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Batch- und Streaming-Datenverarbeitung

Einleitung

Ähnlich wie Öl einst die industrielle Revolution antrieb, treiben Daten heute die digitale Transformation voran. Unternehmen sammeln, analysieren und nutzen Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Doch die Art und Weise, wie diese Daten verarbeitet werden, ist entscheidend für den Erfolg einer Organisation. Zwei der gängigsten Methoden zur Verarbeitung von Daten sind die Batch-Verarbeitung und die Stream-Verarbeitung. Jede Methode hat ihre eigenen Vorteile, Nachteile und spezifische Anwendungsfälle. In diesem Blogartikel werfen wir einen genaueren Blick auf beide Ansätze, definieren sie, und vergleichen ihre Vor- und Nachteile, um herauszufinden, wann welche Methode am besten geeignet ist.

Definitionen

Batch-Verarbeitung
Die Batch-Verarbeitung ist ein Verfahren, bei dem Daten in zeitlich abgegrenzten Gruppen gesammelt und in festgelegten Intervallen verarbeitet werden. Typische Auslöser sind zeitgesteuerte Ereignisse (z. B. tägliche oder monatliche Verarbeitung) oder ereignisbasierte Trigger (z. B. Erreichen einer bestimmten Datensatzanzahl).

Streaming-Verarbeitung
Die Streaming-Verarbeitung ist ein Verfahren zur kontinuierlichen, nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung. Sie wird durch das sofortige Eintreffen neuer Daten oder durch regelmäßige Zeitintervalle (z. B. jede Sekunde) ausgelöst.

Merkmale

MerkmalBatch-VerarbeitungStreaming-Verarbeitung
DefinitionVerarbeitung von Daten in diskreten Blöcken (Batches) in zeitlich definierten Intervallen.Kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen nahezu in Echtzeit.
AuslöserZeitgesteuerte Ereignisse (feste Zeitpunkte, Endgültige Zeitfenster), ereignisbasierte Trigger (Erreichen einer bestimmten Datensatzanzahl, Änderung eines Statuswerts, externe Signale)Eintreffende Daten, zeitbasierte Trigger (feste Intervalle, Fensterfunktionen)
VerarbeitungPeriodisch, in der Regel außerhalb von SpitzenzeitenKontinuierlich, sobald neue Daten verfügbar sind
LatenzHöhere Latenz zwischen Datenerzeugung und VerarbeitungSehr niedrige Latenz
AnwendungsfälleErstellung von Berichten, Verarbeitung von Transaktionsdaten, Backups, Generierung von RechnungenEchtzeit-Überwachung, Betrugserkennung, Personalisierung, Analyse von Social-Media-Streams
Merkmale

Vor- und Nachteile der Batch-Verarbeitung

Vorteile:

  1. Effizienz bei großen Datenmengen: Batch-Verarbeitung ist besonders effizient, wenn es um die Verarbeitung großer Mengen an Daten geht. Daten werden gesammelt und dann in einem Durchgang verarbeitet, was zu einer effizienten Ressourcennutzung führt.
  2. Verlässlichkeit: Da die Verarbeitung nach einem festgelegten Zeitplan erfolgt, ist sie in der Regel einfacher zu testen und zu überwachen. Dies führt zu einer stabilen und vorhersagbaren Umgebung.
  3. Kosteneffizienz: Da die Daten in großen Mengen verarbeitet werden, können Kosten für Rechenressourcen und Speicher in vielen Fällen optimiert werden.
  4. Vereinfachte Architektur: Batch-Verarbeitung hat oft eine klarere und einfachere Architektur, da die Verarbeitung in definierten Intervallen erfolgt.

Nachteile:

  1. Verzögerung: Der größte Nachteil der Batch-Verarbeitung ist die Verzögerung. In vielen Fällen vergehen Stunden oder sogar Tage, bevor die Daten verarbeitet und analysiert werden können.
  2. Echtzeit-Anforderungen: In Szenarien, in denen Echtzeit-Ergebnisse benötigt werden (z. B. Betrugserkennung oder personalisierte Angebote), ist die Batch-Verarbeitung ungeeignet.
  3. Ressourcenintensiv in Spitzenzeiten: Da die Verarbeitung in regelmäßigen Abständen und in großen Blöcken erfolgt, können zu Spitzenzeiten große Ressourcen benötigt werden.

Vor- und Nachteile der Streaming-Verarbeitung

Vorteile:

  1. Echtzeit-Analyse: Streaming-Daten ermöglichen es, Daten nahezu in Echtzeit zu analysieren. Dies ist besonders vorteilhaft in Situationen, in denen schnelle Reaktionen erforderlich sind, wie bei der Überwachung von Börsenkursen oder der Betrugserkennung im Finanzwesen.
  2. Kontinuierliche Verarbeitung: Anstatt auf die Datenverarbeitung zu warten, erfolgt diese kontinuierlich, was zu einer schnelleren Erkenntnisgewinnung führt.
  3. Niedrigere Latenz: Die Zeit zwischen dem Empfang und der Verarbeitung von Daten ist sehr gering, was besonders in zeitkritischen Anwendungen von Vorteil ist.
  4. Skalierbarkeit: Da Streaming-Systeme kontinuierlich und parallel arbeiten, lassen sie sich in der Regel einfacher skalieren, um große Datenströme zu bewältigen.

Nachteile:

  1. Komplexere Architektur: Die Implementierung eines Streaming-Systems erfordert oft eine kompliziertere Architektur und kann schwieriger zu entwickeln, testen und warten sein.
  2. Hohe Anforderungen an Rechenressourcen: Streaming erfordert oft mehr Rechenleistung, da die Daten kontinuierlich verarbeitet werden. Dies kann zu höheren Kosten führen.
  3. Datenkonsistenz: Da Daten in Echtzeit verarbeitet werden, kann es schwieriger sein, eine vollständige Konsistenz sicherzustellen, insbesondere wenn Fehler auftreten oder der Datenstrom unterbrochen wird.

Typische Anwendungsfälle für Batch-Verarbeitungen

Die Batch-Verarbeitung ist ideal in den Szenarien, in denen Echtzeit-Verarbeitungen keine Voraussetzung sind und große Mengen historischer Daten in regelmäßigen Abständen verarbeitet werden müssen:

  1. Berichtswesen und Data Warehousing: Unternehmen sammeln täglich Daten, die in nächtlichen Batches verarbeitet werden, um Berichte zu erstellen.
  2. Backups und Archivierung: Große Mengen an Daten können regelmäßig in einem Batch gesichert oder archiviert werden.
  3. ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load): Daten aus verschiedenen Quellen werden gesammelt, transformiert und in ein Data Warehouse geladen.
  4. Abrechnungen und Fakturierungen: Abrechnungsprozesse in Versorgungsunternehmen oder Banken laufen oft in regelmäßigen Abständen, typischerweise am Ende eines Abrechnungszeitraums.

Typische Anwendungsfälle für die Streaming-Verarbeitung

Die Streaming-Datenverarbeitung ist dann sinnvoll, wenn Echtzeit-Analyse und sofortige Reaktionen erforderlich sind:

  1. Betrugserkennung: Finanzinstitute nutzen Streaming-Daten, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen und potenziell betrügerische Aktivitäten sofort zu erkennen und zu verhindern.
  2. Echtzeit-Überwachung: Unternehmen, die IoT-Geräte verwenden, wie etwa Smart-Home-Anbieter, müssen kontinuierlich Daten von Geräten erfassen, um deren Zustand zu überwachen und bei Fehlfunktionen sofort reagieren zu können.
  3. Empfehlungssysteme: E-Commerce-Websites oder Streaming-Plattformen analysieren kontinuierlich das Nutzerverhalten, um in Echtzeit personalisierte Empfehlungen auszugeben.
  4. Marktanalyse: Börsen und Handelssysteme benötigen Streaming-Verarbeitungen, um auf Marktschwankungen in Echtzeit zu reagieren.

Technologiestack für Batch- und Streaming-Verarbeitung

Batch-Verarbeitung:

  • Apache Hadoop: Ein verteiltes Framework zur Batch-Verarbeitung großer Datenmengen.
  • Apache Spark: Ein skalierbares System, das sowohl Batch- als auch Streaming-Verarbeitung unterstützt, jedoch ursprünglich für Batch-Prozesse entwickelt wurde.
  • Amazon Redshift: Ein Data-Warehouse-System, das für die Verarbeitung großer Datenmengen in Batches ausgelegt ist.
  • Google BigQuery: Ein cloudbasiertes Tool, das für Batch-Analytics verwendet wird.

Streaming-Verarbeitung:

  • Apache Kafka: Eine verteilte Streaming-Plattform, die für die Erfassung und Verarbeitung von Echtzeitdaten entwickelt wurde.
  • Apache Flink: Ein System zur verteilten Stream-Verarbeitung, das hochskalierbare, niedrig-latente Echtzeitanalysen ermöglicht.
  • Amazon Kinesis: Ein Cloud-Service zur Echtzeitverarbeitung von Datenströmen.
  • Apache Storm: Eine Open-Source-Plattform für die Echtzeitdatenverarbeitung.

Fazit

Sowohl Batch- als auch Streaming-Verarbeitung haben ihre Berechtigung, abhängig von den spezifischen Anforderungen einer Organisation. Während Batch-Verarbeitung ideal für die Analyse und Verarbeitung großer, historischer Datenmengen geeignet ist, kommt die Streaming-Verarbeitung dann zum Einsatz, wenn Echtzeit-Datenverarbeitung und schnelle Reaktionszeiten entscheidend sind. Bei der Wahl zwischen den beiden Ansätzen sollten Organisationen ihre individuellen Geschäftsanforderungen und Ressourcen im Blick behalten.

Ein gut durchdachtes und implementiertes System, das die richtige Mischung aus Batch- und Streaming-Technologien verwendet, kann entscheidend zur Effizienzsteigerung und Wettbewerbsfähigkeit beitragen.


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