Die Fähigkeit, große Datenmengen (Big Data) in Echtzeit zu verarbeiten, ist für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung geworden, und hier kommen die Daten-Streaming-Technologien ins Spiel. Diese Technologien ermöglichen es, große Datenmengen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu verarbeiten, während sie generiert werden, so dass Unternehmen unmittelbare Erkenntnisse gewinnen und zeitkritische datengestützte Entscheidungen treffen können.

Im Mittelpunkt dieser Technologien steht das Konzept der Datenströme, die auch als Ereignisströme bezeichnet werden. Bei den Datenströmen handelt es sich um Sequenzen, die von verschiedenen Quellen erzeugt werden, z. B. von Social-Media-Feeds, Internet-of-Things-Geräten (IoT), Protokolldateien, wissenschaftlichen Datensätzen und mehr. Diese Datenströme werden dann von Daten-Streaming-Technologien aufgenommen und verarbeitet.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Skalierbarkeit von Datenströmen. Wenn das Datenvolumen wächst, können die Technologien skaliert werden, um die erhöhte Last zu bewältigen und sicherzustellen, dass Unternehmen Echtzeitanalysen durchführen können. Dies bedeutet, dass Unternehmen ihre Daten analysieren können, sobald sie generiert werden, und so in der Lage sind, schnelle Entscheidungen zu treffen, was besonders in Szenarien nützlich ist, in denen das Timing wichtig ist, z. B. bei der Betrugserkennung oder der Optimierung der Kundenerfahrung.

Daten-Streaming-Technologien unterstützen verschiedene Formate, von strukturierten Daten wie SQL-Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Daten wie Live-Events oder Social-Media-Feeds; dies stellt sicher, dass Unternehmen alle Arten von Daten verarbeiten und analysieren können, unabhängig von ihrer Quelle oder ihrem Format. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Technologien zwar viele Vorteile bieten, aber auch Herausforderungen mit sich bringen. So erfordern sie zum Beispiel ausgefeilte datentechnische Fähigkeiten für die Implementierung und Verwaltung, geringe Latenzzeiten und einen hohen Durchsatz, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen.

Grundlegende Konzepte der Daten-Streaming-Technologien

Daten-Streaming-Technologien beruhen auf mehreren grundlegenden Konzepten. Das Verständnis dieser Konzepte ist entscheidend, um die Möglichkeiten der Echtzeit-Datenverarbeitung voll auszuschöpfen:

Datenströme

Datenströme sind kontinuierliche Datenflüsse aus verschiedenen Quellen, wie IoT-Geräten, Protokolldateien, Börsen usw. Diese Datenquellen erzeugen Daten mit hoher Geschwindigkeit, oft in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, und die erzeugten Daten sind in der Regel zeitkritisch, d. h. ihre Relevanz nimmt mit der Zeit ab.

Stream-Verarbeitung

Stream Processing ist die Echtzeitverarbeitung von Datenströmen. Im Gegensatz zur Stapelverarbeitung, bei der die Daten in geplanten Intervallen verarbeitet werden, werden bei der Stream-Verarbeitung die Daten verarbeitet, sobald sie ankommen. Dies ermöglicht eine geringe Latenzzeit, die für zeitkritische Anwendungen wie die Verfolgung von Benutzerpositionen oder Rohstoffpreisen und die darauf basierende Entscheidungsfindung unerlässlich ist.

Stapelverarbeitung vs. Stream-Verarbeitung

Stapelverarbeitung und Stream Processing sind zwei unterschiedliche Ansätze für die Datenverarbeitung. Die Stapelverarbeitung verarbeitet große Datenmengen auf einmal und in geplanten Intervallen und eignet sich für nicht zeitabhängige Datenanalyseaufgaben. Die Stream-Verarbeitung hingegen verarbeitet Daten, sobald sie generiert werden, und liefert Erkenntnisse in Echtzeit.

Im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Datenströmen wird auch der Begriff "Micro-Batch" verwendet. Dieser Ansatz liegt zwischen der Batch- und der Stream-Verarbeitung, wenn sehr frische Daten benötigt werden, aber nicht unbedingt in Echtzeit.

Architektur des Datenstroms

Die typische Architektur von Daten-Streaming-Technologien umfasst Datenquellen, Dateneingabesysteme, Stream-Verarbeitungssysteme und Datenspeichersysteme.

1. Datenquellen erzeugen Datenströme.

2. Datenaufnahmesysteme wie Apache Kafka oder Amazon Kinesis erfassen diese Datenströme zur Verarbeitung.

3. Ein Stream-Prozessor, wie z. B. Apache Flink oder Apache Spark Streaming, verarbeitet die aufgenommenen Daten in Echtzeit.

4. Die verarbeiteten Daten werden dann in Data Lakes oder Data Warehouses für weitere Analysen oder Visualisierungs-Dashboards gespeichert.

5. Die Daten können mit Systemen wie der PubNub Kafka Bridge direkt an den Rand Ihres Netzwerks gestreamt werden.

Die Daten fließen in Datenpipelines durch die Architektur von der Quelle zum Ziel. Im Wesentlichen stellen Datenpipelines den Weg der Daten von ihrem Ursprungsort über die Aufnahme, Verarbeitung und schließlich die Speicherung oder Visualisierung dar.

Datenkonsistenz

Die Datenkonsistenz ist ein wichtiges Anliegen beim Daten-Streaming. Daten-Streaming-Technologien verwenden verschiedene Techniken wie Ereignisreihenfolge, Exact-once-Verarbeitung und Fehlertoleranz, um die Konsistenz zu gewährleisten. Diese Techniken stellen sicher, dass die Daten in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden, dass keine Daten verloren gehen oder mehrfach verarbeitet werden und dass das System sich von Fehlern ohne Datenverlust erholen kann.

PubNub bietet beispielsweise mehrere Möglichkeiten, die Zustellung von Nachrichten zu garantieren, wie Lesebestätigungen, Nachrichtenreihenfolge und Warteschlangen.

Werkzeuge für Daten-Streaming-Technologien

Es gibt verschiedene Open-Source- und kommerzielle Tools für die Implementierung von Daten-Streaming-Technologien. Dazu gehören Apache Kafka, Apache Flink, AWS Kinesis und Microsoft Azure Stream Analytics. Jedes Tool hat seine eigenen Stärken und Anwendungsfälle, und die Wahl des Tools hängt von den spezifischen Anforderungen der Daten-Streaming-Anwendung ab.

Nächste Schritte mit PubNub Data Streaming

Nachdem Sie die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Daten-Streaming-Technologien verstanden haben, ist der nächste Schritt die Implementierung dieser Technologien in Ihre eigenen Systeme. PubNub bietet eine robuste und skalierbare Echtzeit-Datenstreaming-Plattform, die sich leicht in Ihre bestehende Architektur integrieren lässt.

Hier sind die Schritte, um mit PubNub Data Streaming zu beginnen:

1. Demos erkunden: PubNub stellt eine Echtzeit-Daten-Streaming-Demo zur Verfügung, damit Sie verstehen, wie unsere Plattform funktioniert. Diese Demo eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, von Chat-Apps bis zur Steuerung von IoT-Geräten.

2. Verstehen Sie die Grundlagen: PubNub stellt ein umfassendes Glossar zur Verfügung, in dem die wichtigsten Begriffe und Konzepte beschrieben werden, einschließlich eines Eintrags zum Daten-Streaming.

3. Verstehen Sie PubNub Illuminate: Mit PubNub Illuminate können Sie Monetarisierungsstrategien im Handumdrehen anpassen, das Nutzerverhalten mit Anreizen verknüpfen, jede Aktion mit benutzerdefinierten Echtzeit-Aggregat- und Gerätemetriken verfolgen und die Ergebnisse sofort sehen - und das alles, ohne Ihr Entwicklerteam zu belasten.

4. Anmeldung: Melden Sie sich für ein PubNub-Konto an. Sie können dies auf der Registrierungsseite tun. Die kostenlose Version Ihres PubNub-Kontos verfügt über großzügige Limits und erfordert keine Kreditkarte, bis Sie zum Upgrade bereit sind.

5. Beginnen Sie zu bauen: Sobald Sie die Grundlagen beherrschen, können Sie Ihre eigenen Daten-Streaming-Anwendungen erstellen. PubNub bietet eine Vielzahl von Tutorials, die Sie durch die Erstellung verschiedener Anwendungstypen führen, darunter auch ein Tutorial zur Erstellung einer Echtzeit-Datenstreaming-Anwendung.

6. Erkunden Sie APIs: PubNub bietet eine breite Palette von APIs und SDKs, die Sie für die Erstellung Ihrer Anwendungen nutzen können. Weitere Informationen finden Sie auf unserer SDK-Dokumentationsseite.

7. Die*Preisgestaltung verstehen*: Bevor Sie mit der Entwicklung beginnen, sollten Sie wissen, wie viel das Ganze kosten wird. Weitere Informationen über die Preise von PubNub finden Sie auf der Preisseite des Unternehmens.

Tieferer Einblick in die Anwendungsfälle für Daten-Streaming-Technologien

Datenanalyse in Echtzeit

Einer der wichtigsten Anwendungsfälle für Daten-Streaming-Technologien ist die Datenanalyse in Echtzeit. Durch die Verarbeitung und Analyse von Datenströmen in Echtzeit können Unternehmen sofortige Einblicke in ihre Abläufe gewinnen und schnelle, fundierte Entscheidungen treffen. Dies kann besonders in Branchen wie dem Finanzwesen nützlich sein, wo Echtzeit-Datenanalysen für die Erkennung von Betrug, die Analyse von Markttrends und vieles mehr eingesetzt werden können.

PubNub Illuminate ist ein Beispiel für eine Echtzeit-Analyseplattform. PubNub Illuminate ist jedoch mehr als nur eine Plattform für die Datenverwaltung, sondern ermöglicht es Ihnen auch, Bedingungen auf der Grundlage Ihrer Datenmetriken zu definieren, die, wenn sie ausgelöst werden, dynamische Aktionen auf der Grundlage dieser Daten durchführen.

Internet der Dinge (IoT)

Eine weitere wichtige Anwendung von Datenstreaming-Technologien ist das Internet der Dinge (IoT), wo Geräte Datenströme erzeugen, die in Echtzeit verarbeitet werden können, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Überwachung der Leistung von Industrieanlagen beispielsweise ermöglicht es Unternehmen, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu einem Ausfall der Anlagen führen.

Analyse sozialer Medien

Social-Media-Plattformen erzeugen jede Sekunde riesige Datenmengen, die mit Hilfe von Data-Streaming-Technologien in Echtzeit verarbeitet werden können. So können Unternehmen Trends überwachen, die Stimmung der Kunden verfolgen und sofort auf Kundenfeedback reagieren.

Elektronischer Handel

In der E-Commerce-Branche können Data-Streaming-Technologien das Kundenverhalten in Echtzeit verfolgen, so dass Unternehmen personalisierte Empfehlungen geben, das Kundenerlebnis verbessern und den Umsatz steigern können.

Zukünftige Trends bei Daten-Streaming-Technologien

Integration mit maschinellem Lernen und KI

Einer der wichtigsten Trends bei Daten-Streaming-Technologien ist die Integration von maschinellem Lernen und generativer KI. Modelle für maschinelles Lernen können mit den Echtzeitdaten versorgt werden, die für genaue und rechtzeitige Vorhersagen erforderlich sind. Dies kann insbesondere für die vorausschauende Wartung von Nutzen sein, bei der Modelle des maschinellen Lernens auf der Grundlage von Echtzeitdaten Ausfälle von Bauteilen vorhersagen können - zum Beispiel können die Entladezyklen eines mobilen Geräts genutzt werden, um die voraussichtliche Lebensdauer des Akkus abzuschätzen.

Vermehrter Einsatz von Open-Source-Frameworks

Open-Source-Frameworks wie Apache Kafka, Apache Flink und Spark Streaming sind zu beliebten Tools für die Implementierung von Daten-Streaming-Technologien geworden. Diese Frameworks bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, und ihr Open-Source-Charakter macht sie in hohem Maße anpassungsfähig und für verschiedene Anwendungsfälle nutzbar. Wir erwarten, dass diese und andere Open-Source-Frameworks in Zukunft verstärkt zum Einsatz kommen werden.

Stärkere Betonung von Datensicherheit und Datenschutz

Da Unternehmen bei der Verarbeitung sensibler Daten zunehmend auf Data-Streaming-Technologien zurückgreifen, werden Datensicherheit und Datenschutz stärker in den Vordergrund rücken. Dazu gehört die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, um Datenströme vor unbefugtem Zugriff zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.

Fortgeschrittenere Data-Engineering-Techniken

Wir erwarten, dass mit zunehmender Vertrautheit der Ingenieure mit den Technologien auch fortschrittlichere Data-Engineering-Techniken zum Einsatz kommen werden, einschließlich ausgefeilterer Algorithmen für die Verarbeitung von Datenströmen, die Optimierung von Datenpipelines und die Gewährleistung der Datenkonsistenz.

Fazit

Die Zukunft der Daten-Streaming-Technologien sieht rosig aus. Indem sie den Unternehmen bessere betriebliche Einblicke in Echtzeit bieten, können sie sofortige Maßnahmen ergreifen, ohne sich auf historische Daten verlassen zu müssen, und so die Kundenzufriedenheit, Effizienz und Rentabilität steigern. Unabhängig von Ihrer Branche, ob Kundenmanagement, E-Commerce, IoT oder Social-Media-Analyse, haben Data-Streaming-Technologien das Potenzial, die Arbeitsweise von Unternehmen zu verändern.

PubNub kann Ihnen dabei helfen, Ihr Unternehmen mit Streaming-Daten zu verändern. Wenden Sie sich an das DevRel-Team unter devrel@pubnub.com oder an unser Support-Team, wenn Sie Hilfe zu einem beliebigen Aspekt Ihrer PubNub-Entwicklung benötigen.

Wie kann PubNub Ihnen helfen?

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf PubNub.com veröffentlicht.

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Die Grundlage unserer Plattform ist das größte und am besten skalierbare Echtzeit-Edge-Messaging-Netzwerk der Branche. Mit über 15 Points-of-Presence weltweit, die 800 Millionen monatlich aktive Nutzer unterstützen, und einer Zuverlässigkeit von 99,999 % müssen Sie sich keine Sorgen über Ausfälle, Gleichzeitigkeitsgrenzen oder Latenzprobleme aufgrund von Verkehrsspitzen machen.

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