Lösungen / Agentic Data Streaming

Ihre Agenten handeln auf Basis des Geschäfts, so wie es gerade jetzt ist.

Ein Agent, der mit dem Batch von gestern Nacht arbeitet, meldet nicht nur verspätet. Er handelt falsch: Er bestätigt die Bestellung, die bereits storniert wurde, eskaliert das Ticket, das bereits gelöst ist, und nennt den Lagerbestand, den Sie bereits verkauft haben.

Sobald Änderungen geschehen, liefert Agentic Data Streaming sie aus Ihren operativen Systemen an die Orte, aus denen Ihre Agenten lesen.

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Benchmark

Gebaut für Anwendungsfälle mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz

Die Engine und ihre Benchmarks ansehen →

Source

Your operational systems

Database log

log-based CDC — tables untouched

Event streams

picked up as-is

PostgreSQL MySQL SQL Server Oracle MongoDB SAP HANA Apache Kafka Azure Event Hubs G Google Pub/Sub + 300 more

as changes happen

Dataddo

Speed Security Governance

every agent sees only what it is allowed to see

Streaming pipeline

+ INSERT ~ UPDATE − DELETE

every commit → one ordered event

Zero Copy Connectors

SmartCache holds live data query-ready — queried at the source, nothing stored

streaming pipeline → storage

DWH / Lake / ODS

always-current mirror

Snowflake Databricks Google BigQuery Amazon Redshift SQL Server + Others

Event streams

event-driven agents

Apache Kafka Azure Event Hubs G Google Pub/Sub + Others

read & act

+ served direct, no storage layer

Your agents

Acting on the business as it is right now

Claude OpenAI Gemini Mistral Azure AI Foundry Bedrock agents Databricks agents Agentforce C Custom LLM apps I In-product copilots + Others
Any source engine → any AI destination
Aus den operativen Quellsystemen

Die Fakten, auf denen Ihre Agenten handeln, liegen in operativen Systemen. Streamen Sie sie von dort.

Bestellungen, Tickets, Lagerbestände, Berechtigungen - der Zustand, auf dessen Basis ein Agent handelt, entsteht in operativen Datenbanken, nicht im Warehouse. Dataddo erfasst committete Änderungen nativ aus jeder wichtigen Engine und liefert sie fortlaufend, während der Agent arbeitet - ohne zusätzliche Last für das System, das Ihr Geschäft betreibt.

PostgreSQL PostgreSQL MySQL MySQL MSSQL MSSQL Oracle Oracle MongoDB MongoDB SAP HANA SAP HANA AWS Aurora (PostgreSQL) AWS Aurora (PostgreSQL) AWS RDS (PostgreSQL) AWS RDS (PostgreSQL) Google Cloud SQL (PostgreSQL) Google Cloud SQL (PostgreSQL) AlloyDB AlloyDB CockroachDB CockroachDB
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Leistung

Der Zustand ändert sich, und Ihr Agent weiß es bereits.

Was das für einen Agenten bedeutet: Die Änderung steht im Spiegel, noch bevor der Agent die nächste Abfrage stellt, und das Ereignis wird ausgelöst, während das Handeln danach noch etwas bewirkt. Eine Stornierung trifft mitten im Gespräch ein, und der Support-Agent stoppt die Rückerstattung, die er gerade versprechen wollte. Eine hochwertige Bestellung geht ein, und der Prüf-Agent nimmt sie sich vor, während die Bestellung noch bearbeitet wird - nicht erst im morgigen Batch, wenn die Ware bereits versandt ist.

Metrik Ergebnis
p50-Latenz, committet an der Quelle → für den Agenten sichtbar 351 ms
p90-Latenz, committet an der Quelle → für den Agenten sichtbar 568 ms
dauerhaft verarbeitete Änderungsereignisse pro Sekunde 35,000/s

SQL Server CDC, interner Benchmark der zugrunde liegenden Engine

Die Lösung

Stets aktueller Zustand für Ihre Agenten.

Dataddo liest committete Änderungen direkt aus dem Transaktionslog Ihrer Datenbank und liefert sie dorthin, wo Ihre Agenten lesen. Das ist die gesamte Architektur: kein Broker zu betreiben, keine Stream-Prozessoren zu schreiben, kein Team dafür einzustellen. Siehe wie das Muster aufgebaut ist.

Immer aktuell, nie einen Batch im Rückstand

Änderungen werden in dem Moment erfasst, in dem sie committet werden, sodass das, was der Agent liest, die Produktion kontinuierlich abbildet. Es gibt kein Polling-Intervall zum Einstellen und keinen Batch, auf den zu warten wäre. Der Zustand hinter der nächsten Antwort des Agenten ist der Zustand des Geschäfts gerade jetzt.

Gelöschte Datensätze werden geliefert, nicht übersehen

Abfragebasierte Synchronisierung kann eine entfernte Zeile nicht sehen - sie verschwindet einfach. Log-basierte Erfassung liefert das Delete als Ereignis wie jede andere Änderung, sodass die stornierte Bestellung oder die entzogene Berechtigung - oft genau die Tatsache, die der Agent brauchte - immer ankommt.

Keine zusätzliche Last für Ihre Produktionsdatenbank

Ein Agent liest womöglich hunderte Male pro Stunde. All das trifft auf den Spiegel, während die Erfassung selbst nur das Transaktionslog liest: keine Polling-Abfragen, keine Trigger, keine zusätzlichen Indizes. Die Datenbank, die Ihr Geschäft betreibt, bedient Ihre Kunden weiterhin mit voller Geschwindigkeit - weshalb der Verantwortliche für ein zentrales Bestellsystem oder SAP dem auch tatsächlich zustimmt.

Selbstheilend, keine committete Änderung geht verloren

Ein stiller Stillstand ist der schlimmste Fehlerfall für einen Agenten: Er handelt weiterhin, ganz selbstbewusst, auf Basis eines veralteten Zustands. Der integrierte CDC Supervisor prüft den Zustand jedes Replikationsprozesses und startet ihn von der nachverfolgten Log-Position neu - genau dort, wo er stehen geblieben ist. Die Wiederherstellung braucht niemanden in Rufbereitschaft.

Wie Agenten es konsumieren

Drei Wege von Dataddo zu Ihrem Agenten.

Der Unterschied liegt darin, woher der Agent liest. Er kann einen Store abfragen, den Sie bereits betreiben, Events zugestellt bekommen, sobald sich der Zustand ändert, oder Dataddo direkt fragen - und die meisten realen Setups kombinieren mehrere Wege, statt sich für einen zu entscheiden: Ein Event teilt dem Agenten mit, dass etwas passiert ist, und der Agent fragt dann den Spiegel oder Dataddo direkt nach dem Kontext dazu.

1 Agent zieht

Warehouse, Lake oder operativer Datenspeicher

Dataddo hält einen stets aktuellen Spiegel Ihrer operativen Daten in dem Store, den Ihr Agent bereits abfragt - ein Warehouse, ein Lake oder eine operative Datenbank. Der Agent fragt in SQL „was ist X jetzt“ und erhält den aktuellen Zustand sowie so viel Historie, wie Sie vorhalten.

BigQuery Snowflake Databricks + operational DBs
2 Agent wird beliefert

Event-Streams

Jedes committete Insert, Update und Delete wird als geordnetes Ereignis an Ihr Event-Backbone veröffentlicht. Der Agent oder seine Orchestrierungsschicht reagiert in dem Moment, in dem sich der Zustand ändert, statt danach zu pollen.

Kafka Azure Event Hub Google Pub/Sub
3 Agent zieht Keine Infrastruktur

Direkt von Dataddo, über SmartCache

SmartCache, der integrierte Speicher von Dataddo, hält die zuletzt synchronisierten Daten zum direkten Abruf bereit - ein de-facto operativer Datenspeicher, den Sie nicht selbst betreiben müssen. Agenten verbinden sich direkt mit Dataddo, ohne ein Warehouse aufzusetzen und ohne einen Broker zu betreiben.

MCP REST API Apache Arrow
Aspekt Warehouse / Lake / ODSEvent-StreamsDirekt über SmartCache
Agentenverhalten Der Agent zieht: Er fragt den aktuellen Zustand ab, wenn er ihn brauchtDer Agent wird beliefert: Er reagiert, wenn sich der Zustand ändertDer Agent zieht: Er fragt Dataddo direkt, ohne etwas dazwischen
Aktualität Durchgehend aktuell - Änderungen landen, sobald sie an der Quelle committet werdenJede Änderung wird zugestellt, sobald sie geschiehtLetzter abgeschlossener Sync
Datenform Materialisierte relationale Tabellen, abgefragt mit SQL - geliefert mit den eigenen Metadaten des Konnektors: was jedes Dataset und Feld bedeutet und welche Felder sensibel sindEin geordneter Stream aus Insert-, Update- und Delete-Ereignissen, jedes mit eigenen Metadaten - Operationstyp und die Sequenzkennung der Quell-Engine; siehe geordnete ÄnderungsereignisseLeichtgewichtige strukturierte Objekte, ausgeliefert über MCP, REST oder Apache Arrow, Metadaten inklusive - direkt einsatzbereit, ohne eigenen Umformungsschritt dazwischen
Historie Vollständige Zeitreihe - so viel, wie Sie vorhalten möchtenWas auch immer das Retention-Fenster Ihres Brokers vorhältDer aktuelle Zustand, kein langes Archiv
Von Ihnen betriebene Infrastruktur Ihr Warehouse, Lake oder ODSIhr Event-Backbone und dessen ConsumerKeine - SmartCache wird von Dataddo gehostet
Typischer Einsatz Support-Chatbots und Assistenten, die „was ist X jetzt“ beantworten, sowie Analysen, die auch Historie brauchenEreignisgesteuerte Automatisierung: Eine hochwertige Bestellung löst einen Prüf-Agenten aus, eine Stornierung löst Retention ausAgenten, die Daten mit Governance brauchen, ohne zuerst eine Datenplattform aufzubauen
Governance

Agenten handeln auf Basis dessen, was Sie liefern. Sorgen Sie für Governance, bevor es ankommt.

Governance ist hier strenger als bei Analytics, denn alles, was den Agenten erreicht, kann in einer Aktion oder einer kundenseitigen Antwort landen.

PII erreicht den Agenten nie

Sensible Spalten werden an der Quelle ausgeschlossen oder gehasht, noch vor der Auslieferung, sodass sie nie im Spiegel oder im Event-Stream landen, den der Agent liest. Gehashte Spalten bleiben verknüpfbar, ohne die Originalwerte offenzulegen. Siehe PII-Ausschluss und -Hashing.

Schlechte Daten werden gestoppt, nicht weitergeleitet

Die Data Quality Firewall validiert Datensätze, bevor sie das Ziel erreichen, und kann bei Anomalien blockieren oder alarmieren - das Signal, automatisierte Aktionen zu pausieren, bevor sich ein vorgelagerter Fehler auf das Verhalten des Agenten überträgt.

Die Commit-Reihenfolge bleibt erhalten und ist überprüfbar

Änderungen kommen in der Reihenfolge an, in der sie committet wurden, und jedes Ereignis trägt die Metadaten, um dies stromabwärts zu belegen. Ein Agent, der den Zustand rekonstruiert, sieht nie ein Update angewendet, bevor das Insert erfolgt ist, von dem es abhängt.

Der Agent liest eine Replik, nicht die Produktion

Geben Sie dem Agenten schreibgeschützte Zugangsdaten, beschränkt auf die replizierten Tabellen. Sein Zugriff, sein Abfragevolumen und sein Blast Radius sind allesamt durch den Spiegel begrenzt, nicht durch Ihre operative Datenbank.

Testen Sie Agentic Data Streaming mit Ihrem Stack.

Ein abgegrenzter, zeitlich begrenzter POC mit Ihrer Datenbank und Ihrem Agenten. Bringen Sie den unangenehmen Fall mit - so ist es nützlicher.

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