Definition und Konzept:
Event Streaming (Ereignis-Streaming) ist ein Paradigma der Datenverarbeitung, bei dem Daten als kontinuierliche Ströme von „Ereignissen“ behandelt werden, die in Echtzeit erfasst, verarbeitet und an Abonnenten verteilt werden. Im Gegensatz zur traditionellen Batch-Verarbeitung von Daten, bei der Daten gesammelt und dann periodisch verarbeitet werden, ermöglicht Event Streaming eine sofortige Reaktion auf jede einzelne Änderung oder jedes Ereignis.
Ein Ereignis ist dabei eine Aufzeichnung einer Zustandsänderung, die zu einem bestimmten Zeitpunkt stattgefunden hat (z.B. „Temperatur ist auf 80°C gestiegen“, „Maschine X hat Produkt Y produziert“, „Alarm Z wurde ausgelöst“). Verbreitete Plattformen für Event Streaming sind Apache Kafka, Apache Pulsar oder AWS Kinesis.
Relevanz in der Automatisierung (IIoT und Industrie 4.0):
Event Streaming ist ein Schlüsselkonzept für die digitale Transformation und die Umsetzung von Industrie 4.0 und dem Industrial Internet of Things (IIoT), da es die Echtzeitfähigkeit und Reaktionsfähigkeit von industriellen Systemen erheblich verbessert:
- Echtzeit-Datenanalyse: Sofortige Analyse von Maschinendaten, um Anomalien zu erkennen, Predictive Maintenance-Modelle zu speisen oder Prozessoptimierungen in Echtzeit durchzuführen.
- Sofortige Reaktion: Schnelle Reaktion auf Produktionsereignisse, Störungen oder Qualitätsprobleme.
- Microservices-Architekturen: Ermöglicht die Kommunikation zwischen entkoppelten Microservices in einer verteilten Automatisierungsarchitektur.
- Datenintegration: Nahtloser und skalierbarer Datentransport zwischen verschiedenen OT- und IT-Systemen (SPS, MES, SCADA, Cloud).
- Rückverfolgbarkeit: Eine lückenlose und chronologische Aufzeichnung aller Ereignisse für Audit-Zwecke oder die Analyse von Prozessabläufen.
- Skalierbarkeit und Fehlertoleranz: Robuste Plattformen wie Apache Kafka sind für die Verarbeitung riesiger Datenströme und hohe Verfügbarkeit ausgelegt.
Anwendungsbereiche:
- Predictive Maintenance: Kontinuierliche Überwachung von Maschinenzuständen.
- Qualitätskontrolle: Echtzeit-Erkennung von Produktionsfehlern.
- Logistik: Echtzeit-Verfolgung von Gütern und Flottenmanagement.
- Energiemanagement: Monitoring und Optimierung des Energieverbrauchs.
- Smart Factory: Vernetzung aller Systeme und Prozesse für eine adaptive Produktion.
Event Streaming ermöglicht es Unternehmen, den vollen Wert ihrer Echtzeit-Produktionsdaten zu erschließen und agile, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
→ Siehe auch: Apache Kafka, IIoT (Industrial Internet of Things), Industrie 4.0, Echtzeitfähigkeit, Big Data, Predictive Maintenance
