Problem
Trendanalysen auf Batch-Berichten basieren und übersehen neue Signale.
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Trend Metrics
Streaming-Plattform, die Nachrichtentrends in Echtzeit erkennt.
KafkaSparkAirflowCassandraGrafanaPrometheus
Überblick
Fokus
Streaming-Plattform, die Themenmomentum und Sentiment-Änderungen minütlich erkennt.
Wert
Kafka für Ingestion, Spark für NLP, Cassandra als Speicher, Airflow für Orchestrierung, Grafana für Dashboards. Ausgelegt für horizontale Skalierung und Beobachtbarkeit.
Lösung
Kafka + Spark + NLP-Pipelines erkennen Veränderungen und speisen Grafana-Dashboards.
Funktionsweise
Feeds landen in Kafka, Spark verarbeitet NLP, Metriken wandern nach Cassandra, Dashboards aktualisieren sich in Grafana.
Architektur
Kafka, Spark, Cassandra, Airflow, Prometheus und Grafana via Helm-Charts verbunden.
Sicherheit
Mutual TLS zwischen Clustern, ACLs auf Kafka-Themen und Prometheus-Wächter sichern die Verarbeitung sensibler Signale.
Betrieb
Airflow-Retries, Prometheus-Lag-Monitoring und Auto-Scaling halten Kafka/Spark resilient, Dashboards zeigen Ingestion-Health.
Observability
Grafana-Dashboards visualisieren Lag, Ressourcennutzung und Alerts, damit Capacity-Anpassungen priorisiert werden können.
Runbook
Consumer-Lag → Partitionen erweitern oder Consumer skalieren.
Job failed → Airflow-Logs prüfen und DAG neu ausführen.
Alarm ausgelöst → Analytics-Team benachrichtigen.
Ergebnisse
Echtzeit-Trenderkennung liefert KPIs früh und macht Ressourcennutzung transparent.