Um ihre Projekte auf der Google Cloud Platform erfolgreich durchzuführen, stehen DevOps und Datenexperten eine Vielzahl von Diensten zur Verfügung. Dazu gehört auch GCP Dataflow. Was ist das also? Was sind seine Funktionen? Warum sollte man dieses Tool verwenden? Was sind die Vorteile? Finde die Antworten in diesem Artikel.
Was ist GCP Dataflow ?
GCP Dataflow, das 2015 als Betaversion eingeführt wurde, ist ein vollständig verwalteter Dienst, der die Verarbeitung von Daten in Strömen (Streams) und Stapeln (Batches) vereinfacht.
Parallel zur Entwicklung von Dataflow hat Google die Apache Software Foundation entwickelt, um auf die Datendienste von GCP zuzugreifen. So können mit Dataflow die Pipelines des Open-Source-Programmiermodells Apache Beam ausgeführt werden.
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Welche Funktionen hat der Dataflow-Service?
Kontinuierliche Datenanalyse
Streaming Analytics von GCP Dataflow organisiert deine Daten und stellt sicher, dass sie relevant und verfügbar sind. Mit seiner Rechenleistung ermöglicht es dir, große Datenmengen in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren.
Für Data Scientists und Data Analysts ist dieses Analysetool eine echte Zeitersparnis, insbesondere beim Zugriff auf Informationen über die Datenströme.
Künstliche Intelligenz in Echtzeit
Der DataFlow-Dienst der Google Cloud Platform nutzt Künstliche Intelligenz, um Anomalien zu erkennen, Muster zu identifizieren, die Customer Journey zu personalisieren oder vorausschauende Analysen durchzuführen.
Unabhängig davon, wie die KI in der Organisation eingesetzt wird, ermöglicht sie es den Teams, schnell zu reagieren, auch wenn mehrere Ereignisse gleichzeitig auftreten.
Die automatische vertikale/horizontale Skalierung
GCP Dataflow bietet dir zwei Arten der Skalierung an:
- Vertikales Autoscaling: Hierbei geht es darum, die Aufgaben vor Problemen mit zu wenig Speicher zu schützen. Dadurch soll die Effizienz der Pipeline erhöht werden.
- Horizontale Selbstskalierung: Hier geht es darum, die richtige Anzahl von Entwicklern oder Analysten zu bestimmen, um eine Aufgabe zu erledigen. Dies geschieht auf automatische Weise. Die Anzahl der Arbeiter kann innerhalb eines Prozesses variieren, je nachdem, wie intensiv die Aufgabe ist.
In jedem Fall ist es das Ziel, die Rechenkapazität der Teams entsprechend ihrer Nutzung zu verändern. Und um die Leistung und die Ressourcen zu optimieren, kannst du auch vertikales und horizontales Autoscaling kombinieren.
Neben der Skalierung kannst du mit Dataflow Prime auch spezifische Ressourcenpools erstellen. Dadurch wird Verschwendung vermieden.
Intelligente Diagnosen
Diese Diagnosen umfassen mehrere Funktionen:
- Die Verwaltung von Datenpipelines: Google passt die Dataflow-Pipeline je nach Servicelevel an.
- Visualisierung von Dataflow-Aufgaben: Mithilfe von Grafiken lassen sich Engpässe schnell erkennen.
- Automatische Empfehlungen: Dataflow GCP identifiziert nicht nur Leistungs- oder Verfügbarkeitsprobleme, sondern hilft den Teams auch, diese zu lösen.
Datenerfassung in Echtzeit
Data Scientists und Data Analysts können Informationen aus heterogenen Datenquellen synchronisieren und replizieren. Zum Beispiel können sie Daten aus Google Cloud Storage in BigQuery oder PostgreSQL replizieren.
Und das alles mit zuverlässigen Daten und minimaler Latenzzeit. Dies ermöglicht es dir, deine Analysen kontinuierlich weiterzuführen.
Warum GCP Dataflow nutzen?
Mit all diesen Funktionen lässt sich Google Dataflow für eine Vielzahl von Situationen anwenden. Hier sind die wichtigsten :
E-Commerce
E-Commerce-Unternehmen können eine GCP Dataflow-Streaming-Pipeline aufbauen, um ihre Pub/Sub-Daten umzuwandeln, bevor sie sie an BigQuery und Cloud Bigtable senden.
Dies ermöglicht es z.B., die Anzahl der Views pro Produkt über einen bestimmten Zeitraum (in verschiedenen Größenordnungen) zu erhalten, die Reihenfolge des Inventars zu optimieren, das Kaufverhalten zu analysieren…
Betrugserkennung
Die Verwendung von Kreditkarten ist für Online-Zahlungen unerlässlich, erhöht aber auch das Betrugsrisiko. Dies kann für Organisationen sehr hohe Verluste verursachen.
GCP Dataflow kann dann zur Betrugserkennung eingesetzt werden. Zu diesem Zweck muss eine Pipeline aufgebaut werden, die die Gültigkeit einer Kreditkartentransaktion klassifiziert. Du kannst dann Vorhersagen über die fortlaufenden Daten treffen, um jedes Betrugsrisiko zu erkennen.
Überwachung und Konfiguration von Warnmeldungen
Es ist möglich, die Überwachung deiner Abteilungen (wie Kundenservice, Vertrieb, Marketing, Informationssystem, industrielle Prozesse, …) zu konfigurieren.
Um diese verschiedenen Elemente zu überwachen, richtest du einfach benutzerdefinierte Metriken ein, die deine Ziele in Bezug auf das Serviceniveau repräsentieren.
Anschließend kannst du Warnmeldungen programmieren, sobald die Indikatoren die festgelegten Schwellenwerte erreichen. Dies kannst du mithilfe von Cloud Dataflow Runner und Stackdriver Alerts erreichen.
Was sind die Vorteile von Dataflow GCP?
Google Dataflow ist bei Big-Data-Profis sehr beliebt. Und das liegt an den vielen Vorteilen.
Zeitersparnis
Mit GCP Dataflow müssen Entwickler nicht mehr die Leistung überwachen oder sich um die Verwaltung der Ressourcen kümmern. Das übernimmt der Dataflow-Service.
Denn dieses Tool sammelt die notwendigen Daten und optimiert die Infrastruktur. Der Entwickler seinerseits kann sich auf das Schreiben des Codes für die Datenverarbeitung konzentrieren.
Auch Data Analysts und Data Scientists sparen wertvolle Zeit bei der Analyse von Datenströmen und -stapeln.
Die Senkung der Kosten
Diese wird wie folgt ermöglicht :
- Der serverlose Ansatz eliminiert die operativen Gemeinkosten aus den Arbeitsbelastungen des Data Engineering.
- Die FlexRS-Funktionalität nutzt fortschrittliche Planungstechniken, um die Kosten für Batch-Verarbeitung zu senken.
- Durch Skalierung werden Ressourcen optimiert und somit unnötige Ausgaben reduziert.
Anpassbarkeit
Dataflow kann in drei Programmiersprachen implementiert werden: Java, Python und Go. Außerdem kannst du es leicht in die Cloud ML Engine, Google BigQuery und Pub/Sub integrieren.
Flexibilität
Dataflow GCP arbeitet nach dem Prinzip der assoziativen Reduktion. So müssen die Entwickler nicht warten, bis der erste Schritt abgeschlossen ist, bevor sie einen neuen beginnen können.
Außerdem ist dieser Dienst horizontal skalierbar. Das heißt, er entwickelt sich automatisch während der Ausführung des Workflows.
Um alle Vorteile von GCP Dataflow nutzen zu können, ist es besser, sich in diesem Werkzeug zu schulen. Datascientest bietet verschiedene Schulungen an.
Was du dir merken solltest
- GCP Dataflow erleichtert die Verarbeitung von Daten in Form von Datenströmen (Streams) und Datenstapeln (Batches).
- Dank seiner vielfältigen Funktionen kann dieser Dienst für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden (vom E-Commerce über die Betrugserkennung bis hin zur Optimierung von Industrieprozessen).
- Google Dataflow ermöglicht es Organisationen, Datenströme schnell zu analysieren, Geschäftsprozesse zu vereinfachen und Kosten zu senken.
