¿En qué se basa el Procesamiento de Datos en Streaming? El Procesamiento de Datos en Streaming se basa en la finalidad de trabajar con los Datos de manera perenne. Por medio del cual los Datos transitan a través de dispositivos del software implantado. En el momento en que dichos datos están a la disposición, para ser procesados, este se ejecuta de forma secuencial.
Para dicho proceso, se utilizan salidas de Datos perpetuos y sin demarcaciones de tiempo. El ejecutar los Datos en el momento justo, es un modelo de los Big Data. A este tipo de boceto se le denomina Fast Data.
Las herramientas utilizadas en el Procesamiento de los Datos en Streaming son usadas en diversas áreas como para detectar usos fraudulentos. Sistemas de monitoreo de pacientes y algunos más. La forma acostumbrada de ejecutar los datos es a través de batches congregados en lotes grandes o batch processing, que es como se denomina a dicha práctica.
En la actualidad, los servicios que usan el Procesamiento de Datos en Streaming, cada día poseen más demanda. Con el uso de estas prácticas se puede acelerar el valor de los datos y a la vez crear operaciones para intercambiar acciones con los clientes y usuarios de baja latencia. Estas latencias están en el orden de los 10 milisegundos a 1 segundo; para reducir las mismas; se requiere superar grandes retos.
Técnicas utilizadas en Procesamiento de Datos en Streaming
Existen en uso variados tipos de tecnología o técnicas usadas para el Procesamiento de Datos en Streaming, creadas recientemente y utilizadas en la actualidad. Entre ellas se presentan las siguientes:
- Kafka Streams.
- Spark Streams.
- Apache Flink.
Kafka Streams en el procesamiento de datos en streaming
Librería API, la cual consiente edificar herramientas que procesan flujo de Datos utilizando Apache Kafka, como método de provisión de ingreso y egreso de los Datos. Es importante conocer que Kafka Streams logra enlazarse a sistemas y a diversas tecnologías. Fuera de la organización que la está utilizando, para crear salidas de datos en el momento. Desarticulando herramientas y permitiendo la ejecución de servicios pequeños.
Algunas de las ventajas que ofrece Kafka Streams, son las siguientes:
- El clúster no es exclusivo.
- Procesa de manera simple los Datos.
- Extrae herramientas utilizadas en servicios pequeños.
Entre algunas de las desventajas de Kafka Streams, se encuentran:
- Conectado con Apache Kafka.
- No se adapta a cargas pesadas de trabajo.
Spark Streams
Amplía la habilidad de Apache Spark, lo cual realiza el Procesamiento de Datos en Streaming, congregando los Datos que se reciben en pequeños batches.
Algunas de las ventajas que ofrece Kafka Streams, son las siguientes:
- Es fácil de usar.
- Sus lenguajes de programación son: Scala, Java y Phyton.
- Acepta diseño lambda.
- Garantiza la entrega.
Entre algunas de las desventajas de Kafka Streams, se encuentran:
- A raíz de los pequeños batches, tiene mayor cantidad de latencia en el proceso.
- Los ajustes son de manera manual.
- Acepta ventanas establecidas en tiempo.
Procesamiento de datos en Streaming y Apache Flink
Es una plataforma que se trabaja con Stream Processing o Procesamiento de Datos en Streaming; disponible y de escalabilidad alta. Esta herramienta, a pesar de que realiza trabajos batch y Streaming, fue creada con un diseño que se orienta al proceso de programas individuales en Streaming.
Algunas de las ventajas que ofrece Kafka Streams, son las siguientes:
- Las ventanas donde se realizan los procedimientos son individualizadas, fundadas en tiempo o suceso.
- Da garantía de entrega.
Entre algunas de las desventajas de Kafka Streams, se encuentran:
- Está en constante crecimiento.
- La aceptación de procesos batch es pequeña.
Tres tipos de Procesamientos de los Datos en Streaming
En la actualidad se vive la época del Big data, cada día las organizaciones, empresas o instituciones ejecutan mayores cantidades de procesamiento de Datos en streaming. Por lo cual, hay que estar atento en la manera y el sitio de guardar la información recibida. Mientras que por otro lado, se debe saber el cómo es el proceso y análisis de los Datos.
Existe una diferencia muy notoria entre los diversos tipos de Procesamiento de Datos, tiempo y latencia. Por esta razón y tomando en cuenta los requerimientos exigidos, se decide cuál de estos, se adapta a dichas necesidades.
Batch
Mejor conocido como Procesamiento por lotes. Se encarga de partir en partes más pequeñas (lotes), la gran masa de Datos, para luego procesarlos. En dicha actividad se trabajan varios lotes a la vez.
Streaming
Esta técnica nace como el que Procesa los Datos en tiempo real o al momento, ejecuta el trabajo con mayor rapidez. Como bien dice, en tiempo real; o sea; ejecuta los datos más recientes, el tiempo que tarda en dar respuesta es mínima.
Lambda
Dicho diseño reúne lo más destacado de los anteriores, los procesos por lotes y los procesos en tiempo real.
En un futuro muy cercano se conocerán nuevas metodologías y diseños, para que el Procesamiento de los Datos, sea más veloz. Debido a que estos, en las empresas, organizaciones e instituciones, crecen de manera exagerada y a pasos agigantados, logrando aprovechar al máximo el Big Data.
Es importante e imprescindible para las empresas, escoger un excelente método de Procesamiento de Datos en Streaming, tomando en cuenta las diversas necesidades y requerimientos de las mismas.
Ya se sabe que Kafka Streams es el más liviano, logra resistir herramientas sencillas. A diferencia de Apache Flink o Spark Stream que ejecutan herramientas con mayor dificultad y peso. Si deseas incursionar en esta área, te invitamos a que te inscribas en una Maestría en Big Data y Business Analytics y te conviertas en un experto en la materia.