Streaming-Daten erklärt: Vorteile, Architektur und Herausforderungen

Datenstrom ist Daten, die kontinuierlich von einer Quelle zu einem Ziel fließen, um nahezu in Echtzeit verarbeitet und analysiert zu werden.

Was ist Datenstreaming?

Unternehmen können Tausende von Datenquellen haben, die an verschiedene Ziele weitergeleitet werden. Die Daten können mit Stream-Verarbeitungstechniken verarbeitet werden und bestehen in der Regel aus kleinen Datenbrocken. Streaming-Daten ermöglichen es, Datenstücke in Echtzeit oder nahezu Echtzeit zu verarbeiten. Die beiden häufigsten Anwendungsfälle für Datenstreaming:

• Streaming-Medien, besonders Videos
• Echtzeit-Analysen

Datenstrom war früher nur sehr ausgewählten Unternehmen vorbehalten, wie Medienstreaming und Börsenwerte. Heute wird es in jedem Unternehmen übernommen. Datenströme ermöglichen es einer Organisation, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, sodass Unternehmen alle Aspekte ihres Geschäfts überwachen können. Die Echtzeit-Natur der Überwachung ermöglicht es dem Management, viel schneller auf Krisenereignisse zu reagieren und darauf zu reagieren als bei anderen Datenverarbeitungsmethoden. Datenströme bieten einen kontinuierlichen Kommunikationskanal zwischen allen beweglichen Teilen eines Unternehmens und den Entscheidungsträgern.

Streaming-Medien

Medienstreaming ist ein Beispiel dafür. Es ermöglicht einer Person, ein Video anzuschauen, ohne das gesamte Video zuerst herunterladen zu müssen. So können Nutzer die Daten (das Video) früher ansehen und verhindert im Fall des Medienstreamings, dass das Gerät große Dateien auf einmal speichern muss. Daten können beim Verarbeiten und Anschauen des Geräts ein- und aus- und ausgehen.

Echtzeit-Analysen

Datenströme ermöglichen es Unternehmen, Echtzeitanalysen zur Überwachung ihrer Aktivitäten einzusetzen. Die generierten Daten können durch Zeitreihen-Datenanalysetechniken verarbeitet werden, um zu berichten, was passiert. Das Internet der Dinge (IoT) hat den Boom der Vielfalt und Menge der gestreamten Daten befeuert. Steigende Netzwerkgeschwindigkeiten tragen zur Datengeschwindigkeit bei. So erhalten wir die allgemein akzeptierten drei V-Werte von Datenanalyse und Datenströmen:

1. Vielfalt
2. Band
3. Geschwindigkeit

In Kombination mit IoT kann ein Unternehmen Datenströme von vielen verschiedenen Sensoren und Monitoren haben, was seine Fähigkeit erhöht, viele dynamische Variablen in Echtzeit mikromanagen zu können. Aus der Perspektive des Chaos-Engineerings ist Echtzeit-Analysen großartig, weil sie die Fähigkeit des Unternehmens erhöht, die Aktivitäten des Unternehmens zu überwachen. Wenn also Geräte ausfallen oder Messungen Informationen zurücksenden, die schnelle Maßnahmen erfordern, hat das Unternehmen die Informationen zum Handeln. Datenströme erhöhen direkt die Widerstandsfähigkeit eines Unternehmens.

Vorteile von Streaming-Daten

Organisationen genießen Vorteile, wenn sie Daten streamen können, anstatt auf traditionelle Batch-Verarbeitung zu warten. Ein ununterbrochener Informationsfluss in Echtzeit kann schnellere Entscheidungen ermöglichen. Anstatt zu reagieren, können Führungskräfte Trends, Kundenanforderungen und operative Unregelmäßigkeiten voraus sein. Indem Sie Daten in Ihre Prozesse streamen, kann Ihre Organisation agiler, widerstandsfähiger und innovativer werden. Vorteile des Datenstreamings umfassen:

1. Echtzeit-Einblicke: Sie müssen nicht auf einen Batch-Prozess warten, um Daten zur Analyse zu erhalten. Sie können es sofort nutzen, um zeitkritische Entscheidungen zu treffen. Entdecken Sie Betrug sofort, greifen Sie auf einen Verbrauchertrend ein und erkennen Sie ein Qualitätsproblem, bevor es sich zu einem größeren Problem entwickelt.
2. Verbesserte operative Effizienz: Verlangsamungen, Prozessineffizienzen und Schwachstellen sind in Arbeitsabläufen leichter zu erkennen, wenn Sie kontinuierliche Daten in Echtzeit analysieren können. Sie können nicht nur die Produktivität steigern und Kosten senken, sondern auch Probleme und Ausfallzeiten verhindern.
3. Prädiktive Analyse: Das Streamen von Daten in prädiktive Modelle stärkt Ihre Fähigkeit, vorauszuschauen und Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel können Sie die Nachfrage prognostizieren, um den Bestand zu optimieren oder Geräte zu überwachen, um Ausfälle zu verhindern.
4. Personalisierte Kundenerlebnisse: Die Möglichkeit, das Kundenverhalten in Echtzeit zu analysieren, liefert Einblicke, um Produktempfehlungen zu fördern, relevante Aktionen anzubieten und sich auf eine Weise zu engagieren, die die Loyalität steigert.
5. Besseres Risikomanagement: Live-Daten ermöglichen es, unregelmäßige Trends und Muster zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten, sobald sie auftreten. Sie können möglicherweise auch Anomalien erkennen, die auf eine bevorstehende Störung der Lieferkette hinweisen könnten, sodass Sie Zeit haben, Anpassungen vorzunehmen.
6. Verbesserte Agilität und Reaktionsschnelligkeit: Das Streaming von Daten befähigt Teams, schnelle und präzise Veränderungen als Reaktion auf sich wandelnde Realitäten vorzunehmen. Echtzeitdaten helfen Ihnen, in die richtige neue Richtung zu gehen.
7. Gemeinsame unternehmensweite Perspektiven: Wenn alle Abteilungen sehen können, was passiert, wenn es passiert, ist es einfacher, datengetriebene Strategien und Reaktionen zu koordinieren. Niemand muss warten, bis die IT Berichte erstellt oder sich Sorgen machen muss, dass eine Abteilung in einem Datensilo arbeitet.

Datenarchitektur für das Streaming von Daten

Die Streaming-Datenarchitektur umfasst die Erstellung von Systemen, die Echtzeitdaten aus mehreren Quellen aufnehmen und nutzen, darunter IoT-Geräte, Transaktionssysteme, soziale Medien, Anwendungsprotokolle und mehr. Die Streaming-Datenarchitektur unterstützt Echtzeitverarbeitung und -analyse, sodass Nutzer Entscheidungen treffen können, ohne auf die Batch-Verarbeitung zu warten, um die benötigten Informationen zu erhalten. Eine erfolgreiche Streaming-Datenarchitektur stellt sicher, dass ihre Komponenten effizient zusammenarbeiten. Sie muss skalierbar sein, um Hochgeschwindigkeits- und Hochvolumendaten ohne Latenz oder Ausfall zu verarbeiten. Aktuelle Best Practices für Leistung und Zuverlässigkeit umfassen modulare Gestaltung, verteiltes Rechnen und ereignisgesteuerte Verarbeitung. Die wichtigsten Komponenten sind:

• Datenaufnahmeschicht: Diese Komponente erfasst Daten in Echtzeit mit Tools wie Apache Kafka, AWS Kinesis oder RabbitMQ. Sie verarbeiten Hochgeschwindigkeits- und Hochvolumendaten von Sensoren, Anwendungen und Diensten mit hoher Durchsatzrate und geringer Latenz.
• Verarbeitungsschicht: Die Verarbeitung muss das Volumen und die Geschwindigkeit der Datenaufnahmekomponente anpassen, um Ereignisse zu verarbeiten, Muster zu erkennen, Geschäftsregeln anzuwenden und sofortiges Handeln zu unterstützen. Zu den heutigen Stream-Verarbeitungs-Frameworks gehören Apache Flink und Apache Spark Streaming.
• Speicherschicht: Die Art und Weise, wie Streaming-Daten gespeichert werden, sorgt dafür, dass sie nicht nur Echtzeitanalysen ermöglicht, sondern auch für zukünftige Analysen genutzt werden kann. Zeitreihenspeicherlösungen wie InfluxDB und NoSQL-Datenbanken wie Cassandra oder MongoDB können für schnelles Lesen und Schreiben optimiert werden und die Daten schnell für zukünftige Abrufe und Abfragen zugänglich machen.
• Datenausgabeschicht: Diese Komponente stellt sicher, dass verarbeitete Daten in Echtzeit-Reporting-Tools, Datenvisualisierungs-Dashboards und andere nachgelagerte Anwendungen eingespeist werden können. Sie unterstützt die sofortige und genaue Entscheidungsfindung, die Agilität und Reaktionsfähigkeit definiert.

Herausforderungen beim Datenstreaming

Datenströme bieten kontinuierliche Datenströme, die nach Informationen abgefragt werden können. In der Regel müssen die Daten in der richtigen Reihenfolge sein, was manchmal der Sinn eines Stroms ist. (Schließlich muss jede Messaging-App alle Nachrichten in der richtigen Reihenfolge haben.) Da Daten aus verschiedenen Quellen oder sogar derselben Quellen stammen können, sie sich aber durch ein verteiltes System bewegen, steht der Strom vor der Herausforderung, seine Daten zu bestellen und an den Verbraucher zu liefern. Datenströme stoßen also direkt auf das CAP-Theoremproblem beim Aufbau. Bei der Wahl einer Datenbank oder einer bestimmten Streaming-Option muss der Datenarchitekt den Wert zwischen folgenden bestimmen:

• Konsistente Daten zu haben, bei denen alle empfangenen Lesungen der letzte Schreib sind, und wenn nicht, einen Fehler zurückgeben.
• Hochverfügbare Daten, bei denen alle Reads die Daten enthalten, aber sie vielleicht nicht die neuesten sind.

Datenstromtechnologien

Eine Streaming-Datenarchitektur, die für den Umgang mit hochvolumigen und hochgeschwindigkeitsgeladenen Daten entwickelt wurde, ermöglicht die Datenverarbeitung, das Gewinnen von Erkenntnissen und das Handeln auf Informationen, sobald sie eintreten. Cloudbasierte und modulare Datenstromtechnologien unterstützen die grundlegenden Prinzipien der Echtzeitdatenverarbeitung, einschließlich Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und minimaler Latenz. Teams, die bereits mit Cloud-Umgebungen vertraut sind, können auf eine robuste Palette von Tools zugreifen, die jede Ebene der Streaming-Architektur abdecken – von Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP). Mit einer abgeflachten Lernkurve können sich Teams mit Cloud-Expertise darauf konzentrieren, die Architektur anzupassen und zu optimieren, um die Bedürfnisse der Organisation bestmöglich zu unterstützen. Der erste Schritt beim Aufbau Ihrer Streaming-Datenarchitektur ist die Einrichtung der Datenaufnahmeschicht oder des Stream-Prozessors. Gängige Werkzeuge zur Verarbeitung vielfältiger und verteilter Datenquellen mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz sind:

• Amazon MSK
• Amazon-Kinesis
• Apache Kafka
• Google Pub/Sub

Der zweite Schritt besteht darin, die Stream-Verarbeitungs- und Analyseschicht auszuwählen und zu konfigurieren, die Datentransformationen, Aggregationen und Filterungen im Echtzeit durchführt. Sie müssen außerdem Geschäftslogik anwenden, Abfragen erstellen, Anomalien erkennen, Trends verfolgen, Warnungen auslösen und Daten in Echtzeit umsetzbar machen. Sie können Tools wie folgende verwenden:

• Amazon Kinesis Datenanalyse
• Google Dataflow
• Google BigQuery

Drittens müssen Sie die analysierten Daten in einer nützlichen Form an Entscheidungsträger weitergeben. In der Regel verwenden Sie ein Dashboard, ein Benachrichtigungssystem oder eine operative Anwendung, die Teams die Möglichkeit gibt, Daten zu visualisieren und Erkenntnisse zu erfassen. Sie können ein Datenziel anpassen oder Tools wie Amazon QuickSight oder Looker verwenden. Schließlich müssen Sie die gestreamten Daten irgendwo speichern. Die Speicherkosten sind gering, daher ist die allgemeine Praxis, alles aufzubewahren. Was die Datenspeicherung betrifft, ist die allgemeine Annahme, dass wenn sie jetzt nicht nützlich ist, es später sein könnte. Für die Speicherung von Streaming-Daten sind dies gute Optionen:

• Amazon-Rotverschiebung
• Kafka
• Amazon S3
• Google Storage

Beliebte Streaming-Datentechnologien

Eine wachsende Liste von Datenstromtechnologien, die robuste und skalierbare Echtzeitanalysen ermöglichen, umfasst:

• Apache Kafka: Diese verteilte Event-Streaming-Plattform bietet fehlertolerante Datenaufnahme mit hoher Durchsatzleistung. Kafkas Stärke liegt darin, große Datenmengen für ereignisgesteuerte Anwendungen zu verarbeiten.
• AWS Kinesis: Dieser vollständig verwaltete Cloud-Dienst bietet Komponenten wie Kinesis Data Streams, Firehose und Data Analytics, um Ihnen End-to-End-Streaming-Funktionen zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten in Echtzeit zu bieten.
• Apache Flink: Dieses leistungsstarke Stream-Verarbeitungs-Framework verarbeitet sowohl unbeschränkte als auch begrenzte Datenströme mit geringer Latenz.
• Apache Spark Streaming: Als Teil des Apache Spark-Ökosystems unterstützt diese Komponente skalierbare, hochdurchsatzfähige und fehlertolerante Datenstromverarbeitung. Es ist eine vielseitige Wahl, die hybride Architekturen mit Batch-Verarbeitung unterstützt.
• RabbitMQ: Dieser Nachrichtenbroker nutzt Nachrichtenwarteschlange, um eine Echtzeitkommunikation zwischen Diensten zu unterstützen, mit zuverlässiger Nachrichtenzustellung und Flexibilität.

Nutzung von Datenstrom in Ihrer Organisation

Datenstreaming-Technologien und -Architekturen sind entscheidend für die Fähigkeit Ihrer Organisation, fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Geschwindigkeit, Agilität und Reaktionsfähigkeit sind allesamt strategische Vorteile. Sofortige, datengetriebene Entscheidungsfindung ist der Wettbewerbsvorteil, um neue Chancen zu entdecken, Abläufe zu optimieren, Risiken zu reduzieren und Innovationen anzustoßen. Data Streaming ermöglicht es Ihrer Organisation, intelligenter und schneller zu arbeiten, was agile Reaktionsfähigkeit und proaktive Entscheidungsfindung ermöglicht.

Verwandte Literatur

• BMC Machine Learning & Big Data Blog
• 3 einfache Datenstrategien für Unternehmen
• Was ist Datennormalisierung? Vorteile und normale Formen erklärt.
• Datenethik für Unternehmen
• Was ist Datenschwerkraft?

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.