Die besten Datenstromlösungen und wie man sie nutzt

[vc_row] [vc_column] [vc_column_text] Manchmal, wenn Unternehmen anfangen, mit wirklich riesigen Datenmengen umzugehen, wissen sie nicht wirklich, wie sie damit umgehen sollen. Datenstreaming ist der richtige Weg — wenn Sie eine erhebliche Datenmenge in kürzester Zeit verarbeiten müssen, um Erkenntnisse zu gewinnen oder einige Operationen durchzuführen, sollten Sie eine gute Datenstream-Lösung finden. Woran denken Sie, wenn Sie „Daten“ hören? Die von Unternehmen gesammelten Informationen können für Analysen verwendet werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, und für Berichte — all dies geschieht, um die Geschäftsleistung zu verbessern und die Gewinne zu steigern. Datenströme ermöglichen es Ihnen jedoch, Geschäftseinblicke fast in Echtzeit zu gewinnen und einige Maßnahmen durchzuführen, die für die tägliche Arbeit im Unternehmen unerlässlich sind.

Was ist Datenstreaming?

Streaming-Daten bedeuten einen kontinuierlichen Fluss von Daten aus verschiedenen Quellen — Datenströme können mithilfe spezieller Technologien verarbeitet, gespeichert und analysiert werden, da sie in Echtzeit generiert werden. Das Ziel dieses Streamings ist es, einen konstanten Datenfluss zu gewährleisten, der verarbeitet werden muss, ohne dass sie zuerst von der Quelle heruntergeladen werden müssen. Datenströme können aus verschiedenen Quellen generiert werden, wobei Daten in verschiedenen Formaten und Mengen, unterschiedlichen Anwendungen, Geräten und Transaktionen verwendet werden.

Beispiele für Datenstreaming

Welche Unternehmen benötigen also Datenstreaming und warum?

• Finanzinstitute — sie müssen in Echtzeit über alle Änderungen an der Börse auf dem Laufenden bleiben, um Risiken einschätzen zu können. Datenstreaming ist jedoch auch für jedes Unternehmen wichtig, das Transaktionsinformationen verarbeiten muss.
• Soziale Medien — Datenstreaming ermöglicht die Überwachung von Beiträgen auf Social-Media-Plattformen in Echtzeit, um „Fake News“ oder „Hassreden“ zu finden. Diese Arten von Plattformen verwenden Tools, die in der Lage sind, riesige Datenmengen zu verarbeiten und bei ausgewählten Beiträgen Maßnahmen zu ergreifen.
• Fertigung — Fast alle modernen Maschinen senden Daten an Streaming-Anwendungen zur besseren Leistungskontrolle, zur Erkennung potenzieller Fehler, zur Beseitigung von Produktfehlern und zur Steigerung der Effizienz.
• E-Commerce und Einzelhandel — wenn Kunden Ihre Website besuchen, werden ihre Aktivitäten 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 für die Erstellung von Empfehlungen verwendet werden.
• Logistik und Transport — dank Datenstreaming können Sie schnell Informationen über Ihre Lkw und Autos auf dem Transport erhalten. Sie erhalten eine Warnung, wenn sie hinter dem Zeitplan zurückbleiben. Du kannst auch erfahren, ob sie früher als geplant eintreffen werden.
• Internet der Dinge — IoT-Geräte benötigen ständig Zugriff auf Daten. Es muss weiterfließen, sonst könnten sie nicht funktionieren. Aber es steckt noch mehr dahinter — jeder Informationsmangel kann zu einer Katastrophe führen.
• Spielebranche — Spieleplattformen verarbeiten jeden Tag, jeden Moment riesige Datenmengen. Sie benötigen eine zuverlässige Datenstromverarbeitung und Echtzeitüberwachung, um ein qualitativ hochwertiges Gameplay zu gewährleisten. Erfolgreiches Datenstreaming ist hier entscheidend.

Wann ist Echtzeit-Streaming notwendig?

Alle Unternehmen, deren Daten in Echtzeit analysiert werden müssen, sollten den Einsatz von Datenstreaming-Technologie in Betracht ziehen. Tatsache ist, dass in vielen Fällen der Wert einer zuvor durchgeführten Analyse nach einer Weile abnimmt — zum Beispiel, wenn Ihre Systeme nur wenig Zeit haben, um einem Kunden, der gerade Ihre Einkaufsplattform besucht, ein Produkt zu empfehlen. Datenstreaming ist nützlich, wenn Ihr Unternehmen Kostenberechnungen in Echtzeit, die Bewertung von Risiken oder die Analyse von Marktveränderungen benötigt. Datenanalysen in Echtzeit sind sehr wichtig, wenn Sie wissen müssen, was gerade passiert. Wenn die ständige Überwachung einiger Prozesse oder der Leistung von entscheidender Bedeutung ist, müssen Sie auch mit Datenströmen arbeiten.

Warum ist das Streamen von Daten schwierig?

Es ist kaum vorstellbar, wie viele Daten Ihre Systeme und Anwendungen täglich sammeln. Tatsächlich generieren Sensoren, IoT-Geräte, soziale Netzwerke und Online-Transaktionen alle Daten, die ständig überwacht und schnell verarbeitet werden müssen. Denken Sie daran, dass diese Quellgeräte häufig von verschiedenen Herstellern hergestellt werden, sodass sie Daten in einer Vielzahl von Formaten liefern können. Klingt schon kompliziert, oder? Da Unternehmen immer mehr Daten benötigen, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und gute Entscheidungen zu treffen, müssen Streaming-Datenlösungen hochgradig skalierbar sein. Benötigen Sie Hilfe beim Streamen von Daten? Unsere Experten helfen Ihnen gerne weiter — schauen Sie sich unsere an Data-Science-Dienste und finden Sie heraus, wie wir Ihrem Unternehmen helfen können

Echtzeit-Streaming-Plattformen für Big Data — Beispiele

Die Sache ist, dass Echtzeit-Datenanalysen für viele Unternehmen kein Muss sind, obwohl sie schnell viele nützliche Erkenntnisse liefern können, aber es gibt viele Unternehmen, deren Erfolg vom Datenstreaming abhängt. Hier ist eine Liste beliebter Tools für Big Data-Streaming.

Azure Stream-Analytik

Microsoft ist einer der vielen Anbieter von Datenstreaming-Plattformen. Azure Stream Analytics verwendet SQL, C#, JavaScript und Technologie für maschinelles Lernen zur Analyse. Es läuft in der Cloud, was eine schnelle und einfache Skalierbarkeit gewährleistet. Es kann große Datenmengen aus verschiedenen Quellen gleichzeitig verarbeiten und Ihnen Geschäftseinblicke bieten.

Amazon Kinesis

Kinesis verarbeitet Streaming-Daten in der Cloud — genau wie die Azure-Lösung. Offensichtlich ist es in andere Amazon-Dienste integriert, um eine vollständige Big-Data-Architektur aufzubauen, und passt zum KCL-Tool für die Entwicklung von Streaming-Anwendungen. Dieses zusätzliche Tool ermöglicht es Entwicklern, Datenströme 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, Algorithmen für maschinelles Lernen zu verwenden, um ihre Analysen zu verbessern.

Google Cloud-Datenfluss

Google verwendet Python zur Unterstützung von Datenstreaming — das ist keineswegs überraschend, da Python schnell an Popularität gewinnt und mittlerweile von vielen Entwicklern und Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt verwendet wird. Google Cloud DataFlow filtert ungenaue Daten und weist sie zurück, um zu verhindern, dass die Analytik verlangsamt wird. Dieses Tool kann zusammen mit anderen Tools (wie Apache Beam) zur Definition verwendet werden Daten-Pipelines um Daten aus mehreren Quellen zu verarbeiten.

Apache-Streaming-Projekte

Da die Nachfrage nach leistungsstarken Datenstreaming-Tools wächst, hat Apache sein traditionelles Framework für die Verarbeitung großer Datenmengen — Hadoop — hinter sich gelassen und Datenstreaming-Projekte entwickelt. Es gibt viele Open-Source-Streaming-Plattformen von Apache:

• Apache Flink — es kann Pipelines fast in Echtzeit mit hoher Fehlertoleranz verarbeiten. Flink ermöglicht die Batch- und Stream-Verarbeitung. Diese Lösung wird oft mit Apache Spark verglichen, obwohl es einige Unterschiede in der Implementierung zwischen diesen beiden gibt. Flink verwendet Daten aus verteilten Speichersystemen wie HDFs, da es kein eigenes Datenspeichersystem hat. Es ist skalierbar und unterstützt in Java und Scala geschriebene Programme.
• 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, unterstützt es mehrere Programmiersprachen, darunter SQL, Python oder R. Es kann im Speicher verarbeitet werden, was es sehr effektiv macht. Entwickler verwenden Spark-Streaming, um fehlertolerante Streaming-Anwendungen zu erstellen. Es gibt nur wenige Datenstreaming-Tools, die von Entwicklern und Datenwissenschaftlern so geschätzt werden wie Apache Spark. Strukturiertes Streaming ist das Hauptmodell für den Umgang mit Streaming-Datensätzen. Beim strukturierten Streaming wird ein Datenstrom als Tabelle behandelt, die kontinuierlich angehängt wird. Dies führt zu einem Stream-Verarbeitungsmodell, das einem Batch-Verarbeitungsmodell sehr ähnlich ist. Sie drücken Ihre Streaming-Berechnung als standardmäßige Batch-ähnliche Abfrage aus, wie in einer statischen Tabelle, aber Spark führt sie als inkrementelle Abfrage für die unbegrenzte Eingabetabelle aus.
• Apache Storm — das läuft auf Hadoop YARN. Tatsächlich wird es oft mit Hadoop verglichen, mit einem Unterschied: Es befasst sich mit der Datenverarbeitung in Echtzeit, so wie Hadoop mit der Stapelverarbeitung umgeht. Das Schöne daran ist, dass es mit jeder Programmiersprache verwendet werden kann. Ähnlich wie andere Apache-Lösungen für das Datenstreaming 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.Besuchen Sie unseren Blog für ausführlichere Artikel zur Automatisierung von Datenpipelines:

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