Event-driven Cloud-native Data Lake für Enterprise
Autor: Javad Zeynal | Juli 3, 2025
Zusammenfassung
In modernen Unternehmensumgebungen wachsen Daten rasant – sowohl in Umfang als auch in Komplexität. Unternehmen suchen zunehmend nach Möglichkeiten, ihre Daten zu zentralisieren, Prozesse zu automatisieren und sicherzustellen, dass sowohl Speicherung als auch Zugriff strengen Sicherheits- und Governance-Anforderungen entsprechen.
In modernen Unternehmensumgebungen wachsen Daten rasant – sowohl in Umfang als auch in Komplexität. Unternehmen suchen zunehmend nach Möglichkeiten, ihre Daten zu zentralisieren, Prozesse zu automatisieren und sicherzustellen, dass sowohl Speicherung als auch Zugriff strengen Sicherheits- und Governance-Anforderungen entsprechen.
Projekterfahrung
Bei einem meiner jüngsten Projekte hatte ich die Gelegenheit, eine cloud-native, serverlose Data-Lake-Architektur auf AWS zu entwerfen und umzusetzen. Ziel war es, eine skalierbare und flexible Plattform zu schaffen, auf der strukturierte und unstrukturierte Daten sicher erfasst, verwaltet und für nachgelagerte Verarbeitung bereitgestellt werden konnten – bei vollständiger Automatisierung und Einhaltung von Compliance-Vorgaben.
Im Zentrum des Systems implementierte ich eine RESTful API-Schicht mithilfe von Amazon API Gateway. Diese diente als zentraler Einstiegspunkt zur Interaktion mit dem Data Lake und ermöglichte konsistente und validierte Operationen. Eingehende API-Anfragen wurden von AWS Lambda Funktionen verarbeitet, die für Datenextraktion, Validierung und Speicherung von Metadaten in Amazon DynamoDB verantwortlich waren.
Die Datenbankschicht wurde unter Beachtung der AWS Best Practices gestaltet, um sowohl Skalierbarkeit als auch Performance zu gewährleisten. Durch den Einsatz von DynamoDB Streams wurden Änderungen in der Datenbank in Echtzeit an eine zweite Schicht von Lambda-Funktionen weitergegeben. Diese Funktionen orchestrierten Cloud-Infrastrukturänderungen basierend auf dem aktuellen Zustand des Systems – sodass sich Infrastruktur und Daten synchron weiterentwickeln konnten.
Eine der wichtigsten Architekturentscheidungen in diesem Projekt war die Trennung von Speicherschicht und Zugriffsmanagement. Während die Daten in Amazon S3 gespeichert wurden, erfolgte der Zugriff über S3 Access Points, was eine feingranulare Zugriffskontrolle ermöglichte. Access Points wurden im Speicherkonto erstellt, während IAM-Rollen und -Benutzer in einem separaten Zugriffsmanagement-Konto bereitgestellt wurden. Dieses Design stärkte die Governance und unterstützte die Einhaltung der Cybersicherheitsrichtlinien des Kunden.
Um eine robuste und wartbare Plattform zu unterstützen, wurden zusätzliche Funktionen implementiert – darunter S3-Lifecycle-Regeln, Ereignisbenachrichtigungen und …
Möchten Sie mehr erfahren?
Wenn Sie den Aufbau einer modernen Datenplattform in Erwägung ziehen oder Ihre bestehende Datenarchitektur modernisieren möchten, freue ich mich auf ein Gespräch darüber, wie dieser Ansatz Ihrer Organisation helfen kann. Lassen Sie uns sprechen!
Bei einem meiner jüngsten Projekte hatte ich die Gelegenheit, eine cloud-native, serverlose Data-Lake-Architektur auf AWS zu entwerfen und umzusetzen. Ziel war es, eine skalierbare und flexible Plattform zu schaffen, auf der strukturierte und unstrukturierte Daten sicher erfasst, verwaltet und für nachgelagerte Verarbeitung bereitgestellt werden konnten – bei vollständiger Automatisierung und Einhaltung von Compliance-Vorgaben.
Im Zentrum des Systems implementierte ich eine RESTful API-Schicht mithilfe von Amazon API Gateway. Diese diente als zentraler Einstiegspunkt zur Interaktion mit dem Data Lake und ermöglichte konsistente und validierte Operationen. Eingehende API-Anfragen wurden von AWS Lambda Funktionen verarbeitet, die für Datenextraktion, Validierung und Speicherung von Metadaten in Amazon DynamoDB verantwortlich waren.
Die Datenbankschicht wurde unter Beachtung der AWS Best Practices gestaltet, um sowohl Skalierbarkeit als auch Performance zu gewährleisten. Durch den Einsatz von DynamoDB Streams wurden Änderungen in der Datenbank in Echtzeit an eine zweite Schicht von Lambda-Funktionen weitergegeben. Diese Funktionen orchestrierten Cloud-Infrastrukturänderungen basierend auf dem aktuellen Zustand des Systems – sodass sich Infrastruktur und Daten synchron weiterentwickeln konnten.
Eine der wichtigsten Architekturentscheidungen in diesem Projekt war die Trennung von Speicherschicht und Zugriffsmanagement. Während die Daten in Amazon S3 gespeichert wurden, erfolgte der Zugriff über S3 Access Points, was eine feingranulare Zugriffskontrolle ermöglichte. Access Points wurden im Speicherkonto erstellt, während IAM-Rollen und -Benutzer in einem separaten Zugriffsmanagement-Konto bereitgestellt wurden. Dieses Design stärkte die Governance und unterstützte die Einhaltung der Cybersicherheitsrichtlinien des Kunden.
Um eine robuste und wartbare Plattform zu unterstützen, wurden zusätzliche Funktionen implementiert – darunter S3-Lifecycle-Regeln, Ereignisbenachrichtigungen und …
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Wenn Sie den Aufbau einer modernen Datenplattform in Erwägung ziehen oder Ihre bestehende Datenarchitektur modernisieren möchten, freue ich mich auf ein Gespräch darüber, wie dieser Ansatz Ihrer Organisation helfen kann. Lassen Sie uns sprechen!
