Zum Hauptinhalt springen
Cloud / STACKIT / Produkte / STACKIT Intake - Daten-Ingestion für das Data Lakehouse

STACKIT Intake - Daten-Ingestion für das Data Lakehouse

STACKIT Intake: verwaltete Dateneingabe über das Kafka-Protokoll direkt in Apache-Iceberg-Tabellen für das STACKIT Data Lakehouse.

Data & AI
Preismodell Kapazitätsbasiert; Kapazität wird über max. Nachrichtengröße und max. Nachrichten/Stunde konfiguriert (Produkt begrenzt auf max. 20 GiB/h); Details siehe STACKIT-Preisrechner
Verfügbarkeit Verfügbarkeit gemäß STACKIT-Dokumentation
Datensouveränität DSGVO-konform, Betrieb auf souveräner STACKIT-Infrastruktur
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

Was ist STACKIT Intake?

STACKIT Intake ist ein vollständig verwalteter Dateneingabe-Dienst, der hochvolumige Datenströme über das Apache-Kafka-Protokoll entgegennimmt und direkt in Apache-Iceberg-Tabellen schreibt. Er bildet die Ingestion-Schicht des STACKIT Data Lakehouse und schreibt in Tabellen, die über den Iceberg-REST-Katalog von STACKIT Dremio (Version 25 oder 26) verwaltet werden. Intake ist als temporärer Puffer ausgelegt, kein dauerhafter Datenspeicher, und befindet sich laut STACKIT-Release-Notes seit Dezember 2025 in der Public Preview.

Kernfunktionen

  • Kafka-Protokoll-Kompatibilität: Nutzung bestehender Kafka-Client-Bibliotheken und Datenproduzenten wie Debezium ohne Anpassung
  • Automatisches Schema-Management: Ableitung von Datentypen aus JSON-Payloads und automatische Schema-Evolution der Ziel-Iceberg-Tabelle
  • Zwischenspeicherung mit Zustellgarantie: Nachrichten werden bis zu 24 Stunden gepuffert, bis sie zuverlässig in Dremio geschrieben sind
  • Dead-Letter-Queue: Automatische Behandlung fehlerhafter oder nicht verarbeitbarer Nachrichten
  • Skalierbarer Durchsatz: Konfigurierbar über max. Nachrichtengröße und max. Nachrichten/Stunde, das Produkt beider Werte begrenzt auf max. 20 GiB/h
  • Verwaltung über Portal, CLI und Terraform

Typische Anwendungsfälle

Data-Lakehouse-Ingestion: Intake übernimmt die Rolle der Datenaufnahme-Schicht: Daten fließen über das Kafka-Protokoll direkt in Iceberg-Tabellen, die in STACKIT Dremio analysiert werden können.

Change Data Capture (CDC): Änderungen aus operativen Datenbanken werden über Tools wie Debezium erfasst und in Echtzeit in das Data Lakehouse übernommen.

IoT und Telemetrie: Gerätedaten, Sensormesswerte und Anwendungslogs werden hochvolumig und in Echtzeit erfasst und für nachgelagerte Analysen bereitgestellt.

Vorteile

  • DSGVO-konform durch Betrieb auf souveräner STACKIT-Infrastruktur
  • Kompatibilität mit dem Kafka-Protokoll vermeidet Lock-in bei Datenproduzenten
  • Automatisches Schema-Management reduziert manuellen Pflegeaufwand
  • Nahtlose Integration mit STACKIT Dremio für Analyse direkt auf den eingehenden Daten

Integration mit innFactory

Als offizieller STACKIT-Partner unterstützt innFactory Sie beim Design von Echtzeit-Datenpipelines: von der Anbindung bestehender Kafka-Producer über das Schema-Design bis zur Integration mit STACKIT Dremio für nachgelagerte Analysen.

Typische Anwendungsfälle

Echtzeit-Datenaufnahme für das STACKIT Data Lakehouse (STACKIT Dremio)
Change Data Capture (CDC), z. B. über Debezium
IoT- und Telemetrie-Datenströme
Log- und Event-Aggregation

Technische Spezifikationen

Buffering Temporärer Puffer, Nachrichten werden bis zu 24 Stunden vorgehalten
Data format JSON, mit automatischer Schema-Ableitung und -Evolution
Dremio compatibility Erfordert STACKIT Dremio 25 oder 26 mit Administrationsrechten für die Integration
Protocol Apache-Kafka-Protokoll (kompatibel mit bestehenden Kafka-Clients)
Target Schreibt in Apache-Iceberg-Tabellen über den Dremio-Iceberg-REST-Katalog
Throughput Konfigurierbar über max. Nachrichtengröße (1–1024 KiB) und max. Nachrichten pro Stunde; das Produkt beider Werte ist auf max. 20 GiB/h begrenzt

Häufig gestellte Fragen

Was ist STACKIT Intake?

Ein verwalteter Dateneingabe-Dienst, der Datenströme über das Apache-Kafka-Protokoll entgegennimmt und direkt in Apache-Iceberg-Tabellen im Dremio-Iceberg-REST-Katalog schreibt. Er dient als Brücke zwischen Datenproduzenten und dem STACKIT Data Lakehouse.

Ist Intake eine dauerhafte Datenspeicherung?

Nein. Intake ist als temporärer Puffer konzipiert und hält Nachrichten für bis zu 24 Stunden vor, bis sie zuverlässig in die Ziel-Iceberg-Tabelle geschrieben wurden. Danach werden sie aus dem Puffer entfernt.

Welche Datenformate werden unterstützt?

Aktuell verarbeitet STACKIT Intake ausschließlich JSON-Daten. Datentypen werden automatisch aus den JSON-Payloads abgeleitet, das Schema der Ziel-Iceberg-Tabelle wird automatisch verwaltet und bei neuen Feldern weiterentwickelt.

Wie hoch ist der maximale Durchsatz?

Die Kapazität eines Intake Runners wird über zwei Parameter konfiguriert: die maximale Nachrichtengröße (1 bis 1024 KiB) und die maximale Anzahl Nachrichten pro Stunde. Das Produkt aus beiden Werten darf 20 GiB/h nicht überschreiten.

Muss ich meine bestehenden Kafka-Clients ersetzen?

Nein. Da STACKIT Intake das Apache-Kafka-Protokoll unterstützt, lassen sich bestehende Kafka-Client-Bibliotheken und gängige Datenproduzenten wie Debezium ohne Anpassung weiterverwenden.

Welchen Status hat STACKIT Intake und welche Dremio-Version wird benötigt?

STACKIT Intake befindet sich laut Release Notes in der Public Preview (Start: Dezember 2025). Für die Integration wird STACKIT Dremio 25 oder 26 mit Administrationsrechten benötigt.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von STACKIT (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von STACKIT dar.

STACKIT Partner

innFactory ist offizieller STACKIT Partner. Wir bieten Beratung, Implementierung und Managed Services für die souveräne Cloud.

STACKIT Official Partner

Ähnliche Produkte anderer Cloud-Anbieter

Andere Cloud-Anbieter bieten vergleichbare Services in dieser Kategorie. Als Multi-Cloud Partner helfen wir bei der richtigen Wahl.

Google Cloud

Agent Platform Workbench (ehem. Vertex AI Workbench)

Agent Platform Workbench stellt verwaltete JupyterLab-Umgebungen der Gemini Enterprise Agent Platform bereit, mit …

Preismodell Nutzungsbasiert über die Preisliste der …
SLA SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite)
Vergleichen →
Google Cloud

Cloud Talent Solution - Jobsuche mit Machine Learning

Cloud Talent Solution bringt Machine Learning in die Jobsuche und unterstützt Recruiting-Plattformen mit Job Search und …

Preismodell Preise mit Stand 5. Januar 2021: …
SLA gemäß Anbieter / siehe offizielle Dokumentation
Vergleichen →
Google Cloud

Deep Learning VM Images - Vorkonfigurierte ML-VM-Images

Deep Learning VM Images sind für Data Science und Machine Learning optimierte VM-Images mit vorinstallierten Frameworks …

Preismodell Die Images selbst sind laut Preisseite …
SLA SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite)
Vergleichen →
Google Cloud

Enterprise Knowledge Graph - Entity Reconciliation für BigQuery

Enterprise Knowledge Graph führt verteilte Daten über Entity Reconciliation zusammen und ergänzt sie über die Google …

Preismodell Für Enterprise Knowledge Graph …
SLA Pre-GA-Produkte werden laut Dokumentation "as is" bereitgestellt und können eingeschränkten Support haben; gemäß Anbieter / siehe offizielle Dokumentation
Vergleichen →
Google Cloud

Genkit - Open-Source-Framework für KI-Anwendungen

Genkit ist Googles Open-Source-Framework für den Aufbau von Full-Stack-, KI- und Agenten-Anwendungen mit TypeScript, Go, …

Preismodell Open-Source-Framework; Kosten entstehen …
SLA Für das Framework selbst besteht kein SLA; SLAs gelten für die genutzten Dienste gemäß Anbieter
Vergleichen →
Google Cloud

Model Garden - Modellkatalog der Agent Platform

Model Garden ist die Modellbibliothek der Gemini Enterprise Agent Platform zum Entdecken, Testen, Anpassen und …

Preismodell Bei Open-Source-Modellen werden Tuning …
SLA SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite)
Vergleichen →

128 vergleichbare Produkte bei anderen Cloud-Anbietern gefunden.

Bereit, mit STACKIT Intake - Daten-Ingestion für das Data Lakehouse zu starten?

Unsere zertifizierten STACKIT Experten helfen bei Architektur, Integration und Optimierung.

Beratung vereinbaren