heise+ | Vom klassischen DBMS zur offenen Echtzeit-Datenplattform

Relationale Datenbanken stellen seit Jahrzehnten das Fundament analytischer Systeme dar. Sie bieten stabile Transaktionsmodelle, ausgereifte Optimierungsmechanismen und konsistente Datenhaltung. Gleichzeitig haben sich die Anforderungen an Datenplattformen fundamental verändert: Daten entstehen heute kontinuierlich, in hohen Frequenzen und in deutlich größeren Volumina als in klassischen Reporting-Szenarien. Insbesondere im Kontext von Sensor- und IoT-Daten verschiebt sich der Fokus von periodischer Analyse hin zu kontinuierlicher Verarbeitung und unmittelbarer Reaktion. Klassische Data-Warehouse-Architekturen, die primär auf batchbasierter Integration und nachgelagerter Analyse beruhen, stoßen dabei an strukturelle Grenzen. Der Beitrag zeigt anhand einer produktiven Plattform, wie sich diese Anforderungen technisch abbilden lassen. Im Fokus steht nicht die Ablösung relationaler Datenbanken, sondern deren Integration in eine offene, modulare Architektur, die sowohl Streaming- als auch analytische Anforderungen erfüllt.