Ereignisstrom

Ein Ereignisstrom ist eine endlose Folge von kleinen Meldungen. Jede Meldung hält fest, dass etwas passiert ist: eine Karte wurde belastet, ein Video gestartet, ein Temperatursensor hat gemessen. Solche Meldungen nennt man Ereignisse. Sie tragen fast immer einen Zeitstempel, also die genaue Uhrzeit des Geschehens. Anders als eine Tabelle, die man von oben bis unten lesen kann, hat ein Strom kein Ende: Es kommt ständig Neues nach. Programme lesen deshalb nicht die ganze Menge auf einmal, sondern arbeiten sie Stück für Stück ab, sobald sie eintrifft.

Warum Unternehmen nicht bis zum nächsten Morgen warten wollen

Lange Zeit funktionierten Firmen-IT-Systeme nach einem einfachen Muster. Tagsüber wurden Daten gesammelt, nachts lief ein großes Auswertungsprogramm, morgens lagen die Zahlen vor. Dieses Verfahren heißt Stapelverarbeitung, weil es Daten in großen Portionen abarbeitet. Für Monatsberichte reicht das völlig aus. Für viele heutige Anwendungen ist es zu langsam.

Ein Beispiel ist Kreditkartenbetrug. Wenn eine Karte innerhalb von vier Minuten in Hamburg und in Bangkok benutzt wird, muss die Bank sofort reagieren. Eine Warnung am nächsten Morgen ist wertlos, das Geld ist dann weg. Mit einem Ereignisstrom prüft das System jede Zahlung im Moment der Buchung. Typisch sind Reaktionszeiten von deutlich unter einer Sekunde.

Auch in der KI spielt das eine wachsende Rolle. Modelle, die Nachfrage, Preise oder Maschinenverschleiß vorhersagen, werden mit frischen Ereignissen gefüttert. Ein Empfehlungssystem, das dein Verhalten von gestern kennt, ist schlechter als eines, das die letzten drei Klicks kennt. Der Wert einer Information sinkt oft mit jeder Minute, die sie alt wird.

Vom Erzeuger über das Log zum Verbraucher

Am Anfang steht der Erzeuger, auf Englisch Producer. Das ist irgendein Programm, das ein Ereignis meldet: die Kassensoftware, die App, der Sensor. Der Erzeuger schickt die Meldung nicht direkt an den Empfänger. Er legt sie in einer Art Zwischenlager ab, das man sich als sehr langes Notizbuch vorstellen kann. Neue Einträge kommen immer unten dazu, bestehende werden nie verändert.

Dieses Notizbuch heißt Log. Am anderen Ende sitzen die Verbraucher, die Consumer. Jeder von ihnen merkt sich, bis zu welcher Zeile er gelesen hat, und arbeitet sich weiter vor. Der Clou daran: Mehrere Verbraucher können denselben Strom unabhängig voneinander lesen. Die Betrugserkennung, die Buchhaltung und die Statistikabteilung nutzen dieselben Zahlungsereignisse, ohne sich gegenseitig zu stören.

Die bekannteste Software dafür ist Apache Kafka, daneben gibt es Dienste wie Amazon Kinesis oder Google Pub/Sub. Sie verteilen den Strom auf viele Rechner, damit auch Millionen Ereignisse pro Sekunde durchpassen. Ein häufiger Irrtum ist, ein Ereignisstrom sei einfach eine schnelle Datenbank. Der Unterschied liegt in der Blickrichtung: Eine Datenbank speichert den aktuellen Zustand, ein Ereignisstrom speichert die Abfolge der Veränderungen. Aus der Abfolge lässt sich der Zustand jederzeit neu berechnen.

Wo Ereignisströme im Alltag mitlaufen

Die meisten Ereignisströme sieht man nie, man merkt nur ihr Ergebnis. Die Paketverfolgung, die den Standort einer Sendung fortlaufend aktualisiert, ist einer. Ebenso die Live-Kurse in einer Börsen-App, die Fahrzeugpositionen in einer Taxi-App oder die Meldung deines Streamingdienstes, dass gerade jemand anderes deinen Account benutzt.

In den Wirtschaftsnachrichten taucht der Begriff oft im Umfeld von Handelsplätzen und Zahlungsdienstleistern auf. Wenn eine Börse mit Latenz wirbt, also mit der Verzögerung zwischen Ereignis und Reaktion, steckt dahinter Stromverarbeitung. Auch Industriebetriebe nutzen sie, um Sensordaten aus Maschinen laufend zu überwachen und Ausfälle vorherzusehen.

Für dich als Leser lohnt sich vor allem eine Unterscheidung. Wenn ein Anbieter von Echtzeitdaten spricht, meint er meist einen Ereignisstrom. Wenn er von einem Data Warehouse oder von Reports spricht, geht es eher um gesammelte Daten aus der Vergangenheit. Beide Ansätze existieren in großen Unternehmen nebeneinander, weil sie unterschiedliche Fragen beantworten.