Forschungsziele

  • Untersuchung von skalierbaren Event-Driven-Architekturen im Kontext verteilter Nachrichtenverarbeitung
  • Entwicklung von praediktiven Modellen zur Optimierung von Verarbeitungsdurchsatz und Zuverlaessigkeit
  • Implementierung und Evaluation von Feedback-Loop-Verarbeitungssystemen in asynchronen Pipelines
  • Analyse des Zusammenspiels von Verarbeitungsmustern und Infrastruktur-Performance unter Last

Technische Kernkomponenten

Event-Driven Processing

Vollstaendig asynchrone Verarbeitungskette mit Echtzeit-Ereignisweiterleitung ueber dedizierte Nachrichtenkanale. Jedes Verarbeitungsereignis wird sofort erfasst, klassifiziert und an die entsprechenden Subsysteme weitergeleitet.

Intelligentes Queue-Management

Token-Bucket-basierte Ratenlimitierung mit dynamischer Worker-Skalierung. Das System passt sich automatisch an die Kapazitaetsgrenzen der externen Verarbeitungsinfrastruktur an.

Feedback-Loop-Integration

Automatisierte Verarbeitung von Rueckmeldungen der Zielknoten mit sofortiger Reaktion auf Fehlerzustaende und Anomalien. Permanente Aktualisierung der Verarbeitungsdatenbank in Echtzeit.

Mehrstufige Validierungspipeline

Von Syntaxpruefung ueber infrastrukturelle Vorabvalidierung bis hin zu kontrolliertem Testlauf – jeder Verarbeitungsauftrag durchlaeuft mehrere Qualitaetsstufen vor der Hauptdurchfuehrung.

Architekturdiagramm – Darstellung der Event-Driven-Verarbeitungskette
(Worker-Pool → Message Broker → Feedback-Loop → Datenbank → Echtzeit-Dashboard)

Forschungsmethodik

Kontrollierte Experimente

Durchfuehrung von A/B-Tests zur Optimierung von Verarbeitungsraten unter verschiedenen Parametern. Systematische Variation von Verarbeitungsmustern, Zeitfenstern und Konfigurationen.

Simulationsumgebung

Entwicklung eines vollstaendigen Mock-Providers fuer Lasttests ohne reale Nachrichtengenerierung. Simulation von Verarbeitungsereignissen, Fehlerszenarien und Lastspitzen.

Datengetriebene Analyse

Erfassung und Auswertung saemtlicher Verarbeitungsmetriken fuer wissenschaftliche Auswertungen. Append-only Logging ermoeglicht lueckenlose Nachvollziehbarkeit aller Experimente.

Eingesetzte Technologien

  • Asynchrone Auftragsverarbeitung mit Worker-Pools und intelligenter Lastverteilung
  • Ereignisgesteuerte Kommunikation ueber dedizierte Message-Broker-Infrastruktur
  • Echtzeit-Dashboard mit WebSocket-basiertem Monitoring aller Verarbeitungsereignisse
  • Containerisierte Microservice-Architektur mit automatischer Skalierung
Event-Driven Architecture Asynchrone Worker Echtzeit-Monitoring Feedback-Loop Processing Containerisierung