Puntos clave: La arquitectura de datos en streaming facilita el procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Tecnologías clave como Apache Kafka y AWS Kinesis Permite una ingesta y procesamiento efectivos de datos.
- La transmisión de datos permite respuestas más rápidas a eventos empresariales.
- El análisis en tiempo real mejora la experiencia del cliente y la gestión de riesgos.
El streaming de datos están datos que fluyen continuamente desde una fuente hacia un destino para ser procesados y analizados casi en tiempo real.
¿Qué es el flujo de datos?
Las empresas pueden tener miles de fuentes de datos que Obtén a diferentes destinos. Los datos pueden procesarse mediante técnicas de procesamiento en flujo y generalmente consisten en pequeños fragmentos de datos. El streaming de datos permite procesar fragmentos de datos en tiempo real o casi en tiempo real. Los dos casos de utiliza más comunes para el streaming de datos:
- Medios en streaming, especialmente vídeo
- Análisis en tiempo real
La transmisión de datos solía reservarse para negocios muy selectos, como la transmisión de medios y los valores financieros en bolsa. Hoy en día, se está adoptando en todas las empresas. Los flujos de datos permiten a una organización procesar datos en tiempo real, dando a las empresas la capacidad de supervisar todos los aspectos de su negocio. La naturaleza en tiempo real de la monitorización permite a la dirección reaccionar y responder a eventos de crisis mucho más rápido que cualquier otro método de procesamiento de datos. Los flujos de datos ofrecen un canal de comunicación continuo entre todas las partes móviles de una empresa y las personas que pueden Haz decisiones.
Medios en streaming
La transmisión de medios están un ejemplo. Permite a una persona empezar a ver un vídeo sin tener que descargar todo el vídeo primero. Esto permite a los usuarios empezar a ver los datos (vídeo) antes y, en el caso de la transmisión de medios, evita que el dispositivo del usuario tenga que almacenar archivos grandes de golpe. Los datos pueden entrar y salir del dispositivo mientras se están procesados y visualizados.
Análisis en tiempo real
Los flujos de datos Permite a las empresas utilizar análisis en tiempo real para supervisar sus actividades. Los datos generados pueden procesarse mediante técnicas de análisis de series temporales para informar de lo que está ocurriendo. El Internet de las Cosas (IoT) ha impulsado el auge en la variedad y volumen de datos que pueden transmitirse. El aumento de la velocidad de la red contribuye a la velocidad de los datos. Así, Obtén las tres V ampliamente aceptadas de análisis y flujos de datos:
- Variedad
- Volumen
- Velocidad
Combinado con IoT, una empresa puede disponer de flujos de datos de muchos sensores y monitores diferentes, aumentando su capacidad para microgestionar muchas variables dinámicas en tiempo real. Desde la perspectiva de la ingeniería del caos, el análisis en tiempo real están excelentes porque aumenta la capacidad de la empresa para supervisar sus actividades. Así que, si fallaran equipos o si las lecturas devolvieran información que necesitara acción rápida, la empresa tiene la información necesaria para actuar. Los flujos de datos aumentan directamente la resiliencia de una empresa.
Ventajas de la transmisión de datos
Las organizaciones disfrutan de ventajas cuando pueden transmitir datos, en lugar de esperar al procesamiento por lotes tradicional. Obtener un flujo ininterrumpido de información en tiempo real puede Haz decisiones más rápidas. En lugar de reaccionar, los directivos pueden Obtén adelantarse a tendencias, demandas de los clientes e irregularidades operativas. Al transmitir datos a tus procesos, tu organización puede ser más ágil, resiliente e innovadora. Los beneficios del streaming de datos incluyen:
- Información en tiempo real: No ti necesitas esperar a un proceso por lotes para Obtén datos para analizar. Tú puedes utilizarla de inmediato para Haz decisiones urgentes. Detecta fraudes de inmediato, aprovecha una tendencia de consumo y detecta un problema de calidad antes de que se convierta en un problema mayor.
- Mejora de la eficiencia operativa: Las ralentizaciones, las ineficiencias de procesos y los eslabones débiles son más fáciles de detectar en los flujos de trabajo cuando tú puedes analizar datos continuos en tiempo real. No solo tú puedes aumentar la productividad y recortar costes, sino que también te puedes prevenir problemas y tiempos de inactividad.
- Análisis predictivo: Transmitir datos a modelos predictivos fortalece tu capacidad para anticipar y Haz decisiones. Por ejemplo, te puede predecir la demanda para que te pueda optimiza inventario o supervisa equipos para evitar fallos.
- Experiencias personalizadas del cliente: La capacidad de analizar el comportamiento del cliente en tiempo real proporciona información para alimentar recomendaciones de productos, ofrecer promociones relevantes y implicarse de formas que fomentan la fidelidad.
- Mejor gestión de riesgos: Los datos en tiempo real permiten Detecta tendencias y patrones irregulares que podrían indicar fraude a medida que surjan. te también podrían ser capaces de Detecta anomalías que podrían señalar una próxima interrupción en la cadena de suministro, dándole tiempo a te para Haz ajustes.
- Mayor agilidad y capacidad de respuesta: El streaming de datos permite a los equipos Haz cambios rápidos y precisos en respuesta a realidades cambiantes. Disponer de datos en tiempo real te ayuda a ir en la nueva dirección correcta.
- Perspectivas compartidas a nivel empresarial: Cuando todos los departamentos pueden Ve lo que está ocurriendo cuando está ocurriendo, están más fácil coordinar estrategias y respuestas basadas en datos. Nadie tiene que esperar a que TI genere informes ni preocuparse de que un departamento están operando en un silo de datos.
Arquitectura de datos para transmisión de datos
La arquitectura de datos en streaming implica crear sistemas para ingerir y utilizar datos en tiempo real de múltiples fuentes, incluyendo dispositivos IoT, sistemas de transacciones, redes sociales, registros de aplicaciones y más. La arquitectura de datos en streaming permite el procesamiento y análisis en tiempo real para que los usuarios puedan Haz decisiones sin esperar a que el procesamiento por lotes les proporcione la información que necesitan. Una arquitectura de datos en streaming exitosa garantiza que sus componentes trabajen juntos de forma eficiente. Debe escalar para manejar datos de alta velocidad y gran volumen sin latencia ni fallos. Las mejores prácticas actuales para el rendimiento y la fiabilidad incluyen diseño modular, computación distribuida y procesamiento basado en eventos. Los componentes clave son:
- Capa de ingestión de datos: Este componente captura datos en tiempo real utilizando herramientas como Apache Kafka, AWS Kinesis o RabbitMQ. Gestionan datos de alta velocidad y gran volumen procedentes de sensores, aplicaciones y servicios, con alto rendimiento y baja latencia.
- Capa de procesamiento: El procesamiento debe adaptar el volumen y la velocidad del componente de ingestión de datos para procesar eventos, Detecta patrones, aplicar reglas de negocio y apoyar acciones inmediatas. Los marcos de procesamiento de flujos que cumplen hoy en día incluyen Apache Flink y Apache Spark Streaming.
- Capa de almacenamiento: La forma en que se están almacenados los datos en streaming garantiza que no solo alimenta el análisis en tiempo real, sino que también puede utilizarse para análisis futuros. Las soluciones de almacenamiento en serie temporal como InfluxDB y bases de datos NoSQL como Cassandra o MongoDB pueden optimizarse para lectura y escritura rápidas, y Haz los datos accesibles rápidamente para futuras consultas y recercas.
- Capa de salida de datos: Este componente garantiza que los datos procesados puedan alimentarse en herramientas de informes en tiempo real, paneles de visualización de datos y otras aplicaciones posteriores. Apoya la toma de decisiones instantánea y precisa que define la agilidad y la capacidad de respuesta.
Desafíos con el streaming de datos
Los flujos de datos ofrecen flujos continuos de datos que pueden ser consultados para obtener información. Generalmente, los datos deben estar en orden, que a veces es el objetivo de tener un flujo. (Al fin y al cabo, cualquier aplicación de mensajería necesita tener todos los mensajes en orden.) Como los datos pueden provenir de diferentes fuentes, o incluso de la misma fuente, pero se mueven a través de un sistema distribuido, significa que el flujo se enfrenta al reto de ordenar sus datos y entregarlos a su consumidor. Por tanto, los flujos de datos se encuentran directamente con el problema del teorema CAP en su construcción. Al elegir una base de datos o una opción de streaming concreta, el arquitecto de datos debe determinar el valor entre:
- Tener datos consistentes, donde todas las lecturas recibidas son las más recientes de escritura y, si no, devuelven un error.
- Tener datos altamente disponibles, donde todas las lecturas contienen los datos, pero puede que no sean las más recientes.
Tecnologías de transmisión de datos
La arquitectura de datos en streaming diseñada para manejar datos de alto volumen y alta velocidad permite procesar datos, obtén información y actuar sobre la información a medida que ocurre. Las tecnologías de streaming de datos basadas en la nube y modulares apoyan los principios fundamentales del procesamiento de datos en tiempo real, incluyendo escalabilidad, tolerancia a fallos y latencia mínima. Los equipos ya familiarizados con entornos en la nube pueden acceder a un conjunto robusto de herramientas que cubren todas las capas de la arquitectura de streaming de Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP). Con una curva de aprendizaje aplanada, los equipos con experiencia en la nube pueden concentrarse en personalizar y optimizar la arquitectura para soportar mejor las necesidades organizativas. El primer paso para desarrollar tu arquitectura de datos en streaming están configurar la capa de ingestión de datos o procesador de flujo. Las herramientas comunes para manejar fuentes de datos diversas y distribuidas con alto rendimiento y baja latencia incluyen:
- Amazon MSK
- Amazon Kinesis
- Apache Kafka
- Google Pub/Sub
El segundo paso están elegir y configura la capa de procesamiento y análisis de flujos que realiza transformaciones, agregaciones y filtros de datos en tiempo real. te también deberá aplicar lógica de negocio, consultas Haz, Detecta anomalías, seguir tendencias, alertas de activación y Haz datos accionables en tiempo real. te puede utiliza herramientas como:
- Análisis de Datos Amazon Kinesis
- Google Dataflow
- Google BigQuery
En tercer lugar, tú necesitas Obtén los datos analizados a los responsables de la toma de decisiones de forma útil. Normalmente, tú utilizas un panel de control, un sistema de alertas o una aplicación operativa que permita a los equipos visualizar datos y obtener datos. Tú puedes personalizar un destino de datos o utilizar herramientas como Amazon QuickSight o Looker. Por último, tú necesitas almacenar los datos transmitidos en algún lugar. El coste del almacenamiento es bajo, así que la práctica general están conservarlo todo. En cuanto al almacenamiento de datos, la creencia común están que si no es útil ahora, puede que lo sea después. Para almacenar datos en streaming, estas son buenas opciones:
- Corrimiento al rojo del Amazonas
- Kafka
- Amazon S3
- Almacenamiento de Google
Tecnologías populares de datos en streaming
Una lista creciente de tecnologías de streaming de datos que impulsan análisis en tiempo real robustos y escalables incluye:
- Apache Kafka: Esta plataforma distribuida de streaming de eventos ofrece una ingesta de datos tolerante a fallos con alto rendimiento de rendimiento. La fortaleza de Kafka está en manejar grandes volúmenes de datos para aplicaciones orientadas a eventos.
- AWS Kinesis: Este servicio en la nube totalmente gestionado ofrece componentes como Kinesis Data Streams, Firehose y Data Analytics para te ofrecer capacidades de streaming de extremo a extremo para recopilar, procesar y analizar datos en tiempo real.
- Apache Flink: Este marco de procesamiento de flujos de alta potencia gestiona tanto flujos de datos ilimitados como acotados con baja latencia.
- Apache Spark Streaming: Como parte del ecosistema Apache Spark, este componente soporta un procesamiento escalable, de alto rendimiento y tolerante a fallos. Están una opción versátil que soporta arquitecturas híbridas que incluyen procesamiento por lotes.
- RabbitMQ: Este intermediario de mensajes utiliza cola de mensajes para soportar la comunicación en tiempo real entre servicios, con una entrega fiable y flexibilidad.
Aprovechar el flujo de datos en tu organización
Las tecnologías y arquitecturas de transmisión de datos son fundamentales para la capacidad de tu organización para Haz decisiones informadas en tiempo real. La rapidez, agilidad y capacidad de respuesta son ventajas estratégicas. La toma de decisiones instantánea basada en datos es la ventaja competitiva para descubrir nuevas oportunidades, optimizar operaciones, reducir riesgos y fomentar la innovación. La transmisión de datos permite a tu organización trabajar de forma más inteligente y rápida, para una respuesta ágil y una toma de decisiones proactiva.
Lecturas relacionadas
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.