Stream‑processing is een begrip binnen de industriële digitalisering en event streaming, messaging & integratie.
Definitie
Stream processing is een techniek voor het real-time verwerken van continue datastromen (streams) waarbij data wordt geanalyseerd, gefilterd, getransformeerd en verrijkt terwijl het door het systeem stroomt. In tegenstelling tot batch processing worden de resultaten onmiddellijk beschikbaar gemaakt zonder te wachten tot alle data verzameld is. Dit enables real-time analytics, monitoring en geautomatiseerde besluitvorming in industriële omgevingen.
Kenmerken
- Real-time processing: Data wordt verwerkt zodra het binnenkomt
- Low latency: Milliseconden tot seconden tussen input en output
- Continuous processing: Oneindig lopende processen voor data streams
- Stateful operations: Mogelijkheid om context en geschiedenis bij te houden
- Window operations: Analyse over tijdvensters (tumbling, sliding, session windows)
- Fault tolerance: Automatisch herstel bij system failures
- Scalable processing: Horizontale schaalbaarheid voor hoge datavolumes
- Event time processing: Verwerking gebaseerd op tijd van gebeurtenis, niet verwerking
Toepassing
Real-time process monitoring:
- OEE berekening: Continue monitoring van availability, performance en quality
- Proces anomalie detectie: Real-time identificatie van afwijkingen in productieprocessen
- Kwaliteitscontrole: Live analyse van SPC data en trends
- Energy monitoring: Real-time energieverbruik analyse en optimalisatie
Predictive analytics:
- Voorspellend onderhoud: Real-time analyse van trillings- en temperatuurdata
- Process optimization: Continue optimalisatie van procesparameters
- Demand forecasting: Real-time vraagvoorspelling op basis van orders en trends
- Supply chain events: Live tracking van leveringen en voorraadniveaus
Industrial IoT processing:
- Sensor data aggregation: Verzameling en verwerking van duizenden IoT sensors
- Edge to cloud streaming: Filtering en compressie van data voor cloud transmission
- Multi-source correlation: Combinatie van data uit verschillende systemen
- Alerting en notification: Real-time waarschuwingen bij kritieke events
Integration met UNS:
- UNS data enrichment: Contexttoevoeging aan events in real-time
- Kafka streams processing: Native stream processing op Kafka topics
- Event pattern detection: Complexe patronen in event streams
- Data transformation: Real-time conversie tussen verschillende data formaten
Gerelateerde begrippen
- Apache Kafka - Primary platform voor stream processing
- Complex Event Processing (CEP) - Pattern detection in event streams
- Event-gedreven architectuur - Architectuurstijl voor stream processing
- Unified Namespace - Industrial context voor stream processing
- Real-time monitoring - Direct gebruik van stream processing resultaten
- Edge computing - Lokale stream processing nabij data bronnen
- Historian Database - Opslag van verwerkte stream results
- Machine Learning - AI models op streaming data
Bronnen
- Apache Kafka Streams documentation
- Apache Flink - Stream processing engine
- Apache Storm - Real-time computation system
- Confluent - Kafka-based stream processing platform
- Amazon Kinesis - Managed streaming data service
- Google Cloud Dataflow - Stream and batch processing
- Streaming Systems by Tyler Akidau - Comprehensive stream processing guide
← Terug naar Event streaming, messaging & integratie kaart