Stream-Processing ist heutzutage ein elementarer Bestandteil moderner Datenarchitekturen. Unternehmen setzen verstärkt auf Echtzeitanalysen, um schnelle Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Apache Flink ist dabei seit Jahren eine der etabliertesten Open-Source-Plattformen für Stream-Processing und wird im Enterprise-Umfeld breit eingesetzt. Doch trotz seiner Popularität bringt Flink auch Herausforderungen mit sich, insbesondere im Bereich der Performance und der Integration mit bestehenden Datenbanken. Die innovative Streaming-SQL-Engine Epsio zeigt sich als eine deutlich schnellere und besser integrierte Alternative.
Epsio schafft es, bei mehrfachen Tests bis zu siebenmal schneller als Flink zu arbeiten – in manchen Szenarien liegt der Performance-Vorsprung sogar bei über dem 20-fachen. Dabei überzeugt Epsio durch die direkte Integration in die Datenbank, was das Setup erheblich vereinfacht und die Datenkonsistenz erhöht. Das Grundprinzip von Epsio basiert darauf, inkrementelle Views direkt innerhalb der bestehenden Datenbank zu erstellen. Nach dem Start konsumiert Epsio einen Replikationsdatenstrom aus der Kundendatenbank und schreibt seine Streaming-Ergebnisse wieder direkt zurück in dieselbe Datenbank. Durch diesen nahtlosen Workflow entfällt die sonst notwendige Komplexität, etwa durch separate Komponenten wie Kafka oder Debezium, die bei Flink häufig zum Einsatz kommen.
Werden diese zusätzlichen Systeme weggelassen, vermindert sich nicht nur die Fehleranfälligkeit, sondern auch die Latenz und der Ressourcenbedarf. Im Gegensatz zu anderen Streaming-Engines fokussiert sich Epsio auf absolute Datenkonsistenz. Das System gewährleistet korrekte Ergebnisse zu jedem Zeitpunkt, was bei Flink und vergleichbaren Lösungen oft nicht ohne Weiteres gegeben ist. Vor allem in Multi-Table-Szenarien liefert Epsio korrekte und zugleich aktuelle Daten. Für Unternehmen, die mit hochsensiblen Daten arbeiten, kann dies ein entscheidender Vorteil sein.
Benchmark-Ergebnisse untermauern die Überlegenheit von Epsio in puncto Geschwindigkeit. Intern durchgeführte Tests mit dem bekannten TPC-DS-Datensatz illustrieren die Leistung in einem realistischen Einzelhandels-Umfeld. Der TPC-DS-Standard simuliert eine Vielzahl von komplexen Szenarien mit interdependenten Tabellen und anspruchsvollen Abfragen, wodurch sich die Performanceergebnisse praxisnah ableiten lassen. Um einen fairen Vergleich mit Flink sicherzustellen, starteten beide Systeme erst nach Abschluss der Datenerfassung über Debezium beziehungsweise den Epsio CDC-Forwarder mit den eigentlichen Streaming-Abfragen. Dadurch wurden Performance-Unterschiede nicht durch das Daten-Sammeln verzerrt.
Das Benchmarking wurde auf leistungsstarken Google Compute Engine Instanzen mit 16 vCPUs, 64 GB RAM und ausreichend Speicher durchgeführt, um Hardware-Einflüsse zu minimieren. Das Setup für Flink erfolgte wie branchenüblich über Debezium, der Daten in Kafka-Topics einspeist. Trotz der weiten Verbreitung gilt Debezium als Performance-Engpass und bringt zusätzliche Komplexität durch das Management externer Systeme mit sich. Flink wurde mit einer parallelisierten Konfiguration von 16 Taskmanagern auf der Hardware betrieben, um seine Leistungsfähigkeit zu maximieren. Trotz dieser Optimierungen konnte Flink nicht mit der Effizienz von Epsio mithalten.
Epsio überzeugte insbesondere durch seine einfache Installation und Nutzung. Die Engine läuft stand-alone und benötigt keine zusätzlichen Services. Mit einem einzigen Befehl kann Epsio aufgesetzt und konfiguriert werden, die Datenbankintegration erfolgt durch einfache SQL-Aufrufe, welche Viewerstellung und Datensynchronisation übernehmen. Diese Simplizität verkürzt nicht nur die Implementierungszeit, sondern minimiert auch Betriebsrisiken. Die Performance wurde mit vier unterschiedlichen, aggregativen Abfragen validiert.
Eine einfache Zählabfrage auf über 280 Millionen Zeilen zeigte Epsio als mehr als siebenmal schneller als Flink. Weitere aggregative Queries, die komplexe Gruppierungen und Joins inklusive zeitlicher und kategorischer Filter enthalten, demonstrierten Performance-Vorteile von bis zu 21-facher Geschwindigkeit. Selbst anspruchsvolle Marktanalyse-Szenarien mit mehreren Verkaufs-Kanälen und mehrstufigen Berechnungen bewältigte Epsio im Vergleich deutlich schneller. Neben den Geschwindigkeitsvorteilen punktet Epsio durch die enge Integration in relationale Datenbanken wie Postgres. Anwender können mit bekannten SQL-Befehlen Materialized Views erstellen, die automatisch inkrementell aktualisiert werden.
Diese Views sind jederzeit sofort nutzbar für bestehende Anwendungen, ohne die Notwendigkeit, ein separates Streamingprogramm anzusprechen oder zusätzliche APIs zu lernen. Für Entwickler und Datenanalysten bedeutet dies eine deutlich geringere Einstiegshürde und bessere Wartbarkeit. Die starke Performance von Epsio resultiert aus mehreren Faktoren, darunter effizientere Datenverarbeitung, optimierte Streaming-Algorithmen und direktes Schreiben in die Datenbanktabellen. Während Flink einen eher generischen Ansatz fährt, optimiert Epsio die Abfrageausführung und das State Management genau auf das relationale Datenmodell und die verwendeten DBMS-Mechanismen. Somit wird das Potential moderner Datenbank-Technologien maximal ausgeschöpft.
Auch wenn Apache Flink weiterhin eine der bekanntesten Plattformen für Stream-Processing ist und durch sein vielfältiges Ökosystem und seine Erweiterbarkeit punktet, so zeigt sich bei Performance-kritischen Anwendungen und Echtzeitdatenanalysen großes Potential für spezialisierte Lösungen wie Epsio. Besonders Unternehmen mit stark relationalen Datenstrukturen und einer bestehenden Postgres-Infrastruktur profitieren von konfigurationsarmen, direkt integrierten Streamingviews. Die Vermeidung externer Komponenten wie Kafka und Debezium ist für viele Unternehmen ein echter Mehrwert. Diese zusätzlichen Dienste erfordern eigene Betriebsressourcen, Monitoring und Pflege. Sie können zudem Einfallstor für Fehler und Inkonistenzen darstellen.
Epsio setzt genau hier an und sorgt für eine vereinfachte Architektur. Dies reduziert nicht nur die Betriebskosten, sondern auch die Komplexität in der IT-Landschaft erheblich. Zusätzlich garantieren die inkrementellen Materialized Views von Epsio stets konsistente und aktuelle Daten, was besonders in kritischen Business-Anwendungen unabdingbar ist. Fehlerhafte oder verzögerte Daten-Streams führen bei Flink und anderen Systemen oft zu ungenauen Analyseergebnissen, die für folgenschwere Fehlentscheidungen sorgen können. Unternehmen, die Wert auf Datenqualität und Echtzeitgenauigkeit legen, finden in Epsio deshalb eine überzeugende Lösung.
Darüber hinaus unterstützt Epsio komplexe SQL-Abfragen inklusive mehrstufiger Aggregationen, Joins und Berechnungen. Dies erlaubt es, vielfältige analytische Anforderungen vollständig abbilden zu können, ohne auf externe Warehousing- oder Batch-Prozesse zurückgreifen zu müssen. Die Echtzeit-Aktualisierung solcher Views eröffnet schnelle und fundierte Einblicke in Geschäftsdaten – ein unbestrittener Vorteil in einem zunehmend datengetriebenen Wettbewerb. Im Zeitalter von Cloud-Computing und vernetzten Datenumgebungen macht Epsio zudem den Betrieb durch seine einfache Containerisierung und eigenständige Ausführung sehr flexibel. Teams können die Engine leicht in bestehende CI/CD-Pipelines integrieren und auf modernen Cloud-VMs skalieren.
Dies ermöglicht einen reibungslosen Übergang zu modernen, datengetriebenen Applikationen. Zusammenfassend markiert Epsio einen bedeutenden Fortschritt im Bereich Streaming-SQL. Die Kombination aus hoher Geschwindigkeit, einfacher Bedienung und direkter Integration in relationale Datenbanken positioniert die Engine als attraktive Alternative zu Apache Flink, insbesondere für Anwendungsfälle mit hoher Datenintegrität und starker Aggregationslast. Für Unternehmen, die Echtzeitdatenauswertung mit minimaler Komplexität anstreben, kann Epsio die Antwort sein. Die Zeiten umfangreicher, verteilter Streaming-Architekturen, in denen zusätzliche Systeme zur Datenerfassung und Datenverarbeitung erforderlich sind, könnten mit Epsio zugunsten schlanker, besser integrierter Lösungen dem Ende entgegengehen.
Performance-Probleme, inkonsistente Daten und hoher Betriebsaufwand sind Herausforderungen, die mit neuen Technologien wie Epsio umfassend adressiert werden. Epsio zeigt, dass es möglich ist, Streaming-Daten in Echtzeit mit höchster Geschwindigkeit direkt im Datenbanksystem zu verarbeiten. Dies gilt als entscheidender Trend bei der Entwicklung moderner Dateninfrastruktur. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, sichern sich nicht nur Effizienz- und Kostenvorteile, sondern positionieren sich auch für künftige Herausforderungen im Big-Data- und Analytics-Bereich. Für alle, die derzeit eine Streaming-Lösung implementieren oder ihre Systemlandschaft modernisieren möchten, ist ein genauer Blick auf Epsio empfehlenswert.
