitung

In der Praxis verwenden moderne Datenplattformen beides. Die Stapelverarbeitung dient der historischen Analyse und dem Modelltraining, während die Stromverarbeitung Echtzeitentscheidungen und betriebliche Anwendungsfälle verarbeitet.

Wichtige Stream-Processing-Frameworks

• Apache Flink: Der Industriestandard für zustandsabhängige Stream-Verarbeitung mit niedriger Latenz. Hervorragend geeignet für komplexe Ereignisverarbeitung, Betrugserkennung und Streaming ETL. Verfügbar, verwaltet über Confluent Cloud und AWS.
• Apache Kafka Streams: Eine leichtgewichtige Bibliothek zum Erstellen von Stream-Verarbeitungsanwendungen, die innerhalb von Standard-Java-Anwendungen ausgeführt werden und von Kafka konsumieren und für Kafka produzieren. Ideal für einfachere Verarbeitungslogik ohne separaten Verarbeitungscluster.
• Apache Spark Strukturiertes Streaming: Erweitert die DataFrame-API von Spark auf Streaming-Workloads mit Micro-Batching. Am besten für Teams, die bereits in Spark oder Databricks investiert haben.
• ksqlDB: Eine SQL-Schicht auf Kafka, die Streaming-Verarbeitung durch vertraute SQL-Syntax ermöglicht. Ideal für Teams, die Streaming-Leistung ohne ein komplexes Programmiermodell benötigen.
• Google Cloud Dataflow: Ein verwalteter Apache Beam-Dienst auf GCP für eine einheitliche Batch- und Stream-Verarbeitung. Eignet sich hervorragend für GCP-native Architekturen.

Architektur der Stream-Verarbeitung

Eine produktive Stream-Verarbeitungsarchitektur umfasst in der Regel mehrere Ebenen:

• Ereignis-Eingabe: Ein verteilter Message Broker (Kafka, Kinesis, Pub/Sub) puffert eingehende Ereignisse, entkoppelt Produzenten von Konsumenten und bietet Haltbarkeit und Wiederholbarkeit.
• Stream-Prozessor: Eine Verarbeitungsmaschine (Flink, Kafka Streams, Spark) liest vom Broker, wendet Logik an und schreibt die Ergebnisse in die Senke.
• Zustandsspeicher: Für zustandsabhängige Operationen speichert ein Zustands-Backend (RocksDB, Redis) Zwischenergebnisse über Ereignisse hinweg.
• Serving-Schicht: Die Ergebnisse werden in Datenbanken, Dashboards oder APIs geschrieben, wo sie von nachgeschalteten Anwendungen genutzt werden.
• Überwachung und Beobachtbarkeit: Metriken, Verzögerungsüberwachung und Warnmeldungen stellen sicher, dass die Pipeline jederzeit korrekt funktioniert.

Anwendungsfälle

Finanzdienstleistungen

Die Echtzeit-Betrugserkennung analysiert Transaktionsmuster, während sie auftreten, und markiert und blockiert verdächtige Aktivitäten, bevor sie abgeschlossen sind. Zahlungsverarbeitungssysteme nutzen Stream Processing, um Transaktionen innerhalb von Millisekunden zu validieren, weiterzuleiten und abzurechnen. Systeme zur Bekämpfung von Geldwäsche überwachen Transaktionssequenzen auf verschiedenen Konten in Echtzeit.

Fertigung

Predictive Maintenance Pipelines nehmen kontinuierlich Sensordaten von Produktionsanlagen auf und erkennen Anomalien, die Ausfällen vorausgehen, bevor sie zu Ausfallzeiten führen. Qualitätskontrollsysteme analysieren die Maschinenleistung in Echtzeit und lösen Warnungen oder Prozessanpassungen aus, wenn die Messwerte ausserhalb der Toleranz liegen.

Einzelhandel

Personalisierungssysteme für den elektronischen Handel aktualisieren Produktempfehlungen in Echtzeit auf der Grundlage der aktuellen Browsing-Sitzung. Inventarsysteme lösen Nachbestellungen aus, sobald der Bestand einen Schwellenwert überschreitet. Dynamische Preisgestaltungssysteme passen die Preise auf der Grundlage von Nachfragesignalen in Echtzeit an.

Versicherung

Nutzungsbasierte Versicherungsplattformen nehmen kontinuierlich Telematikdaten von vernetzten Fahrzeugen auf und berechnen Risikobewertungen und Prämien auf der Grundlage des tatsächlichen Fahrverhaltens. Schadenbearbeitungspipelines erkennen und priorisieren hochwertige oder verdächtige Schäden, sobald sie eingereicht werden.

Gesundheitswesen

Patientenüberwachungssysteme analysieren Vitaldatenströme von vernetzten Geräten und lösen Warnungen für das Klinikpersonal aus, wenn die Messwerte eine Verschlechterung anzeigen. Medizinische IoT-Plattformen verarbeiten Daten von Wearables und Implantaten in Echtzeit und ermöglichen die Fernüberwachung von Patienten in grossem Umfang.

Vorteile der Stream-Verarbeitung

• Einblicke in Echtzeit: Handeln Sie auf Daten, solange sie noch verwertbar sind - bevor sich das Zeitfenster schliesst.
• Geringere Speicherkosten: Verarbeiten und filtern Sie Daten im Flug, anstatt alles für eine spätere Stapelanalyse zu speichern.
• Operative Agilität: Erkennen und reagieren Sie auf Probleme - Ausfälle, Betrug, Qualitätsmängel - in Sekunden statt in Stunden.
• Bessere Kundenerfahrung: Personalisieren Sie Interaktionen und reagieren Sie auf Kundenverhalten in dem Moment, in dem es auftritt.
• Entkoppelte Architektur: Ereignisgesteuertes Streaming ermöglicht lose gekoppelte Microservices, die unabhängig voneinander skalieren.

Herausforderungen

• Ausserhalb der Reihenfolge liegende Ereignisse: Ereignisse können verspätet oder in unvollständiger Reihenfolge eintreffen. Stream-Prozessoren müssen die Semantik von Ereigniszeit und Verarbeitungszeit sorgfältig handhaben und Wasserzeichen verwenden, um zu bestimmen, wann ein Fenster vollständig ist.
• Exakt-einmal-Semantik: Um zu gewährleisten, dass jedes Ereignis genau einmal verarbeitet wird - nicht verloren geht und nicht dupliziert wird -, ist ein sorgfältiges Design für Producer, Broker und Prozessor erforderlich.
• Zustandsverwaltung: Die zustandsorientierte Verarbeitung in grossem Massstab erfordert dauerhafte, fehlertolerante Zustands-Backends mit effizientem Checkpointing und Wiederherstellung.
• Betriebliche Komplexität: Der Betrieb von Stream-Processing-Pipelines in der Produktion erfordert Überwachung, Abstimmung und Fachwissen, was bei Batch-Jobs nicht der Fall ist.
• Schema-Entwicklung: Da sich Ereignisformate im Laufe der Zeit ändern, ist die Schemaverwaltung von entscheidender Bedeutung, um Pipeline-Ausfälle zu vermeiden.

Wie fängt man mit Stream Processing an?

Wenn Sie Stream Processing für Ihr Unternehmen evaluieren, ist der praktische Ausgangspunkt nicht die Wahl eines Frameworks, sondern die Identifizierung des richtigen Anwendungsfalls. Suchen Sie nach einem Prozess in Ihrem Unternehmen, bei dem kontinuierlich Daten anfallen, Entscheidungen derzeit verzögert werden und ein schnellerer Einblick einen messbaren Wert schaffen würde.

Bewerten Sie dann Ihre bestehende Infrastruktur. Wenn Ihr Unternehmen bereits mit Kafka oder Confluent arbeitet, ist das Hinzufügen von Stream Processing über Kafka Streams oder den verwalteten Flink-Service von Confluent ein natürlicher nächster Schritt. Wenn Sie einen Cloud-nativen Stack verwenden, reduziert der verwaltete Streaming-Service des Anbieters den operativen Aufwand erheblich.

Das Data-Engineering-Team von Mimacom unterstützt Unternehmen aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Fertigung und Gesundheitswesen bei der Entwicklung und Implementierung von Stream-Processing-Architekturen - vom Konzeptnachweis bis zur Produktion. Als zertifizierter Confluent-Partner verfügen wir über fundiertes Fachwissen zu Kafka- und Flink-basierten Streaming-Lösungen.

Echtzeit-Datenverarbeitung wird zum Standard moderner Architektur

Stream Processing ist nicht länger eine Spezialität, die Hyperscalern vorbehalten ist. In dem Masse, in dem Frameworks ausgereift sind und verwaltete Dienste betriebliche Hürden abbauen, wird die Echtzeit-Datenverarbeitung zu einer Standardkomponente der modernen Datenarchitektur.

Die Unternehmen, die den ersten Schritt machen und Echtzeiteinblicke in die Betrugserkennung, die Kundenerfahrung, die Betriebsüberwachung und die vorausschauende Wartung integrieren, werden einen strukturellen Vorteil gegenüber denjenigen haben, die noch auf den nächsten Stapelbericht warten.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Stream Processing und Batch Processing?

Bei der Stapelverarbeitung werden Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und in geplanten Intervallen in grossen Mengen verarbeitet, wobei die Latenzzeit in der Regel in Minuten oder Stunden gemessen wird. Bei der Stream-Verarbeitung werden die Daten kontinuierlich analysiert und verarbeitet, sobald sie eintreffen, wobei die Latenzzeit in Millisekunden gemessen wird. Die Batch-Verarbeitung eignet sich besser für historische Analysen und Berichte, während die Stream-Verarbeitung für Echtzeitentscheidungen und betriebliche Anwendungsfälle unerlässlich ist.

Welches sind die gängigsten Stream-Processing-Frameworks?

Apache Flink und Apache Kafka Streams sind die am weitesten verbreiteten Stream-Verarbeitungs-Frameworks in Unternehmensumgebungen. Apache Spark Structured Streaming ist bei Datentechnik-Teams, die bereits Spark verwenden, sehr beliebt. ksqlDB bietet eine SQL-basierte Alternative für Teams, die nicht in Java oder Scala schreiben möchten.

Wann sollte ich Stream-Verarbeitung anstelle von Stapelverarbeitung verwenden?

Entscheiden Sie sich für die Stream-Verarbeitung, wenn die Aktualität entscheidend ist - Betrugserkennung, Echtzeit-Warnungen, Live-Dashboards, Personalisierung oder Betriebsüberwachung. Die Stapelverarbeitung ist nach wie vor die richtige Wahl für historische Berichte, Modelltraining und Anwendungsfälle, bei denen eine Datenaktualität von Minuten oder Stunden akzeptabel ist.