Was ist Streaming?

Data Streaming ist ein innovativer Ansatz für die Verwaltung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit, der Unternehmen in der heutigen komplexen Landschaft einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über Data Streaming, seinen Zweck und seine Auswirkungen auf Ihr Unternehmen.

Beim Streaming geht es um die Echtzeit-Verarbeitung, -Übertragung und -Analyse kontinuierlicher Datenströme, anstatt sie in herkömmlichen Datenbanken zu speichern. Bei diesem Ansatz werden die Daten kontinuierlich und mit hoher Geschwindigkeit übertragen, in der Regel über Netzwerke. Dadurch werden die Daten verarbeitet, sobald sie eintreffen, und es kann sofort auf die Informationen reagiert werden. Angesichts der ständig wachsenden Datenmenge, die von Ihrem Unternehmen erfasst und genutzt wird, wird die Verarbeitung von Daten in Echtzeit immer wichtiger, und hier kommt das Streaming ins Spiel.

Sind Sie in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitsüberwachung oder Logistik tätig? Müssen Sie große Datenmengen verwalten und dabei den Speicherbedarf so gering wie möglich halten? Dann ist Data Streaming für Ihre Bedürfnisse gut geeignet, da es sich um eine temporäre Datenspeicherung handelt. Mit der Ausweitung des Internets der DingeIoT) ist Data Streaming für die Verarbeitung von Daten, die von Sensoren und angeschlossenen Geräten erzeugt werden, unverzichtbar geworden. Darüber hinaus ermöglicht es eine schnelle und fundierte Entscheidungsfindung- ein entscheidender Aspekt, um wettbewerbsfähig zu bleiben und den sich verändernden Kundenanforderungen in einer zunehmend digitalen und vernetzten Welt gerecht zu werden.

Wie funktioniert das Streaming ?

Data Streaming ist ein Mechanismus, der die Übertragung, Verarbeitung und Analyse von kontinuierlichen Datenströmen in Echtzeit ermöglicht. Es funktioniert anders als herkömmliche Datenbanken, bei denen die Daten in der Regel gespeichert werden, bevor sie verarbeitet werden. Der Streaming kann in sechs wesentliche Schritte unterteilt werden:

Datenerfassung

Daten werden in Echtzeit aus verschiedenen Quellen generiert, z. B. von IoT , Online-Anwendungen, sozialen Netzwerken, Servern und anderen.

Dateningestion

Rohdaten werden mit Ingestion-Tools wie Apache Kafka, RabbitMQ oder APIs erfasst. Diese Tools gewährleisten die zuverlässige Weiterleitung der Daten an die Streaming .

Verarbeitung in Echtzeit

Nach dem Einlesen stehen die Daten sofort für die Verarbeitung zur Verfügung. Streaming wie Apache Flink, Apache Spark Streaming oder Kafka Streams werden eingesetzt, um diese Daten in Echtzeit zu verarbeiten. In dieser Phase können die Daten gefiltert, umgewandelt, aggregiert oder angereichert werden, während sie unterwegs sind.

Vorübergehende Lagerung

In vielen Fällen werden die Daten vorübergehend gespeichert, so dass ein kurzfristiger Zugriff möglich ist. Diese vorübergehende Speicherung erleichtert bei Bedarf eine erneute Prüfung oder zusätzliche Analysen.

Verbreitung oder Aktion in Echtzeit

Die Ergebnisse der Verarbeitung können in Echtzeit an nachgelagerte Anwendungen weitergegeben werden, z. B. in Form von Echtzeit-Dashboards, Warnmeldungen und automatischen Aktionen.

Archivierung oder Langzeitspeicherung

Nach der Echtzeitverarbeitung können die Daten in Langzeitspeichersystemen wie Datenbanken oder Data Warehouses archiviert werden. Diese archivierten Daten können dann für zukünftige Analysen und als historische Referenz verwendet werden.

Batch-Verarbeitung vs. Streaming: Was sind die Unterschiede?

Stapelverarbeitung und Streaming sind zwei unterschiedliche Ansätze für die Datenverarbeitung, die jeweils einem bestimmten Zweck dienen. Ihre Hauptunterschiede liegen in der Art und Weise, wie sie Informationen verwalten und analysieren.

Bei der Stapelverarbeitung werden die Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und gespeichert, bis genügend Daten für die Verarbeitung vorhanden sind, wodurch eine Verzögerung zwischen der Datenerfassung und der Analyse entsteht. Die Daten werden in vordefinierten Intervallen, z. B. täglich oder wöchentlich, in bestimmten Stapeln verarbeitet. Diese Methode eignet sich für Situationen, in denen eine sofortige Analyse nicht zwingend erforderlich ist, wie z. B. für historische Trendanalysen und Berichte.

Das Streaming hingegen arbeitet in Echtzeit. Es verarbeitet die Daten, sobald sie eintreffen, so dass eine Zwischenspeicherung zwischen Erfassung und Analyse nicht erforderlich ist. Das Ergebnis ist eine minimale Latenzzeit, die unmittelbare Erkenntnisse und Maßnahmen auf der Grundlage frischer Daten ermöglicht. Data Streaming ist ideal für Anwendungen, die Echtzeit-Reaktivität erfordern und auf die aktuellsten Daten angewiesen sind, wie z. B. Betrugserkennung, IoT und Echtzeitanalysen.

Was sind die Vorteile des Streaming?

Die Echtzeitverarbeitung ist ein herausragender Nutzen, insbesondere in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt, in der eine schnelle Entscheidungsfindung entscheidend ist. Diese Echtzeit-Dimension verkürzt die time-to-market erheblich.

Ein weiterer Vorteil ist die Kostenkontrolle. Data Streaming macht eine umfangreiche langfristige Datenspeicherung überflüssig und hilft Unternehmen, Speicherkosten zu sparen. Dies liegt daran, dass die Daten bei ihrem Eintreffen verarbeitet werden, wodurch der Bedarf an großen Datenspeichern, wie sie bei der herkömmlichen Stapelverarbeitung üblich sind, reduziert wird.

Data Streaming eignet sich auch hervorragend für die Verarbeitung umfangreicher Datenströme aus verschiedenen Quellen, darunter das Internet der DingeIoT, soziale Netzwerke und Online-Anwendungen. Darüber hinaus fördert Data Streaming die Automatisierung und steigert die betriebliche Effizienz. Durch die Verarbeitung von Daten und die Entscheidungsfindung in Echtzeit wird der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert und die Systeme können umgehend auf Dateneinblicke reagieren.

Was sind die Anwendungsfälle für Streaming?

Data Streaming wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wobei der Schwerpunkt auf der Echtzeitüberwachung liegt. Die Erkennung von Anomalien in Informationssystemen, Finanzsystemen und Industriemaschinen ermöglicht schnelle Reaktionen auf Abweichungen von der Norm, um Probleme zu vermeiden und den Betrieb zu optimieren.

Im Bereich der Cybersicherheit ist Streaming von entscheidender Bedeutung, um Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren, den Netzwerkverkehr zu überwachen, Eindringlinge zu erkennen und digitale Werte zu schützen.
Streaming ist eine ideale Lösung für IoT , bei denen Sensoren kontinuierlich Daten erzeugen. In der Industrie wird es häufig zur Überwachung von Parametern wie Temperatur und Druck für die Prozesssteuerung und vorausschauende Wartung eingesetzt.

Im Finanzsektor wird Streaming in großem Umfang für die Echtzeit-Marktanalyse eingesetzt und ermöglicht es Händlern und Finanzinstituten, informierte Entscheidungen zu treffen und sofort auf Marktschwankungen zu reagieren. Es unterstützt verschiedene Anwendungen, darunter den algorithmischen Handel, das Risikomanagement und die Betrugserkennung.

Über Actian Corporation

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