Deshalb scheitern Kafka-Projekte – Die Top 6 Risiken
Die fortschreitende Digitalisierung hat im vergangenen Jahrzehnt Streaming-Daten zu einem wichtigen Thema gemacht. Laut den Daten der Apache Foundation ist Apache Kafka® inzwischen bei tausenden Unternehmen im Einsatz und ist damit der heutige Standard für Daten-Streaming. Kafka ist ein verteiltes Messaging-System mit Open-Source-Lizenz, das über eine Eventarchitektur Datenströme in großem Umfang skalieren kann. Mit mehr als 1.000 Anwendungsfällen mit steigender Tendenz erweist sich Kafka als weit mehr als eine traditionelle Messaging-Plattform. Es ist zum zentralen Nervensystem unzähliger IT-Ökosysteme geworden.
Unternehmen nutzen Kafka für kritische Echtzeit-Transaktionen, etwa in der Zahlungsverarbeitung, zum Monitoring von Finanz-Abläufen oder zur Risikoevaluierung und Betrugserkennung. Die Technologie ist ein echter Transformations-Enabler, mit Tools für Pub/Sub Messaging, Stream-Verarbeitung, Systemkonnektivität sowie ETL-Tooling. Für Einrichtung, Konfiguration, Monitoring und Verwaltung sind jedoch dedizierte Mitarbeiter, Ressourcen und nicht zuletzt die nötige Infrastruktur erforderlich. Mehrere Cluster mit hohen Streaming-Volumina bedeuten zusätzliche Komplexität, die mit jedem neuen Geschäftsprozess, jeder Anwendung und jedem Use Case steigt.
In der Regel müssen bei verteilten Systemen Faktoren wie Netzwerkstruktur, Ressourcen- und Fehler-Handling sowie Recovery präzise aufeinander abgestimmt werden. Auch wenn der Start mit Kafka relativ leicht ist, kann der Aufbau eines stabilen und sicheren Service einige Wochen bis Monate in Anspruch nehmen. Die Einführung und Verwaltung von wichtigen Services brauchen Zeit sowie finanzielle Ressourcen. Dies hat zur Folge, dass die Zeit für die Weiterentwicklung von UX-Frameworks oder die Optimierung datengetriebener Abläufe manchmal fehlt.
Die häufigsten Gründe, warum Kafka-Projekte scheitern
1. Mangelnde Expertise und Ressourcen
Entwicklung, Deployment, Monitoring, Skalierung und Implementierung von Kafka-Lösungen erfordern ein hohes Maß an Expertise. Die Installation selbst ist noch unkompliziert, aber der Aufbau einer Architektur aus Event-getriebenen Daten-Pipelines und ihr Deployment in eine Enterprise-Infrastruktur erfordern Kenntnisse von Daten-Streaming-Experten. Mangelnde Expertise und fehlende Ressourcen bei der Installation, Entwicklung und in der operativen Umgebung lassen Kafka-Projekte häufig scheitern.
2. Schwieriger Übergang von der Entwicklung in die Produktion
Daten-Streaming-Projekte aus der Entwicklung oder POC-Phase in die Produktion zu überführen, ist häufig komplizierter als erwartet. Das gilt besonders für Unternehmen, die Kafka noch nicht lange verwenden. Einige Unternehmen versuchen, Lösungen mit Konfigurationsmanagement, hoher Verfügbarkeit, Sicherheit, Zugangskontrolle sowie Performance-Testing und -Monitoring manuell zu erstellen. Dev- und Testing-Cycles ohne die nötigen Komponenten aus der Produktion sind einer der gängigsten Fehler und können zu erheblichen Verzögerungen und Ausfällen führen.
3. Nicht antizipierbare Ausfälle und Downtime
Als verteiltes System ist Kafka auch anfällig für diverse Risiken und somit für unvorhersehbare Ausfallzeiten und Downtime. Bei selbstverwalteten Kafka-Implementierungen fallen allein in der Entwicklung hunderte Arbeitsstunden an, um Infrastruktur, Netzwerk- und Softwarekomponenten funktionsfähig zusammenzufügen. Hinzu kommt der Zeitaufwand für die rein reaktive Fehlerbehebung, der kosteneffizienter anderweitig eingesetzt werden könnte.
4. Probleme bei der Absicherung von Streaming-Daten
Kafka erweitert zwar die Security-Optionen seiner Nutzer, der Schutz von personenbezogenen und Streaming-Daten bleibt für die meisten Unternehmen dennoch eine Herausforderung. Nicht alle Security-Experten verfügen über fachliche Kompetenz in Bezug auf Streaming-Daten – und nicht alle Experten für Daten-Streaming haben Expertise in Security-Themen. Security-Deployments für Enterprise-Use-Cases sind komplex und setzen tiefgehende Fachkenntnisse für Kafka und Sicherheit gleichermaßen voraus. Mehr Klarheit zur Sicherheit von Daten-Streaming und deren Herausforderungen ergibt sich nur aus einer Analyse aller Sicherheitsanforderungen. Datensicherheit soll den digitalen Raum vor unautorisierten Zugriffen und Datenpannen schützen. Hierfür ist ein umfassendes Feature-Set an Sicherheitsfunktionen erforderlich – Authentifizierung, Zugangskontrolle, Verschlüsselung, Key-Management, Konfigurationsabsicherung, Monitoring und Auditing.
5. Governance-Lücken
In Kafka-Umgebungen ohne adäquate Governance können Streaming-Daten nicht verlässlich ermittelt und analysiert werden. Entwickler erstellen teils neue Topics, ohne Datenquellen und -besitzer oder ohne adäquate Definitionen für Datentransformationen und Anwendungsfälle zu dokumentieren. Nutzer bleiben somit signifikant unterinformiert. Bei einer Anzahl von Topics in drei- oder sogar vierstelliger Höhe steigen die Risiken exponentiell, da zusätzliche Abhängigkeiten und Ressourcenkonflikte entstehen. Mangelnde Governance führt bei zunehmenden Problemen rund um Datenqualität, -konsistenz und -analysierbarkeit dazu, dass Projektziele verfehlt werden. Zwar existiert Tooling für langfristig orientierte, kompatible Event-Streams durchaus – für die sichere und effektive, teamübergreifende Weitergabe gibt es jedoch keine Lösungen. Dieses fehlende Bindeglied ist höchst problematisch für Event-getriebene Microservices kleiner, separat agierender Teams. Das Problem wird durch die Skalierung noch verstärkt und führt zu Verwirrung auf Seiten von Datenproduzenten und -nutzern.
6. Unzureichende Skalierbarkeit
Kafka kann für eine Vielzahl an Use Cases eingesetzt werden – vom Messaging bis hin zur Datenintegration und zu Daten-Pipelines. Die Skalierung erfordert jedoch häufig manuelle Schritte und geht so mit einigen Herausforderungen einher. Zum Beispiel können mit einer zunehmenden Datenlast Ressourcenengpässe auf verschiedenen Ebenen auftreten. Die Verwaltung der wachsenden Arbeitslast ist komplex und übersteigt die menschlichen Fähigkeiten, besonders wenn verschiedene Abteilungen des Unternehmens um die Ressourcen konkurrieren. Das verlängert übermäßig die Zeit für die Fehlersuche und Fehlerbehebung. Unzureichende Standardisierung und inkonsistente Konfigurationen erschweren die Angelegenheit noch weiter.
Fazit
Apache Kafka hat sich als zentrales Nervensystem für Unternehmen etabliert. Es ermöglicht die Verarbeitung von Streaming-Daten in Echtzeit und treibt so die digitale Transformation voran. Dennoch stehen Unternehmen vor signifikanten Herausforderungen, die Kafka-Projekte scheitern lassen können. Auch wenn die Funktionen von Kafka leistungsstark und transformativ sind, stellt die Einrichtung, Konfiguration, Überwachung und Verwaltung eine große Herausforderung dar. Erfolgreiche Kafka-Projekte erfordern ein tiefgehendes Verständnis der Technologie, eine adäquate Ressourcenzuweisung und eine proaktive Sicherheits- und Governance-Strategie, um die Potenziale der Technologie voll auszuschöpfen und die digitale Transformation von Unternehmen effektiv zu unterstützen.
