Wenn Sie jemals Daten in dem Moment erfassen, verarbeiten und darauf reagieren mussten, in dem sie entstehen, oder wenn Sie in die Welt der Echtzeit-Datenverarbeitung eintauchen, sind Sie wahrscheinlich schon auf Event-Streaming-Lösungen gestoßen.
Von Aktienkursschwankungen über IoT-Sensorwerte bis hin zu Protokollen von Zahlungstransaktionen ist Event-Streaming still und leise zum Rückgrat von Echtzeit-Anwendungen geworden. Egal, ob Sie skalierbare Anwendungen entwickeln, massive Datenströme verarbeiten oder Echtzeit-Analysen anstreben, Event-Streaming-Lösungen sind bahnbrechend.
Und hier ist die Wahrheit: Die Wahl der richtigen Event-Streaming-Plattform kann über die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit Ihres Systems entscheiden.
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Nun, ohne weitere Umschweife, lassen Sie uns die besten Event-Streaming-Lösungen im Jahr 2025 erkunden und hervorheben, was jede einzigartig macht und warum sie zu Ihren spezifischen Bedürfnissen passen könnte.
Was ist Event-Streaming und warum sollte es Sie interessieren?
Machen wir es einfach.
Event-Streaming ist der Prozess des Erfassens und Bereitstellens eines kontinuierlichen Datenstroms von „Ereignissen“, sobald sie geschehen, sodass Sie sie nahezu in Echtzeit verarbeiten können.
Stellen Sie es sich so vor:
- Ihr Kreditkartenunternehmen erkennt betrügerische Abbuchungen sofort.
- Eine Fahrdienst-App aktualisiert den Standort Ihres Fahrers jede Sekunde.
- Ein Logistikunternehmen verfolgt Pakete in einem globalen Netzwerk.
Ohne Event-Streaming-Lösungen wäre all dies verzögert, schwerfällig und wesentlich unzuverlässiger. Da Unternehmen immer stärker auf datengestützte Entscheidungen angewiesen sind, ist die Wahl der richtigen Event-Streaming-Lösung entscheidend. Sie sollte skalierbar, zuverlässig und einfach in Ihr Ökosystem zu integrieren sein.
Wie wählt man die richtige Event-Streaming-Lösung aus?
Bei der Bewertung einer Event-Streaming-Plattform fragen Sie sich vielleicht, wie wir die besten Lösungen auswählen? Sie müssen Folgendes beachten:
- Skalierbarkeit: Kann sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde verarbeiten, ohne ins Schwitzen zu geraten?
- Latenz: Erhalten Sie eine nahezu sofortige Verarbeitung oder warten Sie Sekunden (was sich in Echtzeit-Apps wie eine Ewigkeit anfühlen kann)?
- Flexibilität: Ist sie für verschiedene Anwendungsfälle und Technologien geeignet?
- Integration: Spielt sie gut mit Cloud-Diensten, APIs und Datenpipelines zusammen?
- Zuverlässigkeit: Ist die Datenzustellung auch bei Ausfällen garantiert?
- Kosten: Können Sie sie im großen Maßstab kostengünstig betreiben?
- Benutzerfreundlichkeit: Wie unkompliziert ist die Bereitstellung und Verwaltung?
- Ökosystem-Integration: Lässt sie sich gut mit anderen Tools wie API-Managern wie Apidog integrieren?
- Community und Support: Starke Unterstützung durch Entwickler und Anbieter zur Problemlösung.
- Innovationen: Neue Funktionen und Verbesserungen, um sie zukunftssicher zu machen.
Nun, hier ist die Crème de la Crème des Event-Streamings dieses Jahres, basierend auf Leistung, Popularität und Ökosystem.
1. Apache Kafka
Wenn Event-Streaming eine Ruhmeshalle der Berühmtheiten hätte, wäre Apache Kafka ganz vorne mit dabei. Apache Kafka bleibt der unangefochtene Marktführer im Event-Streaming. Es ist eine quelloffene, verteilte Event-Streaming-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Billionen von Ereignissen pro Tag zu verarbeiten. Ursprünglich bei LinkedIn entwickelt, ist Kafka heute die am weitesten verbreitete Event-Streaming-Plattform der Welt, hervorragend geeignet für den Aufbau von Echtzeit-Pipelines und Streaming-Anwendungen.
Warum es großartig ist:
- Bewältigt Workloads mit hohem Durchsatz wie ein Champion.
- Starke Persistenzgarantien, Ereignisse verschwinden nicht einfach.
- Riesiges Open-Source-Ökosystem.
- Starker Community-Support.
Am besten geeignet für: Unternehmen und Entwickler, die maximale Kontrolle und Flexibilität wünschen.
Nachteile:
- Steile Lernkurve für Anfänger.
- Erfordert sorgfältiges Cluster-Management.
2. Confluent
Confluent basiert auf Kafka, fügt aber Unternehmensfunktionen, erweiterte Sicherheit und benutzerfreundliche Oberflächen hinzu. Confluent ist im Grunde Kafka auf Steroiden. Es wurde von den ursprünglichen Kafka-Entwicklern erstellt, ist aber mit Unternehmensfunktionen wie Schema-Registry, Managed Services und Cloud-nativer Skalierung ausgestattet.
Wichtige Highlights:
- Vollständig verwaltetes Kafka in der Cloud.
- Vorgefertigte Konnektoren für Datenbanken, Cloud-Dienste und mehr.
- Erweiterte Überwachungs- und Governance-Tools.
Am besten geeignet für: Teams, die die Leistung von Kafka wünschen, ohne sich mit betrieblichen Kopfschmerzen auseinandersetzen zu müssen.
3. Amazon Kinesis
Amazon Kinesis ist der vollständig verwaltete Echtzeit-Streaming-Dienst von AWS. Wenn Sie bereits tief in das AWS-Ökosystem eingebunden sind, ist Amazon Kinesis die offensichtliche Wahl. Es ist eng mit AWS Lambda, S3 und Redshift integriert.
Vorteile von Kinesis:
- Nahtlose AWS-Integration.
- Skaliert automatisch.
- Hervorragend geeignet für Analyse- und Machine-Learning-Pipelines.
Am besten geeignet für: Unternehmen, die vollständig auf AWS setzen.
4. Azure Event Hubs
Azure Event Hubs ist Microsofts Antwort auf die Ingestion von Streaming-Daten mit hohem Volumen. Es wurde für Szenarien wie IoT-Daten, Telemetrie und Anwendungs-Logging entwickelt. Perfekt für Benutzer von Microsofts Cloud-Diensten.
Warum es herausragt:
- Unterstützt Millionen von Ereignissen pro Sekunde.
- Integriert sich mit Azure Stream Analytics und Power BI.
- Integrierte Datenaufbewahrung und -wiedergabe.
Am besten geeignet für: Azure-basierte Infrastrukturen und Unternehmensdatenteams.
5. Google Cloud Pub/Sub
Google Cloud Pub/Sub ist das Rückgrat vieler GCP-gestützter ereignisgesteuerter Systeme. Es bietet mindestens einmalige Zustellung und globale Verfügbarkeit.
Googles Pub/Sub bietet globale Echtzeit-Nachrichtenübermittlung zum Aufbau ereignisgesteuerter Systeme auf der Google Cloud Platform.
Bemerkenswerte Funktionen:
- Automatische Skalierung zur Bewältigung von Spitzenlasten.
- Globale Verteilung.
- Geringer Betriebsaufwand.
Am besten geeignet für: Entwickler, die globale, Cloud-native Anwendungen auf GCP erstellen.
6. Redpanda
Redpanda ist ein neuerer Akteur, der Kafka-API-kompatibel ist, aber geringere Latenz und eine moderne Architektur für vereinfachte Operationen beansprucht. Es eliminiert Zookeeper und läuft als einzelne Binärdatei.
Warum Redpanda in Betracht ziehen?
- Kafka-API-kompatibel (keine Codeänderungen erforderlich).
- In vielen Fällen geringere Latenz als Kafka.
- Einfachere Bereitstellung.
Am besten geeignet für: Teams, die Kafka-Leistung ohne die Komplexität des Betriebs wünschen.
7. Pulsar
Apache Pulsar ist eine quelloffene Event-Streaming-Plattform, die für Cloud-native Umgebungen entwickelt wurde und sowohl Messaging als auch Streaming mit integrierter Mandantenfähigkeit und Geo-Replikation unterstützt. Es ist hervorragend für Mandantenfähigkeit und Langzeitspeicherung geeignet.
Hauptvorteile:
- Integrierte Geo-Replikation.
- Unterstützt sowohl Streaming als auch Nachrichtenwarteschlangen.
- Gestaffelter Speicher für unbegrenzte Aufbewahrung.
Am besten geeignet für: Komplexe, verteilte und Multi-Region-Bereitstellungen.
8. NATS JetStream
NATS JetStream ist ein modernes Messaging-System, das schnell, leichtgewichtig und einfach zu betreiben ist. NATS ist bekannt für seine Einfachheit und Leistung für moderne Cloud-native Anwendungen. Es ist hervorragend für Microservices und IoT geeignet.
Warum es beliebt ist:
- Extrem niedrige Latenz.
- Einfache Bereitstellung.
- Kubernetes-natives Design.
- Flexible Publish/Subscribe- und Warteschlangenmodelle.
Am besten geeignet für: Entwickler, die Einfachheit und Geschwindigkeit gegenüber massiven Funktionsumfängen schätzen.
9. RabbitMQ mit Streams
RabbitMQ gibt es schon ewig, aber mit Stream-Unterstützung ist es jetzt eine brauchbare Event-Streaming-Option.
Warum es großartig ist:
- Ausgereift und stabil.
- Einfach zu integrieren.
- Gut für kleinere Event-Streaming-Anforderungen.
Am besten geeignet für: Teams, die bereits RabbitMQ verwenden und Streaming wünschen, ohne die Plattform wechseln zu müssen.
10. Materialize
Materialize bietet Streaming-SQL für ereignisgesteuerte Anwendungen, wodurch die Echtzeit-Datentransformation durch SQL-Abfragen auf Event-Streams vereinfacht wird.
Warum es sich lohnt:
- Echtzeit-Streaming-SQL-Unterstützung.
- Vereinfacht die Verarbeitung komplexer Event-Streams.
- Nützlich für Analysten und Entwickler, die intensiv mit Streaming-Daten arbeiten.
Apidog: Das API-Testtool, das Ihre Event-Streaming-Reise ergänzt
Der Umgang mit Event-Streams umfasst nicht nur das Erfassen und Verarbeiten von Ereignissen, sondern auch die Verwaltung von APIs, die mit diesen Streams interagieren. Apidog ist Ihr bester Begleiter für diesen Zweck. Sobald Sie Kafka, Kinesis oder Pub/Sub eingerichtet haben, benötigen Sie API-Endpunkte, um Ereignisse zu erzeugen und zu konsumieren.
Es hilft Ihnen dabei:
- APIs zu entwerfen, um sich mit Ihrem Event-Stream zu verbinden.
- APIs, die mit Ihren Streaming-Plattformen verbunden sind, einfach zu testen.
- API-Vertragstests zu automatisieren, um sicherzustellen, dass Ihre Streaming-Datenflüsse präzise sind.
- Teamübergreifend zusammenzuarbeiten, um eine reibungslose API- und Event-Infrastruktur zu gewährleisten.
Durch die Integration von Apidog in Ihren Event-Streaming-Workflow reduzieren Sie Fehler und erhöhen die Datenzuverlässigkeit. Dies bedeutet weniger Integrationsfehler und eine schnellere Markteinführung für Echtzeit-Anwendungen.
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Abschließende Gedanken
Im Jahr 2025 sind Echtzeitdaten nicht optional, sie werden erwartet. Die Auswahl des besten Event-Streaming-Tools hängt von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen, Ihrem technischen Ökosystem und den Fähigkeiten Ihres Teams ab.
Egal, ob Sie Aktiendaten streamen, IoT-Geräte überwachen oder Multi-Cloud-Systeme synchronisieren, die richtige Event-Streaming-Plattform kann den entscheidenden Unterschied machen.
Wenn Sie eine kampferprobte, skalierbare Lösung mit roher Leistung und Flexibilität wünschen, sind Apache Kafka, Pulsar und Confluent Goldstandards.
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Wenn Sie etwas Cloud-natives und Wartungsarmes suchen, sind Kinesis, Event Hubs oder Pub/Sub hervorragende Optionen. Redpanda und Materialize bieten interessante Innovationen für neue Architekturen bzw. SQL-basiertes Streaming.
Und wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Event-Streams tatsächlich wie beabsichtigt funktionieren, holen Sie sich Apidog kostenlos und integrieren Sie es in Ihren Test-Workflow.
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