Cómo implementar canalizaciones de datos en tiempo real

Streaming de datos se están convirtiendo rápidamente en herramientas esenciales para las empresas modernas que requieren un procesamiento de datos rápido y en tiempo real. Hoy en día, las empresas reciben datos de muchas fuentes diferentes -desde dispositivos móviles hasta servicios en la nube- y un canalización de flujoles ayudan a recibir los datos cruciales y oportunos que necesitan para garantizar el éxito del negocio. Desde la banca móvil y las aplicaciones GPS hasta détection des fraudes en tiempo real y los casos de uso de mantenimiento predictivo, organizaciones de todo el mundo confían en estas canalizaciones para obtener información y acciones oportunas que impulsen sus negocios.

En esta completa guía, exploraremos qué son los canalizaciones de datos cómo funcionan, sus ventajas y mucho más. Entremos en materia.

¿Qué son las canalizaciones de flujo de datos?

Un streaming pipeline de données es un sistema que procesa y transfiere continuamente datos en tiempo real. A diferencia del procesamiento por lotes pipelines que trabajan con conjuntos de datos estáticos, las canalizaciones de flujos manejan datos en movimientorealizando análisis y transformaciones en tiempo real a medida que llegan los datos.

Estas canalizaciones capturan datos de diversas fuentes, los procesan inmediatamente y los entregan sin esperar a que finalice el proceso de recopilación de datos. Streaming de datos son cruciales para las empresas que necesitan datos rápidamente y no pueden permitirse esperar largos tiempos de procesamiento.

¿Cómo funcionan los conductos de streaming?

Los datos tienen varios puntos de contacto a medida que viajan a través de canalizacións. Para ayudar a explicar cómo funcionan estas canalizaciones, he aquí cómo fluyen los datos desde las fuentes hasta los usuarios finales:

1. Fuentes de datos: Incluyen dispositivos IoT, aplicaciones, sitios web, bases de datos y API de terceros que generan flujos de datos continuos.
2. ingestion de données: Herramientas como Apache Kafka ingieren datos en tiempo real capturándolos y transfiriéndolos a la canalización para su procesamiento.
3. Análisis de datos en tiempo real: Se trata de transformar y analizar datos en tiempo real utilizando marcos como Flink o Spark Streaming.
4. Almacenamiento de datos: Los datos procesados suelen almacenarse en bases de datos o lagos de datos para soportar análisis en tiempo real y futuras consultas.
5. Consumidores de datos: Los datos procesados se ponen a disposición de aplicaciones, cuadros de mando, algoritmos de aprendizaje automático u otros usuarios que los consumen en tiempo real y los presentan a los administradores de datos.

Canalización de datos en streaming frente a ETL tradicional

Los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL) suelen utilizar procesamiento por lotes. En este caso, los datos se recopilan durante un periodo de tiempo, se transforman y se cargan en un sistema de destino. En cambio, las ETL en flujo aplican transformaciones y cargan los datos a medida que se producen, lo que permite un análisis y una prise de décision inmediatos. Esto es fundamental para aplicaciones como los detectores de fraudes financieros, que necesitan procesar los datos en milisegundos en lugar de horas.

Ventajas de las cadenas de flujo de datos

Streaming de datos ofrecen varias ventajas a las organizaciones que necesitan un procesamiento de datos rápido y eficaz. He aquí cinco ventajas clave:

1. Mejora de la prise de décision

Las canalizaciones de streamingpermiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos a la velocidad del negocio. Por ejemplo, las entidades financieras pueden detectar el fraude a medida que se producen las transacciones, evitando pérdidas en tiempo real.

2. Latencia reducida

Procesando los datos a medida que llegan, canalización de flujoreducen significativamente el desfase entre la generación y el consumo de datos. Esto es crucial en sectores como la sanidad, donde un segundo puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte.

3. Agilidad y escalabilidad

Las canalizaciones de streamingson altamente escalables en función de las necesidades de la empresa, lo que facilita el ajuste a volúmenes de datos fluctuantes. Ya se trate de un puñado de fuentes de datos o de millones, las canalizaciones de datos nativas de la nube canalizaciones de datos pueden manejar la carga de forma eficiente.

4. Tolerancia a fallos

La tolerancia a fallos es la capacidad de un sistema de datos para seguir funcionando si falla una de sus partes. Muchas herramientas de streaming, como DataFlow - soportan la tolerancia a fallos para que el pipeline continúe funcionando sin problemas incluso cuando los componentes fallan.

5. Eficiencia de costes

El procesamiento de datos en tiempo real permite a las empresas identificar ineficiencias y optimizar las operaciones sobre la marcha, lo que se traduce en un ahorro de costes a lo largo del tiempo. El procesamiento de trozos de datos más pequeños en tiempo real también puede reducir la necesidad de un mayor almacenamiento en comparación con el procesamiento por lotes.

Mejores prácticas para las arquitecturas de flujo continuo pipeline de données

El diseño de un pipeline de données alto rendimiento comienza con una arquitectura cuidadosamente construida. He aquí algunas consideraciones a tener en cuenta a la hora de crear una:

Streaming frente a procesamiento por lotes

Mientras que procesamiento por lotes es útil para algunas cargas de trabajo analíticas, canalización de flujoson una gran opción cuando se necesita un procesamiento de datos faible latence . Sin embargo, las arquitecturas híbridas que utilizan tanto el procesamiento por lotes como el streaming pueden ser a veces el mejor enfoque al ofrecer las ventajas de cada uno.

gestion des données descentralizada gestion des données

Las arquitecturas de streaming modernas avantage de un enfoque descentralizado de la gestion des données. En lugar de depender de un almacén de datos central, las organizaciones pueden gestionar y procesar données en mouvement a través de diferentes lagos de datos nativos de la nube para una mayor agilidad.

Lenguajes declarativos

Utilizando lenguajes como SQL para de datos simplifica su diseño y mantenimiento. Este enfoque permite a los desarrolladores centrarse en lo que debe hacer la canalización en lugar de cómo debe hacerse.

Integración continua/Entrega continua (CI/CD)

Incorporar canalizaciones CI/CD en flujos de datos es crucial para mantener una alta disponibilidad y rendimiento en tuberías de streamings. Las pruebas periódicas, la automatización déploiement y la supervisión garantizan que los cambios en el canal se implementen de forma segura y eficiente.

gouvernance datos

La aplicación de políticas adecuadas de gouvernance de datos es esencial para garantizar la calidad y la conformidad de los datos. Al crear una arquitectura de gouvernance datos que incluya canalización de flujoes importante rastrear el linaje de los datos, garantizar la privacidad y cumplir las leyes de conformidad de datos.

Cómo implantar e integrar canalizaciones de flujo de datos

Una vez que las organizaciones han creado una arquitectura sólida para sus pipelines, es hora de integrarlos en el sistema de datos y ponerlos a trabajar. He aquí una guía paso a paso para ayudar con la integración de datos:

1. Evaluar la infraestructura

Antes de implantar canalizaciones, evalúe la infraestructura actual para asegurarse de que es compatible con las exigencias del procesamiento de datos en tiempo real. Tenga en cuenta la capacidad de la red, los requisitos de almacenamiento y la capacidad de ampliación.

2. Elegir las herramientas adecuadas

Seleccionar la plataforma adecuada es fundamental para el éxito de la canalización. Apache Kafka y Actian DataFlow son opciones populares, ya que ofrecen funciones sólidas para el flujo de datos, la tolerancia a fallos y la escalabilidad. Actian DataFlow, en particular, proporciona potentes capacidades de análisis e implementación en tiempo real, lo que facilita el manejo de complejos flujos de datos.

3. Normalizar el esquema

La estandarización del esquema de datos garantiza formatos de datos coherentes en varios sistemas, lo que ayuda a reducir errores y asegura una integración fluida entre las diferentes partes del flujo de datos.

4. Supervisión y alertas en tiempo real

Las canalizaciones de streamingnecesitan supervisión en tiempo real para detectar cuellos de botella, fallos o problemas de rendimiento. Configure alertas que notifiquen a las partes interesadas los posibles problemas antes de que afecten a la salud general del canal.

5. déploiement

Por último, despliegue la canalización de streaming utilizando servicios nativos en la nube o soluciones de sur site , en función de las necesidades de la organización. Asegúrate de que existen procesos CI/CD para futuras actualizaciones y mantenimiento.

Retos comunes y cómo superarlos

Creación y mantenimiento de de datos puede plantear retos. A continuación te explicamos cómo afrontar algunos de los más habituales:

cohérence datos

Garantizar cohérence entre varios sistemas de streaming puede resultar difícil, especialmente cuando se trata de datos distribuidos. Implementar el procesamiento exactamente una vez y utilizar patrones de aprovisionamiento de eventos puede ayudar.

Grandes volúmenes de datos

La gestión de grandes volúmenes de datos en tiempo real puede sobrecargar las canalizaciones. Para reducir el riesgo, utiliza la fragmentación o la partición para dividir los datos en trozos manejables y mejorar la eficiencia del procesamiento.

Requisitos de baja latencia

Conseguir una latencia baja puede ser todo un reto, sobre todo cuando los datos deben atravesar varios sistemas. Optimice la canalización utilizando marcos de procesamiento in-memory como Apache Flink y reduzca los saltos innecesarios entre sistemas.

Equilibrar las necesidades de procesamiento

Algunos datos requieren un procesamiento complejo, lo que puede ralentizar la canalización. Para equilibrar el rendimiento, considera el uso de arquitecturas de microservicios para distribuir la carga de trabajo.

Casos de éxito de Streaming pipeline de données

El streaming de datos se presta bien a una serie de casos de uso en el mundo real. Por ejemplo:

Detección más rápida del fraude en los servicios financieros

Los bancos y los procesadores de pagos dependen en gran medida del flujo de datos. de datos para détection des fraudes y análisis en tiempo real. Analizando los datos de las transacciones a medida que éstas se producen, las instituciones financieras pueden identificar y bloquear actividades fraudulentas.

Monitorización de pacientes en tiempo real

En el sector sanitario, canalización de flujoss permiten monitorización de pacientes en tiempo real. Por ejemplo, los monitores de frecuencia cardiaca y otros dispositivos IoT transmiten datos a sistemas basados en la nube donde los algoritmos de IA pueden detectar inmediatamente anomalías y alertar al personal médico.

Recomendaciones personalizadas en el comercio minorista

Minoristas utilizan canalización de streamings para potenciar motores de recomendación personalizada de clientes. Al analizar los patrones de compra y las preferencias en tiempo real, empresas como Amazon pueden hacer sugerencias instantáneas de productos que impulsan las ventas.

Optimice los procesos de streaming

Streaming canalización de datos son potentes herramientas para las organizaciones que necesitan procesar y analizar datos en tiempo real. Representan el futuro del procesamiento de datos y proporcionan información más rápido que nunca. Desde los servicios financieros hasta la atención sanitaria y el comercio minorista, permiten a las empresas responder a los acontecimientos al instante, mejorar la prise de décision y aumentar la eficiencia operativa.

Siguiendo las mejores prácticas para una arquitectura, superando los retos y eligiendo las herramientas adecuadas, las organizaciones pueden construir un canalización de streamings. Al seleccionar las herramientas, opte por una plataforma de datos unificada para información en tiempo real que sea fácil de implementar y utilizar, altamente personalizable, que no requiera codificación y que tenga un alto rendimiento.

DataFlow, que se ofrece en Actian Data Platform, ofrece todas estas ventajas y más. hoy mismo para ver cómo puede ayudarle a procesar données en mouvement para impulsar el rendimiento empresarial. Consulte también nuestro eBook gratuito Cómo maximizar el valor empresarial con análisis de datos en tiempo realpara obtener más consejos de implementación.

Principales conclusiones