{"id":515,"date":"2021-05-20T12:57:13","date_gmt":"2021-05-20T12:57:13","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1121"},"modified":"2023-03-27T12:44:05","modified_gmt":"2023-03-27T12:44:05","slug":"aplicaciones-para-el-procesamiento-de-los-datos-en-streaming","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/aplicaciones-para-el-procesamiento-de-los-datos-en-streaming\/","title":{"rendered":"Aplicaciones para el procesamiento de los datos en Streaming"},"content":{"rendered":"\n

Los datos en Streaming<\/strong> son aquellos que se van generando a la par de que se originen datos sin tomar en cuenta de donde provengan. Es com\u00fan que los datos sean enviados de manera simult\u00e1nea sin que importe adem\u00e1s del orden de estos. Igualmente, los datos en streaming se basan en diferentes tipos generados desde distintos dispositivos, desde aplicaciones hasta m\u00f3viles.<\/p>\n\n\n\n

Estos tipos de datos en Streaming tienden a ser procesado de manera secuencial  y progresiva en donde se llevan a cabo una variedad de tipos de an\u00e1lisis<\/strong>. La informaci\u00f3n que se obtiene le provee a la empresa la transparencia que  ameritan diversos aspectos de la empresa. Sobre todo, aquellos aspectos que poseen relaci\u00f3n con los clientes y con respecto al servicio que prestan.<\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo de ello, es como las empresas pueden hacerles un seguimiento a las difusiones impartidas por las redes sociales con respecto a su marca y el contenido que manejan. As\u00ed como, los productos que ofrecen con el prop\u00f3sito de responder de manera precisa y clara.<\/p>\n\n\n\n

Herramientas implementadas para el an\u00e1lisis de los datos en streaming<\/h2>\n\n\n\n

Con el soporte y la ayuda que proporciona diferentes herramientas o aplicaciones es posible obtener mejores resultados, los cuales proveer\u00e1n de informaci\u00f3n adecuada. Con el fin de que la toma de decisiones sea r\u00e1pida y precisa. Los procesos de an\u00e1lisis de datos en Streaming<\/strong> permiten apostar por todo un sistema que le permite agilizar las necesidades comerciales de manera puntual.<\/p>\n\n\n\n

Cuando se logra percibir la importancia de los an\u00e1lisis y la transmisi\u00f3n de datos en tiempo real. Toda empresa u organizaci\u00f3n podr\u00e1 asumir la responsabilidad de integrar aplicaciones que le permitan aprovechar todas las ventajas que las mismas proporcionan.<\/p>\n\n\n\n

Amazon Kinesis Data Streams<\/h3>\n\n\n\n

Se trata de una recopilaci\u00f3n y procesamiento de grandes cantidades de datos en Streaming<\/strong>, en donde se logran leer datos en secuencia de datos registrados. Este tipo de aplicaci\u00f3n puede ser desarrollada en Kinesis Client Library  y son ejecutables en instancias de Amazon EC2.<\/p>\n\n\n\n

Azure Stream Analytics<\/h3>\n\n\n\n

Es un sistema de an\u00e1lisis de datos en tiempo real que se utilizan de manera  muy sencilla destinada a cargas de trabajo con volumen. No hace uso de cargas enteras,  solo se basa en el manejo de algunos clics. Su funcionalidad es sencilla y trabaja con un c\u00f3digo personalizado. Permite integrarse a escenarios automatizados.<\/p>\n\n\n\n

Apache Storm<\/h3>\n\n\n\n

Se trata de un sistema de c\u00f3mputo que se distribuye en tiempo real con el empleo de c\u00f3digos abiertos. Logra procesar grandes cantidades de vol\u00famenes de datos, as\u00ed como, procesarlos de manera ilimitada y, todo en tiempo real. Es de f\u00e1cil uso y utiliza cualquier tipo de lenguaje de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La diferencia m\u00e1s notable con respecto a Hadoop es que se encuentra espec\u00edficamente dise\u00f1ado para la transformaci\u00f3n de flujos de datos. Aunque tambi\u00e9n puede llegar a aplicar para el aprendizaje automatizado en l\u00ednea. Asimismo, este puede integrarse a Haddop, lo que le permite a este aumentar sus capacidades.<\/p>\n\n\n\n

Google Cloud DataFlow<\/h3>\n\n\n\n

Este servicio permite trabajar no solo con datos en Streaming<\/strong> sino tambi\u00e9n con datos en hist\u00f3rico. En ambos casos con la misma capacidad de confianza y franqueza, sin que se lleguen a presentar conflictos o riesgos en el proceso. Adicionalmente, no amerita de un servidor constante por lo que solo se cancelara el procesamiento que los datos necesiten.<\/p>\n\n\n\n

IBM Streaming Analytics<\/h3>\n\n\n\n

Esta aplicaci\u00f3n permite evaluar una gran cantidad de datos en streaming que le permita a las empresas encontrar f\u00e1cilmente las oportunidades y los riesgos que se podr\u00edan generar<\/strong>. Lo que posibilita una toma de decisiones acertada. Es compatible con lenguajes de programaci\u00f3n como el Java, Scala o Python.  Asimismo, permite que la informaci\u00f3n se incluya en cuadernos Phyton en donde se administra la informaci\u00f3n y puede ser hallada sin mayor esfuerzo.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son las caracter\u00edsticas principales que proporcionan dichas aplicaciones para los datos en streaming?<\/h2>\n\n\n\n

Muchas de las funciones que proporcionan las aplicaciones en cuanto al an\u00e1lisis y procesamiento de los datos en Streaming<\/strong>. Se basan en diferentes funciones que son simples y sencillas de aplicar.<\/p>\n\n\n\n