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¿Qué es data streaming?Ejemplos, ventajas y casos prácticos
La transmisión de datos es una tecnología de datos en tiempo real que permite el procesamiento de continuas transmisiones de datos en el momento en el que se generan. Dado que todos los sectores cada vez confían más en las transmisiones de datos, actualmente existen sistemas de transmisión como Apache Kafka y Confluent que hacen que todo sea posible, desde partidas multijugador hasta detección de fraude en tiempo real y muros en redes sociales, hasta plataformas de stock trading y seguimiento por GPS.
Descubre cómo funciona data streaming , los casos de uso habituales, ejemplos y también cómo puedes transmitir tus datos ( stream data ) en cualquier infraestructura de datos.
El streaming de datos de un vistazo
¿Qué es el streaming de datos?
También conocido como procesamiento de streams de eventos, el streaming de datos es el flujo continuo de datos generados por diversas fuentes. Al usar tecnología para el procesamiento de streams, los streams de eventos se pueden almacenar, analizar, procesar e, incluso, actuar sobre ellos en tiempo real a medida que se generan.
¿Qué es streaming?
El término streaming se utiliza para describir transmisiones de datos continuas e interminables, sin inicio ni fin, que proporcionan una fuente constante de datos que se pueden utilizar o actuar sobre ellos sin necesidad de descargarlos primero.
Del mismo modo, todos los tipos de fuentes generan transmisiones de datos, en diversos formatos y volúmenes. Desde aplicaciones, dispositivos de red y archivos de registro del servidor hasta actividad del sitio web, transacciones bancarias y datos de ubicación, todos pueden añadirse para recopilar información y análisis en tiempo real de forma eficiente desde una única fuente de información.
Cómo funciona la transmisión de datos. Descripción general, ejemplos y arquitectura
En años anteriores, la infraestructura heredada estaba mucho más estructurada porque solo tenía unas pocas fuentes que generaban datos. Todo el sistema podía tener una arquitectura que especificara y unificara los datos y las estructuras de datos. Con la llegada de los sistemas de stream processing, la forma de procesar los datos ha cambiado de forma significativa para estar a la altura de los requisitos modernos.
Resumen del Stream Data Processing (procesamiento de transmisiones de datos)
Los datos actuales se generan por una cantidad infinita de fuentes: sensores de IoT, servidores, registros de seguridad, aplicaciones o sistemas internos/externos. Es casi imposible regular la estructura o la integridad, controlar el volumen o la velocidad de los datos que se generan.
Aunque las soluciones tradicionales están diseñadas para ingerir, procesar y estructurar datos antes de que se pueda actuar sobre ellos, la arquitectura de streaming data añade la capacidad de consumir, persistir al almacenamiento, enriquecer y analizar los data in motion.
Por eso, las aplicaciones que trabajan con transmisiones de datos (data streams) siempre requerirán dos funciones principales: almacenamiento y procesamiento. El almacenamiento tiene que ser capaz de registrar grandes transmisiones de datos de forma secuencial y coherente. El procesamiento tiene que ser capaz de interactuar con el almacenamiento, consumir, analizar y ejecutar cálculos de los datos.
Esto también plantea retos y consideraciones adicionales cuando se trabaja con bases de datos o sistemas heredados. Actualmente existen muchas plataformas y herramientas para ayudar a las empresas a crear aplicaciones de streaming data (transmisiones de datos).
Ejemplos
Algunos ejemplos reales de transmisión de datos incluyen casos de uso en todos los sectores, desde operaciones de valores en tiempo real, gestión de inventario minorista al minuto, publicaciones en redes sociales, interacciones de juegos multijugador hasta aplicaciones para compartir viajes. Por ejemplo, cuando un pasajero llama a Lyft, las transmisiones de datos en tiempo real se unen para crear una experiencia de usuario perfecta. A través de estos datos, la aplicación reúne el seguimiento de la ubicación, las estadísticas de tráfico, los precios y los datos de tráfico para emparejar simultáneamente al usuario con el mejor conductor posible, calcular el precio y estimar el tiempo hasta el destino con base en datos históricos y todo en tiempo real.
En este sentido, la transmisión de datos es el primer paso para cualquier organización orientada a los datos, ya que impulsa la ingesta de big data, la integración y el análisis en tiempo real.
Procesamiento por lotes frente a transmisiones en tiempo real
Los métodos de procesamiento de datos por lotes (batch data processing) requieren que los datos se descarguen por lotes antes de poder procesarlos, almacenarlos o analizarlos, mientras que las transmisiones de datos fluyen de forma continua, lo que permite que esos datos se procesen simultáneamente, en tiempo real, en el momento en que se generan.Hoy en día, los datos llegan de forma natural como transmisiones de eventos sin fin. Estos datos vienen en todos los volúmenes, formatos, desde varias ubicaciones y cloud, on-premises o cloud híbrida.Con la complejidad de los requisitos modernos que existen, los métodos de procesamiento de datos heredados se han vuelto obsoletos para la mayoría de los casos de uso, ya que solo pueden procesar datos como grupos de transacciones recopiladas a lo largo del tiempo. Las organizaciones modernas necesitan actuar con datos actualizados al milisegundo, antes de que se vuelvan obsoletos. Estos datos continuos ofrecen numerosas ventajas que están transformando el funcionamiento de las empresas.
Ventajas y casos de uso
Ventajas de la transmisión de datos
La recopilación de datos es solo una pieza del puzle. Las empresas actuales simplemente no pueden esperar a que los datos se procesen por lotes. En cambio, todo, desde la detección de fraudes y las plataformas bursátiles, hasta las aplicaciones para compartir viajes y los sitios web de e-commerce, dependen de event streams en tiempo real.
Junto con streaming data, las aplicaciones no solo evolucionan para integrar datos, sino también para procesar, filtrar, analizar y reaccionar a esos eventos según suceden en tiempo real. Esto abre diversos nuevos casos de uso, como detección de fraudes en tiempo real, recomendaciones de Netflix o una experiencia de compra fluida en varios dispositivos que se actualiza a medida que se realiza la compra.
En resumen, cualquier sector que gestione grandes volúmenes de datos en tiempo real puede beneficiarse de las event stream processing platforms en tiempo real.
Casos prácticos
Los sistemas de stream processing como Apache Kafka y Confluent dan vida a los datos y analíticas en tiempo real. Aunque hay casos de uso de event streaming en todos los sectores, esta capacidad de integrar, analizar, solucionar problemas y/o predecir datos en tiempo real, a escala masiva, abre nuevos casos de uso. Las organizaciones no solo pueden utilizar los datos pasados o los datos por lotes que han sido almacenados, sino que también pueden obtener información valiosa sobre los data in motion.
Algunos casos de uso típicos incluyen:
- Datos de ubicación.
- Detección de fraudes.
- Operaciones de valores en tiempo real.
- Marketing, ventas y análisis de negocio.
- Actividad de clientes y usuarios.
- Monitorización e informes sobre sistemas internos de IT (por sus siglas en inglés).
- Monitorización de registros: sistemas de solución de problemas, servidores, dispositivos, etc.
- SIEM (Security Information and Event Management): análisis de registros y event data en tiempo real para monitorización, métricas y detección de amenazas.
- Inventario minorista o de almacén: gestión de inventario en todos los canales y ubicaciones y experiencia de usuario fluida en todos los dispositivos.
- Emparejamiento para compartir viajes: combinación de datos de ubicación, usuario y precios para análisis predictivos; emparejamiento de los viajeros con los mejores conductores en cuanto a proximidad, destino, precios y tiempos de espera.
- Aprendizaje automático e inteligencia artificial: al combinar datos pasados y presentes con un sistema nervioso central, todo esto abre nuevas posibilidades a los análisis predictivos.
Siempre que haya cualquier tipo de datos que procesar, almacenar o analizar, Confluent puede ayudarte a aprovechar los datos para cualquier caso de uso a cualquier escala.
Retos en la creación de aplicaciones de transmisión de datos
Principales retos en la creación de aplicaciones en tiempo real
Expansibilidad: cuando se producen fallos en el sistema, los datos de registro procedentes de cada dispositivo podrían pasar de enviarse a una velocidad de kilobits por segundo a megabits por segundo y agregarse para llegar a gigabits por segundo. La adición de más capacidad, recursos y servidores a medida que las aplicaciones se expanden se produce de forma instantánea, aumentando exponencialmente la cantidad de datos sin procesar que se generan. Diseñar aplicaciones a escala es crucial para trabajar con transmisiones de datos.
Ordenar: es importante determinar la secuencia de los datos en la transmisión de estos, es fundamental en muchas aplicaciones. Una charla o conversación no tendría sentido si está desordenada. Cuando los desarrolladores buscan un problema en una vista de registro agregada, es crucial que cada línea esté en orden. A menudo hay discrepancias entre el orden del paquete de datos que se ha generado y el orden en que alcanza el destino. También suele haber discrepancias en las marcas de tiempo y los relojes de los dispositivos que generan los datos. Cuando se analizan las transmisiones de datos, las aplicaciones tienen que ser conscientes de sus suposiciones sobre las transacciones ACID.
Coherencia y durabilidad: la coherencia y el acceso a los datos siempre son un problema difícil en el procesamiento de transmisiones de datos. Los datos que se lean en un momento dado podrían estar ya modificados y anquilosados en otro centro de datos en otra parte del mundo. La durabilidad de estos también es un desafío cuando se trabaja con transmisiones de datos en cloud.
Tolerancia a fallos y garantías de datos: estas son consideraciones importantes cuando se trabaja con datos, procesamiento de transmisiones (stream processing) o cualquier sistema distribuido. Con los datos procedentes de numerosas fuentes y ubicaciones, y en diferentes formatos y volúmenes, ¿puede tu sistema evitar las interrupciones derivadas de un único punto de fallo? ¿Puede el sistema almacenar transmisiones de datos con alta disponibilidad y durabilidad?
Por qué elegir Confluent
Para ganar en el mundo digital actual, las empresas deben ofrecer experiencias excepcionales a los clientes y operaciones de backend data-driven.Al integrar los datos históricos y los datos en tiempo real en una única fuente central de información, Confluent facilita la reacción, la respuesta y la adaptación a los datos continuos y en constante cambio en tiempo real. Gracias al desarrollo por los creadores originales de Apache Kafka,Confluent despliega una categoría completamente nueva de aplicaciones modernas event-driven, obtiene data pipeline universal y desbloquea potentes casos de uso data-driven con escalabilidad, seguridad y rendimiento empresarial.
La utilizan Walmart, Expedia y Bank of America hoy en día, por lo que Confluent es la única plataforma completa de data streaming platform que está diseñada para stream data en cualquier cloud y a cualquier escala.
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Tecnologías como Apache Kafka y Confluent facilitan el streaming y el análisis en tiempo real.
Mediante la integración de datos históricos y en tiempo real en una única fuente central de información, Confluent facilita la creación de una categoría completamente nueva de aplicaciones modernas event-driven, la obtención de un canal de datos universal y el desbloqueo de potentes casos de uso de data-driven con expansibilidad, rendimiento y fiabilidad completos.
¿Por qué elegir Confluent?
Desde el comercio minorista, la logística, la fabricación y los servicios financieros hasta las redes sociales en línea, Confluent permite centrarse en obtener valor empresarial de los datos en lugar de preocuparse por la mecánica subyacente de cómo se trasladan, mezclan, intercambian y clasifican los datos entre varios sistemas.
Walmart, Expedia y Bank of America lo utilizan. Hoy en día, Confluent es el único software completo de streaming data se diseñó para transmitir datos de cualquier fuente, a cualquier escala. Se fundó por los creadores originales de Apache Kafka, es la plataforma de transmisión de datos más potente. Es capaz, no solo de la ingesta de big data, sino también del procesamiento en tiempo real, la integración global de datos y el análisis en transmisión.
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