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PROCESAMIENTO DE DATOS EN STREAMS

Una introducción completa al streaming de datos

También conocido como procesamiento de streams o streaming de eventos, el streaming de datos consiste en un flujo continuo de datos —a medida que se generan— que permite procesarlos y analizarlos en tiempo real para obtener información y sacar conclusiones de forma inmediata. Hoy en día, todos los sectores dependen de los datos en tiempo real, y las plataformas de streaming como Confluent hacen realidad todo tipo de casos de uso: desde la detección del fraude en tiempo real o los juegos online hasta los feeds de las redes sociales, las plataformas de trading o el seguimiento por GPS.

Descubre cómo funciona el streaming de datos, con sus ejemplos y casos de usos más comunes, y cómo poner en marcha tus propios streams desde cualquier fuente y en cualquier infraestructura de datos.

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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 el streaming de datos

streaming data real time data architecture

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 streaming de datos incluyen casos de uso en todos los sectores: desde operaciones bursátiles en tiempo real, hasta gestión de inventarios en comercios minoristas, pasando por publicaciones en redes sociales, juegos multijugador y hasta aplicaciones de movilidad.

Por ejemplo, cuando un pasajero llama a Lyft, los streams de datos en tiempo real se unen para crear una experiencia de usuario perfecta. A través de estos datos, la aplicación recopila el seguimiento de la ubicación, las estadísticas de tráfico, los precios y los datos de tráfico para emparejar de forma simultánea a cada usuario con el conductor más adecuado, calcular el precio y estimar la duración del trayecto hasta su destino utilizando tanto datos históricos como datos en tiempo real.

En este sentido, el streaming de datos es el primer paso para cualquier empresa data-driven, ya que permite, no solo esa ingesta de big data, sino también la integración y el análisis de esos datos en tiempo real.

Procesamiento por lotes frente a transmisiones en tiempo real

El procesamiento por lotes requiere que los datos se descarguen en lotes antes de que sean procesables, mientras que el streaming de datos permite procesarlos, almacenaros y analizarlos de forma simultánea y en tiempo real.

Los requisitos modernos a los que debemos enfrentarnos hoy en día hacen que los sistemas heredados de procesamiento de datos por lotes no estén a la altura de la mayoría de casos de uso, porque solo pueden procesar datos como grupos de transacciones recopiladas a lo largo del tiempo. Las empresas más modernas necesitan actuar en base a datos actualizados al milisegundo: cualquier retraso puede hacer que esos datos ya estén obsoletos. Poder acceder a los datos en tiempo real conlleva numerosas ventajas y hace realidad muchísimos casos de uso.

Casos de uso del streaming

Existen muchos casos de uso para el streaming de eventos. Debido a que se parece más a cómo funcionan las cosas en el mundo real, casi cualquier proceso de un negocio se puede representar mejor con el streaming de eventos que con el procesamiento por lotes. Esto incluye análisis predictivos, machine learning, IA generativa, detección del fraude y mucho más.

Verás que el streaming de eventos se utiliza en una amplia selección de negocios, como las emisiones multimedia, las experiencias minoristas omnicanal, los viajes compartidos, entre otros.

Por ejemplo, cuando un pasajero llama a Lyft, la aplicación no solo sabe con qué conductor emparejarlo, sino que también sabe cuánto tiempo tardará en recogerlo en función de la ubicación en tiempo real y los datos históricos del tráfico. También puede determinar cuánto costará el trayecto en función de los datos en tiempo real y los trayectos anteriores.

Casos de uso habituales:

  • Datos de ubicación.
  • Detección de fraudes.
  • Operaciones de valores en tiempo real.
  • Marketing, ventas y análisis de negocio
  • Actividad de clientes y usuarios.
  • Supervisión e informes sobre sistemas internos de TI.
  • Seguimiento de registros: sistemas de resolución de problemas, servidores, dispositivos, etc.
  • SIEM (Security Information and Event Management): análisis de registros y datos de eventos en tiempo real para supervisión, 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.
  • Emparejamientos para transportes compartidos: combinación de datos de ubicación, usuario y precios para análisis predictivos; emparejar a los viajeros con los mejores conductores en cuanto a proximidad, destino, precios y tiempos de espera.
  • Machine learning e inteligencia artificial: al combinar datos pasados y presentes en un sistema nervioso central, se abren nuevas posibilidades para análisis predictivos
  • Análisis predictivos

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?

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