Streaming-Datenbanken

Kapitel 3. Bereitstellung von Echtzeitdaten

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

In Kapitel 2 haben wir die Daten von der Streaming-Plattform umwandeln und in ein Sink-Topic stellen lassen. Die vorverarbeiteten Daten befinden sich jetzt in einem Topic der Streaming-Plattform. In Abbildung 3-1 sind das Sink-Topic und der OLAP-Datenspeicher in der analytischen Ebene hervorgehoben.

Als Nächstes müssen wir die Echtzeitdaten für die Verbraucher bereitstellen. In diesem Kapitel geht es um die Bereitstellung von angereicherten Echtzeitdaten für den Endnutzer. Diese Phase der Echtzeitdaten-Pipeline ist die letzte Meile, die Streaming-Daten durchlaufen, bevor sie dem Endnutzer präsentiert werden.

Abbildung 3-1. Die vorverarbeiteten Daten stehen im Sink-Topic für Echtzeit-Analysen in benutzerseitigen Dashboards oder Anwendungen zur Verfügung

Real-Time-Erwartungen

Um Echtzeit-Analysen für die von uns identifizierten Verbraucher (Menschen und Anwendungen) bereitzustellen, sollte eine Reihe von Service Level Agreements (SLAs) berücksichtigt werden. In unserem Anwendungsfall Clickstream haben wir keine Anforderungen an den Endnutzer oder die Anwendung gestellt. Da wir jedoch Analysen in Echtzeit bereitstellen wollen, sollten wir einige Metriken berücksichtigen:

Latenz

Misst die Zeit, die eine ...