Die verteilte Datenlandschaft verstehen: Ein Überblick über moderne Datenbanksysteme und ihre Architektur

In der heutigen digitalen Welt sind Daten das Rückgrat nahezu aller Anwendungen und Dienste. Mit der exponentiellen Zunahme an Datenmengen und der steigenden Komplexität von Anwendungen gewinnen verteilte Datensysteme immer mehr an Bedeutung. Diese Systeme ermöglichen es, Daten effizient, skalierbar und zuverlässig über verschiedene Knoten und Standorte hinweg zu speichern und zu verarbeiten. Ein klares Verständnis der verteilten Datenlandschaft ist entscheidend, um geeignete Technologien zu wählen und Herausforderungen erfolgreich zu meistern. Der Begriff verteilte Datensysteme bezieht sich auf Systeme, die Daten nicht an einem einzigen Ort speichern, sondern über mehrere physische oder logische Knoten verteilen.

Dabei ist die Idee, Engpässe zu vermeiden, Ausfallsicherheit zu gewährleisten und skalierbare Zugriffe zu ermöglichen. Die Vielfalt der Ansätze innerhalb der verteilten Systechnik spiegelt sich in der Struktur und Architektur zahlreicher Datenbanksysteme und Middleware-Lösungen wider. Eine anschauliche Methode, diese breite und komplexe Landschaft zu verstehen, bietet die Visualisierung der verteilten Datensysteme als eine Art Landkarte. Solche Landkarten ordnen Technologien in Regionen, die verschiedene konzeptionelle Ansätze und Paradigmen repräsentieren. Innerhalb dieser Regionen lassen sich „Städte“ finden, die spezifische Systeme oder Implementierungen darstellen.

Sie verdeutlichen Zusammenhänge ebenso wie Unterschiede zwischen den Herangehensweisen. Das Konzept einer solchen Datenlandschafts-Karte wurde in Martin Kleppmanns Buch "Designing Data-Intensive Applications" meisterhaft umgesetzt. Jeder Kapitel in seinem Werk wird von einer Karte begleitet, die die grundlegenden Prinzipien und Technologien illustriert. Diese Karten sind nicht nur praktisch als Übersicht, sondern regen auch dazu an, die Prinzipien hinter den Technologien besser zu verstehen. Zentral in verteilten Datensystemen ist die Frage, wie Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz miteinander in Einklang gebracht werden können.

Das CAP-Theorem hat diese Thematik populär gemacht, indem es erklärt, dass ein System aufgrund von Netzwerkausfällen (Partitionen) nur zwei der drei Eigenschaften gleichzeitig gewährleisten kann. Daraus entstehen unterschiedliche Gestaltungsansätze und Architekturen. Eine bedeutende Region auf der Landschaftskarte sind die ACID-Datenbanken, die für starke Konsistenz stehen und typischerweise in traditionellen relationale Datenbankmanagementsystemen wie PostgreSQL oder MySQL Anwendung finden. Sie setzen auf Transaktionen, die atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft sind, um Datenintegrität sicherzustellen. Im Gegensatz dazu sind viele verteilte NoSQL-Systeme Teil einer anderen Region, die oft für Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit optimiert wurden.

Systeme wie Cassandra, MongoDB oder Riak verfolgen eine eventual consistency-Strategie. Sie bieten schnelle Replikation und Zugriffsmöglichkeiten, verzichten jedoch auf sofortige Konsistenz, um Performance und Verfügbarkeit zu maximieren. Eine weitere faszinierende Region umfasst verteilte Logstrukturierte Systeme, die Protokolle als Grundlage für Datenhaltung verwenden. Technologien wie Apache Kafka oder Pulsar fungieren nicht nur als Messaging-Systeme, sondern bilden auch das Fundament für Event Sourcing und Stream Processing. Hier sind die Ereignisse chronologisch geordnet und bieten eine robuste Grundlage für skalierbare und fehlertolerante Anwendungen.

Zusätzlich dazu zeigt die Datenlandschaft auch Regionen, die sich auf spezielle Anwendungsgebiete und Ansätze konzentrieren. Beispielsweise umfassen Graphdatenbanken wie Neo4j oder JanusGraph besondere Strukturen für die Modellierung komplexer Beziehungsnetzwerke. Suchmaschinenbasierte Systeme wie Elasticsearch stellen eine eigene Region dar, die auf die Volltextsuche und Analyse großer Datenmengen zugeschnitten sind. Die topografischen Zusammenhänge auf solchen Karten geben auch Hinweise darauf, wie unterschiedliche Technologien miteinander interagieren können. Flüsse oder Straßen symbolisieren Konzepte und Schnittstellen, die Verbindungen zwischen den Systemen schaffen.

So kann beispielsweise eine Datenpipeline von Apache Kafka zu einem NoSQL-System oder zu einem Batch-Verarbeitungsframework wie Apache Hadoop verlaufen. In der Praxis stellt die Auswahl eines geeigneten verteilten Datensystems eine Herausforderung dar, die fundiertes Wissen über die Anforderungen und die Eigenschaften der Verfügbarkeit, Datenmodell, Zugriffsmuster und Konsistenz benötigt. Die Landschaftskarte weist darauf hin, dass viele Systeme Kompromisse eingehen und oft hybride Architekturen genutzt werden, um die Vielfalt der Anforderungen abzudecken. Ebenso spielen technologische Entwicklungen und Trends eine Rolle in der verteilten Datenlandschaft. Cloud-native Systeme unterstützen elastische Skalierung und automatisches Management der Infrastruktur.

Containerisierung und Orchestrierung mit Kubernetes erleichtern den Betrieb verteilter Systeme in komplexen Umgebungen. Datenbanken werden zunehmend als Dienstleistung (DBaaS) angeboten, wodurch die Komplexität für den Nutzer sinkt. Ein weiterer wichtiger Aspekt besteht im Bereich der Datensicherheit und Datenschutz in verteilten Systemen. Durch die Verteilung der Daten über verschiedene Standorte entstehen neue Herausforderungen bezüglich Zugriffsmanagement, Verschlüsselung und Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie der DSGVO. Auch hier bieten verschiedene Technologien und Architekturen Lösungen, die je nach Anwendungsfall variieren.