Soluciones para el procesamiento de transmisión de datos en tiempo real

Hoy día, se utiliza un paradigma Big Data para analizar grandes cantidades de información, así mismo, sirve para el estudio de datos en tiempo real y esto implica tener un software con la capacidad de poder realizar el cálculo de la solución de acuerdo a la exigencia de la toma de decisiones del hombre.

La tecnología Big Data fue construida para obtener mediciones de datos, utilizando procesamientos por lotes, con el objetivo de realizar análisis en tiempo real, adecuando el proceso de la información permitiendo que los desarrollos como MapReduce y Hadoop puedan ofrecer este análisis de información al momento.

En este blog abordaremos los diferentes tipos de frameworks o soluciones de negocio que proveen una mejora sustancial y que fueron desarrollados con el objetivo de ayudar en el análisis de transmisión en tiempo real.

Frameworks o soluciones de negocio

El paradigma Big Data comenzó con el análisis y la búsqueda de patrones, encontrando en Hadoop una gran ventaja: la estabilidad para analizar grandes cantidades de información, este tipo de procesamiento que utiliza este framework es por lotes, así que necesita más tiempo para realizar las mediciones de datos.

En la actualidad con la inmersión del Internet de las Cosas (IoT) y ante la necesidad de la toma de decisiones en áreas como las cadenas de suministro, detección de fraudes, mercadeo en tiempo real, producción en la industria o telecomunicaciones, por mencionar algunos, se necesitan soluciones que den la capacidad de realizar análisis de transmisión en tiempo real.

A continuación, se enlistarán algunas soluciones que se están utilizando para ayudar al análisis de datos.

Apache Storm

Es un sistema de computación distribuida en tiempo real y de alta disponibilidad basado en una arquitectura maestro-esclavo. Desarrollado por NathanMarz y adquirido por Twitter como un proyecto BackType, es ahora el Incubador de Apache.

Storm es un ejemplo de un sistema complejo de procesamiento de eventos CEP, orientados a la computación y a la detección, éstos pueden utilizarse para identificar a los más significativos a partir de una gran cantidad, para después actuar sobre ellos en tiempo real.

Conocido como el Hadoop en tiempo real, Storm está desarrollado en Clojure, un dialecto de Lisp que se ejecuta en una Máquina Virtual Java. Su fortaleza radica en su compatibilidad con componentes y aplicaciones escritos en varios lenguajes como Java, C#, Python, Scala, Perl o PHP, además:

- Es escalable

- Tolerante a fallos

- Fácil de instalar y operar

Apache Storm se compone de dos partes principales: Spout y Bold. La primera se encarga de recoger el flujo de datos de entrada y la segunda procesa o transforma los datos.

Yahoo S4

Yahoo! S4 es una plataforma de uso general, distribuida y escalable que permite a los desarrolladores crear fácilmente aplicaciones para procesar flujos continuos sin límites de datos.

Los conceptos centrales en S4 son dos: los eventos y los elementos de procesamiento. Un evento se puede definir como cualquier objeto Java arbitrario que flota en S4, mientras que los elementos de procesamiento son piezas lógicas que toman eventos y hacen algo con base en ellos.

Yahoo, acepta que su documentación es poca, pero pone a prueba su plataforma para que sea usada por los desarrolladores.

Apache Spark

Desarrollado originalmente en el AMPLab de Berkeley, de la Universidad de California, Spark es un framework de análisis distribuido en memoria, proporciona una interfaz para la programación de clusters completos con Paralelismo de Datos implícito y tolerancia a fallos, permitiendo el procesamiento de streaming, aprendizaje máquina MLlib y cálculo de grafos GraphX.

Spark, se ha desarrollado con el lenguaje Scala, el cual es funcional y está orientado a objetos, permitiendo la programación en Python R e incluso en Java, así como análisis de tipo interactivos. Contiene un módulo de SQL y es capaz de usar fuentes de datos como HIVE, CassandraDB, MongoDB, JDBC, por mencionar algunos.

Si se tiene instalada una solución de Big Data de tipo Hadoop, Spark puede coexistir y añadir nuevas funcionalidades. Su código fue donado a Apache Software Foundation que se encarga del mantenimiento.

Apache SAMOA (Scalable Advanced Massive Online Analysis)

Es un framework de aprendizaje máquina que contiene una abstracción de programación para algoritmos ML de transmisión distribuida.

Esta plataforma sirve para analizar la transmisión de grandes volúmenes de datos, proporcionando una colección de algoritmos de transmisión distribuida para tareas de minería de datos y aprendizaje automático comunes como clasificación, agrupamiento, regresión y abstracciones de programación para el desarrollo de nuevos algoritmos.

Su estructura conectable permite la ejecución de varios motores de procesamiento de flujo distribuido como Storm, S4 y Samza. Está escrito en Java y es de código abierto, lo puedes encontrar en http://samoa-project.net, bajo la licencia de Apache Software.

Hoy en día, analizar datos en tiempo real es ya una posibilidad tangible. Las empresas o el personal encargado de realizarlo pueden elegir el software de acuerdo a sus necesidades y las capacidades que cada solución tecnológica les otorgue.

Autor: Raul Herrera

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