Verzeichnis der Abschlussarbeiten

Die Verarbeitung von Echtzeitdaten stellt für Enterprise-Anwendungen, wie das Online-
Banking oder Überwachungssysteme, eine der zentralen Herausforderungen der heutigen
Zeit dar. Die fehlerhafte oder langsame Verarbeitung von Daten kann zu verheerenden
Folgen führen. Eine wichtige Technologie im Bereich von Message Processing Systemen
ist Apache Kafka, die durch die Client-Bibliothek Kafka Streams die Verarbeitung von
Nachrichten in Form eines endlosen, veränderbaren Streams in Java ermöglicht. Im
Zuge dieser Arbeit wird mithilfe eines Prototyps evaluiert, ob ein Einsatz von Kafka
Streams auch in Node.JS möglich ist und welche Rahmenbedingungen dafür notwendig
sind. Dabei stellt sich heraus, dass die Architektur in Node.JS gut abgebildet werden
kann und die Latenz besser als in Java ist. Bei der Nutzung von Kafka Streams in
Node.JS ist darauf zu achten, dass die Anwendung keine hohen Anforderungen an die
Latenz besitzt, nicht kritisch ist und eine niedrige Komplexität aufweist.

The processing of real-time data is one of today’s key challenges for enterprise applications
such as online banking or monitoring systems. Incorrect or slow processing of data
can have devastating consequences. An important technology in the field of message
processing systems is Apache Kafka, which enables the processing of messages in the
form of an endless, modifiable stream in Java using the Kafka Streams client library.
This thesis uses a prototype to evaluate whether it is also possible to use Kafka Streams
in Node.JS and which framework conditions are necessary for this. It turns out that the
architecture can be mapped well in Node.JS and the latency is better than in Java. When
using Kafka Streams in Node.JS, it is important to ensure that the application does not
have high latency requirements, is not critical and has a low level of complexity.