Echtzeit-Event-Pipelines scheitern an einer von zwei Stellen: Events gelangen nicht zuverlässig durch die Ingestions-Schicht oder sie werden in der Plattform nie zu schnellen Abfragen. Dies sind getrennte Probleme, die unterschiedliche Tools erfordern, und wenn nur eines davon gelöst wird, stehen die Teams letztendlich mit teuren, fragilen Stacks da.

Ohne ein dauerhaftes Streaming-Rückgrat werden verteilte Datenproduzenten und Datenkonsumenten eng miteinander gekoppelt. Producer sind die Anwendungen, die Events generieren und an Kafka-Topics senden, während Consumer die Dienste sind, die diese Events lesen. Producer schreiben direkt in Warteschlangen, Datenbanken oder benutzerdefinierte Dienste, und wenn ein Consumer ausfällt oder verzögert, blockiert der Producer entweder oder beginnt, Events zu verwerfen.

Darüber hinaus sind PostgreSQL und ähnliche OLTP Public Cloud-Datenbanken für Vorgänge auf Zeilenebene konzipiert: Einfügen, Aktualisieren, Löschen. Sie sind nicht dafür ausgelegt, Milliarden von Zeilen zu scannen, über mehrere Dimensionen zu aggregieren oder Dashboards jede Minute zu aktualisieren. Mit wachsendem Event-Volumen dauern Abfragen, die früher in 200 ms zurückkehrten, mit der Zeit Sekunden, dann Dutzende von Sekunden und schließlich Minuten. Das System wird zum Engpass für Produktentscheidungen.

Wenn die App-Pipeline langsam oder unzuverlässig ist, sind die Konsequenzen messbar. Reaktionszeiten bei der Betrugserkennung dehnen sich von Sekunden auf Minuten aus, was im FinTech-Bereich direkt zu finanziellem Verlust und Reputationsschäden führt. Langsame Berichtszyklen blockieren Produktentscheidungen und zwingen die Teams dazu, sich auf Snapshots zu verlassen, die zum Zeitpunkt ihrer Überprüfung bereits veraltet sind. Um dies auszugleichen, beginnen die Teams damit, den Stack zu patchen. Benutzerdefinierte ETL-Jobs, manuell zusammengestellte Nachrichtenwarteschlangen und Berichtsansichten summieren sich zu einer Ad-hoc-Pipeline, die manuell gewartet werden muss. Die wirklichen Kosten sind nicht nur die unmittelbare Latenz. Es handelt sich um die operative Belastung, die technische Schuld und die Tatsache, dass das Team nicht an Echtzeitfunktionen arbeiten kann, weil es damit beschäftigt ist, die bestehende Pipeline am Laufen zu halten.