Análisis en tiempo real y procesamiento de flujo: Una introducción

¿Qué es el análisis en tiempo real?

El análisis en tiempo real permite que las organizaciones capturen flujos de datos en vivo, los procesen muy rápidamente y extraigan información o realicen operaciones con los datos en tiempo real o casi en tiempo real. Se basa en tecnología de procesamiento de flujo que puede manejar un rendimiento muy alto de datos de eventos. 

Hay dos tipos de análisis en tiempo real:

• Análisis bajo demanda: proporciona datos o resultados de cálculos a usuarios o aplicaciones en tiempo real. Por ejemplo, mostrar el precio actual del producto a un usuario en un sitio de comercio electrónico.
• Análisis continuo: procesa eventos de manera continua y transmite los resultados a los usuarios finales, las aplicaciones o un almacén de datos. Por ejemplo, mostrando datos del mercado de valores en vivo en el panel de una institución financiera. 

Los análisis en tiempo real tienen muchos usos en la economía digital. Por ejemplo, puede ayudar a las empresas a rastrear los datos de los clientes y responder con ofertas personalizadas, mejorando la participación de los clientes. Se pueden habilitar las respuestas rápidas y automatizadas a los cambios en el mercado, lo que permite la fijación de precios dinámicos en sitios de comercio electrónico. Otro uso común es procesar volúmenes masivos de datos de registros o sensores, desde sistemas de tecnología informática o dispositivos de Internet de las cosas (IoT), y usarlos para impulsar decisiones comerciales.   

En este artículo, aprenderá:

• ¿Qué son los marcos de procesamiento de flujo?
• Principales marcos de procesamiento de flujo
  • Amazon Kinesis
  • Azure Stream Analytics
  • Apache Spark
• Prácticas recomendadas para análisis en tiempo real

¿Qué son los marcos de procesamiento de flujo?

El análisis en tiempo real se basa en la tecnología de procesamiento de flujo. El procesamiento de flujo se utiliza para consultar un flujo continuo de datos y procesar rápidamente eventos dentro de ese flujo, en un corto período de tiempo después de que se reciben los datos. El tiempo de detección varía de milisegundos a minutos.

Los marcos de procesamiento de flujo proporcionan un procesador de flujo que le permite escribir la lógica empresarial para cada “actor”, un agente que acepta un flujo de eventos, los procesa y genera nuevos eventos. Puede crear varios actores, conectarlos a un flujo y conectarlos a fuentes de datos. Los eventos se pueden enviar directamente al procesador de flujo o a través de un proxy. 

El procesador de flujo de eventos es responsable de recopilar datos, pasarlos a cada actor, asegurarse de que se ejecuten en el orden correcto, recopilar los resultados y manejar los errores. Los procesadores de flujo modernos pueden escalar hasta cargas muy altas y pueden manejar millones de eventos en un solo nodo. 

Principales marcos de procesamiento de flujo

Existe una amplia variedad de marcos de procesamiento de flujo. A continuación, se muestra una breve descripción general de las capacidades proporcionadas por tres marcos populares.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis es un servicio administrado que simplifica la administración de flujos de datos en tiempo real. Puede utilizar Kinesis para procesar, recopilar y analizar datos rápidamente en tiempo real. Kinesis puede manejar una variedad de tipos de datos, incluidos audio y video, registros de aplicaciones, datos de telemetría de IoT, análisis de aprendizaje automático y flujo de clics en sitios web. Kinesis se usa a menudo en combinación con AWS Lambda, donde los eventos en tiempo real de Kinesis son procesados ​​por funciones sin servidor. 

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics es un motor sin servidor completamente administrado por Microsoft. El servicio ofrece análisis en tiempo real de múltiples flujos de datos. Puede integrarse con muchos tipos de fuentes, incluidas aplicaciones web, canales de redes sociales, sensores y más. Sin embargo, los datos ingresados ​​deben estar en un formato compatible, como JSON, CSV y AVRO. Además, la lógica de la aplicación debe programarse utilizando un lenguaje de consulta como SQL.

Apache Spark

Apache Spark es un marco de procesamiento de flujo y lotes de código abierto. La capacidad de usar diferentes tipos de flujos hace que Spark sea ideal para el análisis de aprendizaje automático. Sin embargo, para administrar de manera efectiva los flujos de aprendizaje automático, debe integrarse con un sistema de almacenamiento distribuido y un administrador de clústeres. Spark admite una amplia gama de lenguajes, incluidos R, Python, Scala y Java. 

Prácticas recomendadas para el análisis en tiempo real

Aquí hay algunas mejores prácticas que pueden ayudarlo a implementar con éxito análisis en tiempo real en su organización para cuando tenga un marco de procesamiento de flujo establecido:

Utilice inteligencia continua para conocer la situación

La inteligencia continua permite al sistema escuchar eventos en tiempo real y detectar amenazas y riesgos a medida que ocurren. Luego, el sistema notifica a los administradores, enviando alertas de manera proactiva a través de varios canales, como notificaciones automáticas y alertas por correo electrónico. Algunos sistemas pueden iniciar una respuesta automática hasta que haya administradores disponibles. 

Proporcione múltiples vistas personalizadas, utilizando una imagen operativa común

Un tablero personalizado ayuda a los diferentes usuarios del sistema a obtener la información relevante para su campo. Sin embargo, para garantizar que todas las partes interesadas utilicen la misma información, es fundamental proporcionar acceso a las mismas fuentes de análisis en tiempo real.

Céntrese en las métricas más importantes

Los costos de almacenamiento para el monitoreo continuo de datos pueden acumularse rápidamente en una suma alta. Puede evitar gastos generales eligiendo cuidadosamente las métricas más importantes para su organización. Empiece por identificar los KPI relevantes, eligiendo qué afecta el rendimiento de sus cargas de trabajo y la experiencia del usuario. Continúe optimizando las métricas y elimine los datos irrelevantes y redundantes.

Conclusión

Este artículo proporciona una descripción general de la analítica en tiempo real y el procesamiento de flujo. Explicó las diferencias entre análisis bajo demanda y análisis continuo, detalló los tres marcos de procesamiento de flujo más utilizados y destacó las mejores prácticas de análisis en tiempo real.

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