In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt wird die Fähigkeit, Echtzeit-Datenströme effizient zu verarbeiten, immer wichtiger. Streaming-Engines wie Apache Flink sind seit Jahren die erste Wahl, wenn es darum geht, große Datenmengen mit niedriger Latenz zu analysieren. Doch trotz seines weitverbreiteten Einsatzes stößt Flink bei komplexen, aggregativen Aufgaben auf Herausforderungen hinsichtlich Geschwindigkeit, Konsistenz und Infrastrukturkomplexität. Hier kommt Epsio ins Spiel – eine innovative Streaming SQL-Engine, die mit einer beeindruckenden Leistung sowie einfacher Integration überzeugt und als echte Alternative zu Flink gilt. Epsio zeichnet sich insbesondere durch seine Fähigkeit aus, bis zu siebenmal schneller zu sein als Flink und in bestimmten Szenarien sogar eine bis zu 21-fache Steigerung der Verarbeitungsleistung zu bieten.
Doch was macht Epsio so besonders und warum sollten Unternehmen umdenken, wenn es um Streaming Analytics geht? Epsio wurde mit einem klaren Fokus entwickelt: reibungslose Integration in die bestehende Datenbanklandschaft ohne den Aufbau zusätzlicher Infrastruktur wie Kafka oder Debezium. Im Gegensatz zu Flink, das für die Verarbeitung von Change-Data-Capture-Streams häufig auf Komponenten wie Kafka angewiesen ist, arbeitet Epsio direkt mit der Replikationsfunktion der Datenbank und aktualisiert inkrementelle Views unmittelbar in der gleichen Datenbank. Das hat nicht nur den Vorteil, den Systemaufbau zu vereinfachen, sondern stellt auch sicher, dass die Ergebnisse absolut konsistent und korrekt sind – eine Schwäche, die bei Flink und vielen anderen Streaming-Lösungen immer wieder kritisiert wird. In umfassenden Benchmarks auf Basis des TPC-DS-Datensatzes, welcher realistische Einzelhandels-Szenarien mit Milliarden von Datensätzen simuliert, demonstriert Epsio seine Leistungsfähigkeit eindrucksvoll. Verschiedene komplexe aggregative Abfragen, die in der Praxis zur Erstellung von Echtzeit-Reports oder Dashboards genutzt werden, wurden mit Epsio und Flink verglichen.
Während Flink nach dem Laden aller Daten aus Kafka und mit einer für die Hardware optimierten Konfiguration lief, erledigte Epsio dieselben Aufgaben ohne das Einsetzen externer Middleware in deutlich kürzerer Zeit. Die getesteten Szenarien reichten von einfachen Aggregationen wie dem Zählen aller Datensätze einer großen Tabelle, bis hin zu komplexen Gruppierungen mit mehreren Joins und zusammengesetzten Aggregationen wie Summen- und Maximalwerten. In jedem Fall lag die Performance von Epsio erheblich über der von Flink. Insbesondere bei hochaggregativen Abfragen konnte Epsio seine Stärke ausspielen: Zum Beispiel wurde eine Aggregation, die etwa 4,8 Millionen Zeilen als Ergebnis produzierte, fast neunmal schneller berechnet. Noch beeindruckender fiel das Ergebnis bei einer stark konsolidierenden Abfrage aus, welche die Daten auf wenige Tausend Zeilen verdichtete – hier war Epsio über 21-mal schneller.
Neben Performance überzeugt Epsio durch einfache Anwendung und umfassende SQL-Unterstützung. Nutzer erstellen Views direkt innerhalb ihrer Datenbankbanken mittels eines simplen Aufrufs, ähnlich einer Prozedur, die Epsio mit einer SQL-Abfrage verbindet. Diese „Views“ werden dabei inkrementell aktualisiert, sobald neue Daten einfließen. Für Entwickler und Analysten bedeutet das, sie arbeiten mit vertrauten Tools und müssen keine neuen APIs, komplexe Cluster oder Streaming-Infrastrukturen administrieren. Darüber hinaus adressiert Epsio ein immer wieder auftretendes Problem bei Streaming-Systemen: die Konsistenz über verschiedene Tabellen hinweg.
Flink-Lösungen, die auf mehreren Kafka-Topics und Debezium-Streams basieren, können inkonsistente Zustände erzeugen, weil jede Tabelle separat erfasst und verarbeitet wird. Epsio hingegen konsumiert die Replikation direkt von der Quell-Datenbank, wo Transaktionskonsistenz bereits gewährleistet ist. Das macht Epsio zu einer besonders vertrauenswürdigen Lösung für unternehmenskritische Anwendungen, bei denen Datenintegrität an erster Stelle steht. Die aufwendigere Abfrage, die Kaufverhalten über verschiedene Vertriebskanäle hinweg analysiert, zeigt einen weiteren wertvollen Vorteil von Epsio: Es beherrscht selbst komplexeste SQL mit mehreren Joins und Subqueries mühelos und liefert aktualisierte Ergebnisse in Echtzeit. In den Benchmarks erreichte Epsio auch hier eine etwa zehnfache Performance im Vergleich zu Flink – ein signifikanter Vorteil für Unternehmen, die Trends und Kundenverhalten schnell erkennen und entsprechend reagieren wollen.
Für Unternehmen, die ihre bestehende PostgreSQL-Datenbanklandschaft für Streaming Analytics und inkrementelle Materialized Views nutzen möchten, stellt Epsio eine effiziente und einfache Lösung dar. Die Möglichkeit, schnell und ohne zusätzliche Dateninfrastruktur hochkomplexe SQL-Abfragen zu verarbeiten, sorgt nicht nur für Kosteneinsparungen bei Betrieb und Wartung, sondern auch für eine beachtliche Leistungssteigerung bei zugleich höherer Genauigkeit der Ergebnisse. Ein weiterer Pluspunkt ist die nutzerfreundliche Installation und Konfiguration von Epsio. Der gesamte Setup-Prozess ist mit wenigen Befehlen abzuwickeln – ein weit entferntes Szenario zu Flink-Setups, die oft langwierige Anpassungen von Parallelität, Checkpoints und Speicherparametern erfordern. Durch das „Out-of-the-Box“-Erlebnis können Teams schneller produktiv starten und den vollen Nutzen von Streaming Analytics sofort realisieren.
Angesichts dieser überzeugenden Vorteile ist es nicht verwunderlich, dass Epsio als 7-mal schnellere Flink-Alternative immer mehr Aufmerksamkeit erhält. Unternehmen, die auf der Suche nach einer performanten, verlässlichen und einfach zu handhabenden Streaming SQL-Lösung sind, sollten Epsio definitiv auf ihrer Evaluierungsliste haben. Die Zukunft der Echtzeitdatenanalyse hängt maßgeblich von Systemen ab, die sowohl Geschwindigkeit als auch Integrationsfähigkeit und Datenkonsistenz gewährleisten. Epsio vereint all diese Eigenschaften und darüber hinaus bietet es eine anwenderfreundliche Oberfläche, die den Aufwand für Betrieb und Entwicklung deutlich reduziert. Für viele Unternehmen könnte dies die Antwort auf die Herausforderungen moderner Streaming-Datenverarbeitung sein, ohne dabei Kompromisse bei der Datenqualität oder Infrastrukturkomplexität einzugehen.
Fazit: Epsio revolutioniert das Streaming SQL-Engineering durch seine herausragende Performance, absolute Datenkonsistenz und einfache Integration in bestehende Datenbanken. Diese Attribute machen es zu einer attraktiven Alternative gegenüber etablierten Lösungen wie Apache Flink. Insbesondere im Umgang mit großen, komplexen Datenmengen und anspruchsvollen Echtzeit-Abfragen überzeugt Epsio mit einer bis zu 21-fachen Geschwindigkeitssteigerung – ein Faktor, der in der Praxis für schnellere Insights, reduzierte Infrastrukturkosten und vereinfachte Betriebsprozesse sorgt. Unternehmen, die eine leistungsfähige Streaming-Engine suchen, sollten Epsio deshalb unbedingt prüfen und mit herkömmlichen Angeboten vergleichen.
