Datenströme sind kontinuierliche Flüsse von Daten, die in Echt oder nahezu in Echtzeit verarbeitet werden. Hier sind einige wichtige Punkte zu Datenströmen: - **Definition**: Datenströme beziehen sich auf die Übertragung von Daten in Form von Sequenzen, die fortlaufend ankommen, oft in Form von Ereignissen oder Nachrichten. - **Anwendungsgebiete**: Sie werden häufig in Bereichen wie IoT (Internet of Things), Finanzdienstleistungen (z.B. Aktienkurse), Social Media (z.B. Tweets), Echtzeitanalysen und Streaming-Diensten verwendet. - **Technologien**: Zu den Technologien, die Datenströme verarbeiten, gehören Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm und Amazon Kinesis. - **Verarbeitung**: Datenströme können in zwei Hauptkategorien verarbeitet werden: - **Stream Processing**: Verarbeitung der Daten in Echtzeit, während sie ankommen. - **Batch Processing**: Verarbeitung von Daten in Gruppen oder Batches, die zu einem späteren Zeitpunkt gesammelt werden. - **Herausforderungen**: Zu den Herausforderungen gehören die Handhabung von Datenvolumen, Latenzzeiten, Datenintegrität und die Gewährleistung der Skalierbarkeit. - **Vorteile**: Echtzeit-Analysen, schnellere Entscheidungsfindung, verbesserte Benutzererfahrung und die Möglichkeit, sofort auf Ereignisse zu reagieren. Datenströme sind ein zentrales Element moderner Datenarchitekturen und ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Einblicke aus kontinuierlich anfallenden Daten zu gewinnen.