Manchmal, wenn Unternehmen mit wirklich riesigen Datenmengen zu tun haben, wissen sie nicht, wie sie damit umgehen sollen. Data streaming ist die Lösung – wenn Sie eine beträchtliche Datenmenge in kurzer Zeit verarbeiten müssen, um Erkenntnisse zu gewinnen oder bestimmte Operationen durchzuführen, sollten Sie eine gute Data-Stream-Lösung finden.
Was denken Sie, wenn Sie "Daten" hören? Informationen, die von Unternehmen gesammelt werden, können für Analysen verwendet werden, um nützliche Insights zu gewinnen und Berichte zu erstellen – all dies, um die Geschäftsleistung zu verbessern und den Gewinn zu steigern. Data streams ermöglichen es Ihnen jedoch, Business Insights nahezu in Echtzeit zu gewinnen und Aktionen durchzuführen, die für die tägliche Arbeit im Unternehmen unerlässlich sind.
Was ist Data Streaming?
Streaming data bedeutet einen kontinuierlichen Datenfluss aus verschiedenen Quellen – data streams können mit speziellen Technologien verarbeitet, gespeichert und analysiert werden, während sie in Echtzeit generiert werden. Ziel dieses Streamings ist es, einen konstanten Datenfluss zur Verarbeitung sicherzustellen, ohne die Daten zuerst von der Quelle herunterladen zu müssen. Data streams können aus verschiedenen Arten von Quellen generiert werden, wobei Daten in verschiedenen Formaten und Volumina, verschiedenen Anwendungen, Geräten und Transaktionen verwendet werden.
Beispiele für Data Streaming
Welche Art von Unternehmen benötigen Data Streaming und warum?
- Finanzinstitute – sie müssen in Echtzeit über alle Änderungen an der Börse auf dem Laufenden bleiben, um Risiken zu bewerten, aber Data Streaming ist auch für jedes Unternehmen wichtig, das Transaktionsinformationen verarbeiten muss.
- Social Media – Data Streaming ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Beiträgen auf Social-Media-Plattformen, um "Fake News" oder "Hate Speech" zu finden. Diese Plattformen verwenden Tools, die in der Lage sind, riesige Datenmengen zu verarbeiten und Maßnahmen gegen ausgewählte Beiträge zu ergreifen.
- Manufacturing – fast alle modernen Maschinen senden Daten an Streaming-Anwendungen, um die Leistung besser zu steuern, potenzielle Fehler zu erkennen, Defekte in Produkten zu beseitigen und die Effizienz zu steigern.
- E-Commerce und Retail – wenn Kunden Ihre Website besuchen, wird ihre Aktivität verfolgt. Sie können erfahren, wonach sie gesucht haben, was sie gekauft haben und welche Daten sie auf der Website hinterlassen haben. All diese Daten über ihre Entscheidungen und Präferenzen können in Echtzeit verwendet werden, um Empfehlungen zu erstellen.
- Logistik und Transport – dank Data Streaming können Sie schnell Informationen über Ihre Lkw und Pkw im Transit erhalten. Sie erhalten eine Benachrichtigung, wenn sie sich verspäten. Sie können auch erfahren, ob sie früher als geplant ankommen.
- Internet Of Things – IoT-Geräte benötigen ständig Zugriff auf Daten. Sie müssen ständig fließen, da sie sonst nicht funktionieren würden. Darüber hinaus könnte jeder Informationsmangel eine Katastrophe verursachen.
- Game Industry – Gaming-Plattformen verarbeiten jeden Tag, jeden Moment riesige Datenmengen. Sie benötigen eine zuverlässige Data-Stream-Verarbeitung und Echtzeitüberwachung, um ein qualitativ hochwertiges Gameplay zu gewährleisten. Erfolgreiches Data Streaming ist hier entscheidend.
Wann ist Real-Time Streaming notwendig?
Alle Unternehmen, die ihre Daten in Echtzeit analysieren müssen, sollten die Verwendung von Data-Streaming-Technologie in Betracht ziehen. Es ist eine Tatsache, dass in vielen Fällen der Wert einer zuvor durchgeführten Analyse nach einer Weile abnimmt – zum Beispiel, wenn Ihre Systeme nur wenig Zeit haben, einem Kunden, der Ihre Einkaufsplattform gerade besucht, ein Produkt zu empfehlen. Data Streaming ist nützlich, wenn Ihr Unternehmen Echtzeitberechnungen von Kosten, Risikobewertungen oder Analysen von Marktveränderungen benötigt. Real-time data analytics ist sehr wichtig, wenn Sie wissen müssen, was gerade passiert. Wenn die ständige Überwachung bestimmter Prozesse oder der Leistung entscheidend ist, müssen Sie auch mit Data Streams arbeiten.
Warum ist Streaming Data schwierig?
Es ist schwer, sich die Datenmenge vorzustellen, die Ihre Systeme und Anwendungen jeden Tag sammeln. Tatsächlich generieren Sensoren, IoT-Geräte, soziale Netzwerke und Online-Transaktionen Daten, die ständig überwacht und auf die schnell reagiert werden muss. Beachten Sie, dass diese Quellgeräte oft von verschiedenen Herstellern hergestellt werden, sodass sie Daten in verschiedenen Formaten liefern können. Klingt schon kompliziert, oder? Da Unternehmen immer mehr Daten benötigen, um nützliche Insights zu gewinnen und gute Entscheidungen zu treffen, müssen Streaming-Data-Lösungen hoch skalierbar sein.
Benötigen Sie Hilfe bei Streaming Data? Unsere Experten sind hier, um Ihnen zu helfen – sehen Sie sich unsere Data-Science-Services an und erfahren Sie, wie wir Ihrem Unternehmen helfen können.
Real-time Streaming Platforms for Big Data – Beispiele
Für viele Unternehmen ist Real-time Data Analytics keine Must-have-Funktion, obwohl sie schnell viele nützliche Insights liefern kann, aber es gibt viele Unternehmen, deren Erfolg von Data Streaming abhängt. Hier ist eine Liste beliebter Tools für Big Data Streaming.
- Azure Stream Analytics
Microsoft ist einer der vielen Anbieter von Data-Streaming-Plattformen. Azure Stream Analytics verwendet SQL, C# JavaScript und Machine-Learning-Technologie für die Analyse. Es läuft in der Cloud, was eine schnelle und einfache Skalierbarkeit gewährleistet. Es kann Big Data aus verschiedenen Quellen gleichzeitig verarbeiten und Ihnen Business Insights liefern.
- Amazon Kinesis
Kinesis verarbeitet Streaming Data in der Cloud – genau wie die Azure-Lösung. Natürlich ist es in andere Amazon-Services integriert, um eine vollständige Big-Data-Architektur aufzubauen, und wird mit dem KCL-Tool zur Entwicklung von Streaming-Anwendungen geliefert. Dieses zusätzliche Tool ermöglicht es Entwicklern, Data Streams für Dashboard-Benachrichtigungen zu verwenden. Es ist skalierbar und hochflexibel – es ermöglicht Unternehmen, von grundlegenden Berichten und Analysen zu profitieren, ermöglicht es ihnen aber auch, Machine-Learning-Algorithmen zu verwenden, um ihre Analysen zu verbessern.
- Google Cloud DataFlow
Google verwendet Python zur Unterstützung von Data Streaming – das ist nicht überraschend, da Python schnell an Popularität gewinnt und mittlerweile von vielen Entwicklern und Data Scientists auf der ganzen Welt verwendet wird. Google Cloud DataFlow filtert und verwirft ungenaue Daten, um zu verhindern, dass sich die Analyse verlangsamt. Dieses Tool kann mit anderen (wie Apache Beam) verwendet werden, um Data Pipelines zu definieren, um Daten aus mehreren Quellen zu verarbeiten.
- Apache Streaming Projects
Da die Nachfrage nach leistungsstarken Data-Streaming-Tools wächst, hat sich Apache von seinem traditionellen Framework für die Big-Data-Verarbeitung – Hadoop – abgewendet und Data-Streaming-Projekte entwickelt. Es gibt viele Apache Open-Source-Streaming-Plattformen:
- Apache Flink – es kann Data Pipelines nahezu in Echtzeit mit hoher Fehlertoleranz verarbeiten. Flink ermöglicht Batch- und Stream-Verarbeitung. Diese Lösung wird oft mit Apache Spark verglichen, obwohl es einige Unterschiede in der Implementierung zwischen den beiden gibt. Flink verwendet Daten aus verteilten Speichersystemen wie HDFs, da es kein eigenes Datenspeichersystem hat. Es ist skalierbar und unterstützt Programme, die in Java und Scala geschrieben sind.
- Apache Spark – dieses zuvor erwähnte Tool ist sehr beliebt geworden. Spark kann eigenständig oder auf Hadoop YARN (einer der Hauptkomponenten von Hadoop) ausgeführt werden. Obwohl es in Scala geschrieben wurde, kann es mehrere Programmiersprachen unterstützen, darunter SQL, Python oder R. Es ist in der Lage, In-Memory-Verarbeitung durchzuführen, was es sehr effektiv macht. Entwickler verwenden Spark Streaming, um fehlertolerante Streaming-Anwendungen zu erstellen. Es gibt nur wenige Data-Streaming-Tools, die von Entwicklern und Data Scientists so geschätzt werden wie Apache Spark. Structured Streaming ist das Hauptmodell für die Verarbeitung von Streaming-Datensätzen. In Structured Streaming wird ein Data Stream als eine Tabelle behandelt, die kontinuierlich erweitert wird. Dies führt zu einem Stream-Verarbeitungsmodell, das einem Batch-Verarbeitungsmodell sehr ähnlich ist. Sie drücken Ihre Streaming-Berechnung als eine Standard-Batch-ähnliche Abfrage auf einer statischen Tabelle aus, aber Spark führt sie als inkrementelle Abfrage auf der unbegrenzten Eingabetabelle aus.
- Apache Storm – dies läuft auf Hadoop YARN. Tatsächlich wird es oft mit Hadoop verglichen, mit einem Unterschied – es befasst sich mit der Echtzeit-Datenverarbeitung so, wie Hadoop sich mit der Batch-Verarbeitung befasst. Das Schöne daran ist, dass es mit jeder Programmiersprache verwendet werden kann. Ähnlich wie andere Apache-Lösungen für Data Streaming gewährleistet es Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. Es wird oft in Kombination mit anderen Apache-Tools wie Kafka oder Spark verwendet.
Dies sind nur 3 der bekannten Apache-Lösungen für Datenstreaming — es gibt noch mehr und alle haben ihre eigenen spezifischen Eigenschaften. Viele Unternehmen müssen große Datenmengen aufnehmen und in Echtzeit verarbeiten. Wie können Sie die beste Datenstreaming-Lösung für Ihr Unternehmen auswählen? Der Vergleich der oben genannten Plattformen ist nicht einfach. Kontaktiere uns! Wir freuen uns, die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zu erfahren und Sie zu beraten.
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