Storage-Engine-Vergleich für Time-Series-Daten eines Energieversorgers
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue Docker-Cluster, ingesiere 84 Mrd. Smart-Meter-Daten, führe 6 Queries aus und miss Latenzen. Du erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Versorger (kommunaler Mehrheitseigentümer) plant den Smart-Meter-Rollout auf alle 1,4 Mio. Haushalte bis 2028 — die Storage-Wahl ist eine 5-Jahres-Architektur-Entscheidung mit Hunderttausenden EUR Speicher-Kosten pro Jahr.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie vergleicht man TimescaleDB, ClickHouse und Apache Druid für 2,8 Mrd. tägliche Smart-Meter-Messwerte fair und mit reproduzierbaren Benchmarks?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Storage-Engine-Konzepte (LSM, Spaltenspeicher, Time-Partitioning) praktisch unterscheiden
- Faire Benchmarks über heterogene Systeme aufsetzen
- Operative Komplexität als gleichberechtigte Bewertungsdimension behandeln
- Storage-Kosten über mehrjährige Horizonte projizieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Time Series Databases
Apply time series databases to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Clickhouse
Apply clickhouse to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Timescaledb
Apply timescaledb to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Apache Druid
Apply apache druid to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Benchmarking
Apply benchmarking to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Storage Engines
Apply storage engines to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Backend-Entwickler:in
Time-Series-Datenbank-Erfahrung mit echten Engine-Vergleichen ist eine seltene Spezialisierung — Energieversorger, IoT-Anbieter und Observability-Firmen suchen genau dieses Profil im DACH-Raum aktiv.
Dieses Projekt schärft
- time-series-databases
- clickhouse
- benchmarking
Data Scientist
Data Scientists, die mit IoT- und Telemetrie-Daten arbeiten, gewinnen massiv durch Verständnis der zugrundeliegenden Storage-Engine-Charakteristika.
Dieses Projekt schärft
- time-series-databases
- clickhouse
- storage-engines
Noch eine Sache