El procesamiento de datos en streaming en el Big Data en tiempo real es uno de los procedimientos más complejos a los que las organizaciones se enfrentan. Esto debido a que la obtención de información a partir de transmisiones constantes en tiempo real o streaming. Ejemplos de estos datos hay muchos, tales como transacciones de bases de datos, registros de aplicaciones y pulsaciones de servidores web, entre otros.
El flujo continuo de información potencia e incrementa la eficacia de respuesta en la toma de decisiones importantes, así como también, supone una mejora en la agilidad y la capacidad de respuesta en dichas tomas de decisiones y, además, en proyectar eficacia en roles de inteligencia operativa.
No obstante, cuando estos flujos de datos e información ingresan rápidamente, se van acumulando en grandes volúmenes, muchas veces, el almacenamiento es masivo. Por ello, las compañías en cuanto al Big Data recopilan estos datos y le extraen su máxima utilidad analizándolos inmediatamente y a gran escala.
Big data ofrece una mejor arquitectura para el análisis de datos en streaming
Big Data ofrece la tecnología necesaria para que ciertas aplicaciones avanzadas y sistemas de primer orden para procesar datos en streaming y analizar información valiosa extraída de allí. De igual forma, trabajan en paralelo y de forma continua para que la organización siga sus operaciones normales y en el logro de sus objetivos.
La escalabilidad de los datos permite el procesamiento hasta de petabytes de los mismos, todo ello sin que el servicio de negocio desde donde se extraen dichos datos deje de cumplir algún acuerdo.
Los flujos de datos en streaming se trasladan en múltiples latencias
Dado que las mejores plataformas de proceso de Big Data vía streaming son de código abierto, dichas plataformas permiten el uso de otras diferentes y complementarias. Lo que se traduce en que, al ser de código abierto, evolucionan más rápido y se sirven de más herramientas. De esta forma, los flujos de datos se reciben desde otros lugares, a una velocidad variable y sin que haya interrupciones.
Gracias a ello, es posible la programación acerca de cómo se ejecutan los flujos con cualquier tipo de latencia, lo que se conoce como “batch” o tiempo real. Todo ello en función de los recursos que se tengan para esta actividad y, por supuesto, a los acuerdos que se tengan en el ámbito de servicios dentro de la organización.
Permite analizar datos en streaming de alto rendimiento con servicios fiables
El Big Data en streaming puede recopilar y transformar datos procedentes de cualquier fuente y que estén almacenados en cualquier repositorio o bases de datos. Los programas aplicados a recopilar información, pueden hacerlo en estos momentos con una latencia inferior a un segundo. Llevándose a cabo miles de millones de eventos, como la recopilación y la transformación de datos.
Muchas plataformas de análisis de información en streaming posibilitan el almacenamiento de datos en Hadoop, por ejemplo, para correlacionar datos vía streaming con datos almacenados de forma histórica. Del mismo modo, puede escogerse la calidad del nivel de servicio que cumpla con los requerimientos necesitados en las organizaciones.
Las decisiones se pueden tomar en tiempo real
Las reglas de las organizaciones están basadas en eventos y se pueden ejecutar mediante transmisiones de datos debidamente transformadas. Todo ello mediante generadores de reglas con los clientes. Todo ello de forma intuitiva, sencillas de implementar y de utilizar.
De esta manera, los usuarios pueden definir un conjunto de patrones, eventos y algunas anomalías que si se convierten en riesgos, se activan alertas las cuales facilitan la respuesta en tiempo real de personas encargadas de brindar soporte.
La gestión de Big Data se realiza con las mejores herramientas de código abierto
Una de las mejores herramientas de código abierto es Spark Streaming, por ejemplo. Esta plataforma contiene una amplia biblioteca integrada para hacer transformaciones de datos en información de forma nativa. De esta manera, todos los datos se procesan a gran escala, disponiendo de múltiples aplicaciones para lograr los objetivos.
Provee analítica avanzada
Esta y otras plataformas ofrecen un framework para hacer análisis de datos fuera de la caja. Posee un motor de búsqueda SQL para realizar requerimientos de forma rápida y sin problemas. Además, posee librerías de machine learning, motores de procesamiento de gráficos y motores de análisis de datos en streaming, por supuesto.
Algunas herramientas destacan por su sencillez
Spark Streaming y otras plataformas destacan por ser fáciles de utilizar. Anteriormente, algunas herramientas y aplicaciones tenían dificultades para ser bien entendidas y requerían de conocimientos de programación avanzada para ejecutarlas correctamente. Por fortuna, con el auge de las nuevas tecnologías de procesamiento de datos, estos problemas parecen haberse ido.
Los resultados obtenidos son rápidos
En el Big Data hay 2 variables que siempre hay que optimizar: el volumen de datos y la velocidad de procesamiento de los mismos. De tal manera que a medida que las organizaciones aceleran sus procesos, la necesidad de análisis de streaming en tiempo real también se acelera.
Por esta razón, una parte crítica del Big Data como el que se procesa vía streaming se sirve del procesamiento en memoria o de memoria (in-memory) que se ejecuta en paralelo. Esto permite conseguir resultados infinitamente más rápidos que otras alternativas, las cuales necesitan una serie de accesos a discos.
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