Batch Processing mit täglicher Latenz reicht nicht aus. Der Kunde möchte Conversions, Umsatz und Anomalien in Echtzeit sehen. Apache Flink mit Kafka ermöglichte uns den Aufbau einer Streaming-Analytics-Pipeline.
Warum Flink (und nicht Spark Streaming)¶
Spark Streaming ist Micro-Batch — Latenz im Sekundenbereich. Flink ist echtes Streaming — Event-by-Event-Processing mit Millisekunden-Latenz. Für Echtzeit-Dashboards und Alerting ist der Unterschied fundamental.
Flink bietet Exactly-Once-Semantik, Event-Time-Processing (nicht nur Processing Time) und anspruchsvolles Windowing.
Pipeline-Architektur¶
E-Commerce-Events (Page View, Add to Cart, Purchase) → Kafka Topics → Flink Jobs → Ausgabe an Elasticsearch (Dashboards) + Kafka (Alerting) + S3 (Archiv).
Flink Jobs¶
- Echtzeit-Aggregation: Umsatz pro Minute, Conversion Funnel, aktive Nutzer
- Anomalieerkennung: Sliding Window, Vergleich mit historischem Durchschnitt
- Sessionization: Gruppierung von Events in User Sessions basierend auf Aktivitätspausen
- Enrichment: Join mit Referenzdaten (Produktkatalog, Nutzersegmente)
Betriebserfahrung¶
Flink auf Kubernetes läuft im HA-Modus mit Checkpointing nach S3. Savepoints für geplante Upgrades — Job stoppen, upgraden, vom Savepoint neu starten. Kein Datenverlust.
Monitoring: Flink liefert Hunderte von Metriken an Prometheus. Die wichtigsten: Checkpoint Duration, Backpressure, Throughput, Consumer Lag.
Streaming ist das neue Batch¶
Echtzeit-Analytics ist kein Luxus — es ist ein Wettbewerbsvorteil. Flink mit Kafka bietet eine Stream-Processing-Plattform, die von einfachen Aggregationen bis hin zu komplexem CEP alles bewältigt.
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