{"id":513,"date":"2021-05-20T20:16:00","date_gmt":"2021-05-20T20:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1113"},"modified":"2023-03-27T12:43:33","modified_gmt":"2023-03-27T12:43:33","slug":"procesamiento-de-datos-en-streaming-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/procesamiento-de-datos-en-streaming-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"Procesamiento de datos en streaming en el Big Data"},"content":{"rendered":"\n

El procesamiento de datos en streaming<\/strong> en el \u00a0Big Data<\/a><\/strong> en tiempo real es uno de los procedimientos m\u00e1s complejos a los que las organizaciones se enfrentan. Esto debido a que la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n

El flujo continuo de informaci\u00f3n potencia e incrementa la eficacia de respuesta en la toma de decisiones importantes, as\u00ed como tambi\u00e9n, supone una mejora en la agilidad y la capacidad de respuesta en dichas tomas de decisiones y, adem\u00e1s, en proyectar eficacia en roles de inteligencia operativa.<\/p>\n\n\n\n

No obstante, cuando estos flujos de datos e informaci\u00f3n ingresan r\u00e1pidamente, se van acumulando en grandes vol\u00famenes, muchas veces, el almacenamiento es masivo. Por ello, las compa\u00f1\u00edas en cuanto al Big Data recopilan estos datos y le extraen su m\u00e1xima utilidad analiz\u00e1ndolos inmediatamente y a gran escala<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Big data ofrece una mejor arquitectura para el an\u00e1lisis de datos en streaming<\/h2>\n\n\n\n

Big Data<\/strong> ofrece la tecnolog\u00eda necesaria para que ciertas aplicaciones avanzadas y sistemas de primer orden para procesar datos en streaming<\/strong> y analizar informaci\u00f3n valiosa extra\u00edda de all\u00ed. De igual forma, trabajan en paralelo y de forma continua para que la organizaci\u00f3n siga sus operaciones normales y en el logro de sus objetivos.<\/p>\n\n\n\n

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 alg\u00fan acuerdo.<\/p>\n\n\n\n

Los flujos de datos en streaming se trasladan en m\u00faltiples latencias<\/h3>\n\n\n\n

Dado que las mejores plataformas de proceso de Big Data<\/strong> v\u00eda streaming son de c\u00f3digo abierto, dichas plataformas permiten el uso de otras diferentes y complementarias. Lo que se traduce en que, al ser de c\u00f3digo abierto, evolucionan m\u00e1s r\u00e1pido y se sirven de m\u00e1s herramientas. De esta forma, los flujos de datos se reciben desde otros lugares, a una velocidad variable y sin que haya interrupciones.<\/p>\n\n\n\n

Gracias a ello, es posible la programaci\u00f3n acerca de c\u00f3mo se ejecutan los flujos con cualquier tipo de latencia, lo que se conoce como \u201cbatch\u201d o tiempo real. Todo ello en funci\u00f3n de los recursos que se tengan para esta actividad y, por supuesto, a los acuerdos que se tengan en el \u00e1mbito de servicios dentro de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Permite analizar datos en streaming de alto rendimiento con servicios fiables<\/h2>\n\n\n\n

El Big Data en streaming puede recopilar y transformar datos procedentes de cualquier fuente y que est\u00e9n almacenados en cualquier repositorio o bases de datos<\/strong>. Los programas aplicados a recopilar informaci\u00f3n, pueden hacerlo en estos momentos con una latencia inferior a un segundo. Llev\u00e1ndose a cabo miles de millones de eventos, como la recopilaci\u00f3n y la transformaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Muchas plataformas de an\u00e1lisis de informaci\u00f3n en streaming posibilitan el almacenamiento de datos en Hadoop, por ejemplo, para correlacionar datos v\u00eda streaming con datos almacenados de forma hist\u00f3rica. Del mismo modo, puede escogerse la calidad del nivel de servicio que cumpla con los requerimientos necesitados en las organizaciones.<\/p>\n\n\n\n

Las decisiones se pueden tomar en tiempo real<\/h3>\n\n\n\n

Las reglas de las organizaciones est\u00e1n 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.<\/p>\n\n\n\n

De esta manera, los usuarios pueden definir un conjunto de patrones, eventos y algunas anomal\u00edas que si se convierten en riesgos, se activan alertas las cuales facilitan la respuesta en tiempo real de personas encargadas de brindar soporte.<\/p>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n de Big Data se realiza con las mejores herramientas de c\u00f3digo abierto<\/h2>\n\n\n\n

Una de las mejores herramientas de c\u00f3digo abierto es Spark Streaming, por ejemplo. Esta plataforma contiene una amplia biblioteca integrada para hacer transformaciones de datos en informaci\u00f3n de forma nativa. De esta manera, todos los datos se procesan a gran escala, disponiendo de m\u00faltiples aplicaciones para lograr los objetivos.<\/p>\n\n\n\n

Provee anal\u00edtica avanzada<\/h3>\n\n\n\n

Esta y otras plataformas ofrecen un framework para hacer an\u00e1lisis de datos fuera de la caja. Posee un motor de b\u00fasqueda SQL para realizar requerimientos de forma r\u00e1pida y sin problemas. Adem\u00e1s, posee librer\u00edas de machine learning, motores de procesamiento de gr\u00e1ficos y motores de an\u00e1lisis de datos en streaming, por supuesto.<\/p>\n\n\n\n

Algunas herramientas destacan por su sencillez<\/h3>\n\n\n\n

Spark Streaming y otras plataformas destacan por ser f\u00e1ciles de utilizar. Anteriormente, algunas herramientas y aplicaciones ten\u00edan dificultades para ser bien entendidas y requer\u00edan de conocimientos de programaci\u00f3n avanzada para ejecutarlas correctamente. Por fortuna, con el auge de las nuevas tecnolog\u00edas de procesamiento de datos, estos problemas parecen haberse ido.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados obtenidos son r\u00e1pidos<\/h3>\n\n\n\n

En el Big Data hay 2 variables que siempre hay que optimizar: el volumen de datos y la velocidad de procesamiento de los mismos<\/strong>. De tal manera que a medida que las organizaciones aceleran sus procesos, la necesidad de an\u00e1lisis de streaming en tiempo real tambi\u00e9n se acelera.<\/p>\n\n\n\n

Por esta raz\u00f3n, una parte cr\u00edtica del Big Data<\/strong> como el que se procesa v\u00eda streaming se sirve del procesamiento en memoria o de memoria (in-memory) que se ejecuta en paralelo. Esto permite conseguir resultados infinitamente m\u00e1s r\u00e1pidos que otras alternativas, las cuales necesitan una serie de accesos a discos.<\/p>\n\n\n\n

Si quieres conocer la \u00faltima tecnolog\u00eda en cuanto a procesamiento de datos en tiempo real, la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> cuenta con todo lo necesario para que tengas a la mano las aplicaciones necesarias para gestionar cantidades masivas de datos en poco tiempo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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