Die wichtigsten Open-Source-Lösungen, um große Datenmengen effizient zu nutzen

Open Source, Open-Source-Lösungen

175 Zettabyte (ZB) Daten werden laut IWD im Jahr 2025 weltweit gespeichert. Um diese abstrakte Zahl besser einordnen zu können: Das ist fünfmal so viel wie 2018. Ein ZB entspricht rund zwei Billionen Filmen. An sich ist dies erstmal eine erfreuliche Nachricht für Unternehmen. Denn mehr Daten erweitern ihre Möglichkeiten, daraus wertvolle Erkenntnisse abzuleiten.

Doch leider versäumen viel zu viele Unternehmen, die dafür erforderliche IT-Infrastruktur aufzubauen. Eine Übersicht über Open-Source-Lösungen, mit denen Unternehmen auch große Datenmengen intelligent und effizient nutzen.

Anzeige

So viel vorab: Nehmen die Daten eines Unternehmens zu, führt dies oftmals zu Problemen. Gerade manuelle Prozesse entpuppen sich dann als ineffizient, weil schlicht zu viele Personen zu viel Zeit damit verbringen, die Daten zu analysieren, relevante Daten zu aggregieren und für weitere Analysen aufzubereiten. Teilweise überfordern die Datenströme auch die bestehende IT-Infrastruktur – können gar nicht oder erst mit zeitlicher Verzögerung verarbeitet werden.

Stellt sich die Frage, wie Unternehmen ihre IT-Infrastruktur umstrukturieren, um auch große Datenmengen effizient, intelligent und in Echtzeit analysieren und verarbeiten zu können. Die gute Nachricht: Das bestehende Open-Source-Ökosystem bietet differenzierte Lösungen. Was die Ausgangslage etwas verkompliziert: Unternehmen werden nicht den einen goldenen Weg für alle Lösungen finden, vielmehr sollten sie abhängig von ihren individuellen Zielen für sich passende IT-Lösungen aufbauen. Der gemeinsame Nenner: Alle Lösungen basieren auf Open Source und sind daher sehr flexibel und erweiterbar.

Eine Übersicht über die wichtigsten Open-Source-Lösungen, damit Unternehmen das Maximum aus ihren Daten herausholen:

Clickhouse

ClickHouse ist ein quelloffenes Cloud Data Warehouse und ermöglicht die Erstellung von analytischen Datenberichten in Echtzeit mithilfe von erweiterten SQL-Abfragen. Die Analyse großer Datenmengen ist eine der größten Herausforderungen für viele PostgreSQL-Benutzer. Während ein Unternehmen weiter expandiert und viele Daten ausgetauscht werden, ist die Effizienz der Datenspeicherung in der Datenbank von Bedeutung. Das Open-Source-Tool komprimiert Daten und speichert auch große Mengen an Daten zu geringen Kosten. Clickhouse kann sowohl als eigenständige Datenbank genutzt werden als auch mit anderen Diensten verbunden werden.

PostgreSQL

PostgreSQL gilt als bewährtes, zuverlässiges und flexibles Datenbankmanagementsystem. Es garantiert, dass die Daten mit den Regeln übereinstimmen, die ein Unternehmen für die einzelnen Datenfelder festgelegt hat – kann aber an seine Grenzen stoßen, wenn bei wachsenden Datenmengen nicht sinnvoll durch andere Lösungen ergänzt.

NL Icon 2
Newsletter Box

Mit Klick auf den Button "Jetzt Anmelden" stimme ich der Datenschutzerklärung zu.

Apache Kafka

Apache Kafka ist ein zentralisiertes Event-Streaming-Framework, das Echtzeit-Datentransport für jedes Unternehmen ermöglicht. Mit Apache Kafka lassen sich Datenströme zuverlässig an einem Ort verwalten und transportieren. Außerdem bietet es die Möglichkeit, andere Dienste, Cloud-Regionen sowie externe Systeme zu integrieren.

Apache Kafka Connect

Mit diesem quelloffenen Dienst können Nutzer ihre Daten aus einem Topic in die Zieltechnologie ableiten, indem Sie die Endpunkte definieren. Außerdem ermöglicht Apache Kafka die nahtlose Integration von Kafka mit dem Rest der Datenarchitektur mit einer Konfigurationsdatei, die die Quelle und das Ziel der Daten des Nutzers definiert.

Apache Kafka MirrorMaker2

Der vollständig verwaltete, quelloffene und verteilte Dateireplikationsdienst ermöglicht die Datenreplikation von Cluster zu Cluster, Disaster Recovery und geografische Nähe über mehrere Cloud-Anbieter und Regionen hinweg. Außerdem können Benutzer Replikationsflüsse definieren, um eine Reihe von Themen zwischen mehreren Kafka-Clustern synchron zu halten.

Klaw

Klaw ist ein Open-Source-Tool für die Verwaltung von Apache Kafka-Themen und -Schemata im Self-Service Verfahren durchzuführen. Es bietet eine Selbstbedienungs-Benutzeroberfläche, über die Änderungen an der Apache-Kafka-Konfiguration beantragt werden können. Zu den Änderungen, die vorgenommen werden können, gehören das Hinzufügen und Definieren von Rollen für Kafka-Benutzer, das Erstellen und Verschieben von Themen von einer Umgebung in eine andere, das Erstellen und Aktualisieren von Schemata, die Autorisierung von Benutzern für die Produktion in oder den Konsum von Topics sowie das Hinzufügen von Konnektoren.

Karapace

Karapace bietet eine vollständig quelloffene Kafka-Schema-Registry, auf die Anwendungen zugreifen können, um Nachrichten in gängigen Formaten wie AVRO, Protobuf und JSON zu serialisieren und zu deserialisieren. Durch das Hinzufügen von Karapace zu Kafka-Projekten erhalten Nutzer zusätzliche Funktionen, die in ereignisgesteuerten oder anderen datenzentrierten Anwendungen nützlich sein können. Sobald die Schema-Registry durchgeführt ist, können Nutzer Ihre Nutzdaten validieren, bevor sie den Datensatz weiterleiten.

Apache Flink

Flink ist eine verwaltete und quelloffene Streaming-SQL-Engine für die zustandsorientierte Verarbeitung von Datenströmen. Außerdem bietet Flink die Möglichkeit, SQL-Abfragen auf einen Datenstrom anzuwenden. Die Lösung unterstützt Unternehmen beim Übergang von der Stapelverarbeitung zur hochleistungsfähigen Stream-Verarbeitung.

Holger Hammel Aiven

Holger Hammel

Aiven -

Vice President Engineering

Holger Hammel ist Vice President Engineering bei Aiven, einem Managed-Cloud-Service-Unternehmen, das weltweit Open-Source-Datentechnologien anbietet. Mit Hauptsitz in Helsinki und Niederlassungen in Berlin, Boston, Paris, Toronto, Sydney und Singapur bietet Aiven verwaltete Open-Source-Datentechnologien wie PostgreSQL, Apache Kafka und OpenSearch in allen wichtigen Clouds an.
Anzeige

Weitere Artikel

Newsletter Box

Mit Klick auf den Button "Jetzt Anmelden" stimme ich der Datenschutzerklärung zu.