Más Información Sobre Software de Procesamiento de Flujos de Eventos
¿Qué es el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos?
Los datos se almacenan y posteriormente se procesan con herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Este método no es efectivo cuando los datos están cambiando constantemente, ya que para cuando los datos han sido almacenados y analizados, probablemente ya han cambiado y se han vuelto obsoletos.
El procesamiento de flujos de eventos, también conocido como procesamiento de flujos, ayuda a aliviar estas preocupaciones procesando los datos cuando están en movimiento. A diferencia del procesamiento por lotes, que se centra en los datos en reposo, el procesamiento de flujos permite el procesamiento de un flujo ininterrumpido de registros. Con el procesamiento de flujos de eventos, los datos están llegando constantemente, con el enfoque en identificar cómo han cambiado los datos a lo largo del tiempo o detectar anomalías en los datos históricos, o ambos.
Beneficios Clave del Software de Procesamiento de Flujos de Eventos
- Permitir una latencia extremadamente baja
- Analizar datos en tiempo real
- Escalar el procesamiento de datos, dando al usuario la capacidad de manejar cualquier cantidad de datos en flujo y procesar datos de numerosas fuentes
¿Por qué Usar Software de Procesamiento de Flujos de Eventos?
El software de procesamiento de flujos de eventos está incompleto sin la capacidad de manipular datos a medida que llegan. Este software ayuda con el procesamiento sobre la marcha, permitiendo a los usuarios agregar, realizar uniones de datos dentro de un flujo, y más. Los usuarios aprovechan las herramientas de procesamiento de flujos para procesar datos transferidos entre una amplia gama de puntos finales y dispositivos de internet de las cosas (IoT), incluidos automóviles inteligentes, maquinaria o electrodomésticos. El procesamiento de datos en tiempo real es clave cuando las empresas quieren obtener una visión más profunda de sus datos; también es útil cuando el tiempo es esencial, por ejemplo, en el caso de las empresas minoristas que buscan mantener un registro constante y consistente de su inventario a través de múltiples canales.
Obtener información de los datos — Los usuarios aprovechan el software de procesamiento de flujos de eventos como un buffer para conectar las muchas fuentes de datos de una empresa a una solución de almacenamiento de datos, como un lago de datos. Desde ver películas en un servicio de streaming hasta viajes en taxi en una aplicación de transporte, estos datos pueden usarse para identificar patrones e informar decisiones comerciales.
Integración en tiempo real— A través de la recopilación continua de datos de fuentes de datos, como bases de datos, sensores, sistemas de mensajería y registros, los usuarios pueden asegurarse de que sus aplicaciones que dependen de estos datos estén actualizadas.
Controlar los flujos de datos — El software de procesamiento de flujos de eventos facilita la creación, visualización, monitoreo y mantenimiento de flujos de datos.
¿Quién Usa el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos?
Los usuarios empresariales que trabajan con datos utilizan software de procesamiento de flujos de eventos que les da acceso a datos en tiempo real.
Desarrolladores — Los desarrolladores que buscan construir aplicaciones de streaming de eventos que dependen del flujo de grandes datos se benefician del software de procesamiento de flujos de eventos. Por ejemplo, el procesamiento por lotes no sirve bien a una aplicación que está destinada a proporcionar recomendaciones basadas en datos en tiempo real. Por lo tanto, los desarrolladores dependen del software de procesamiento de flujos de eventos para manejar mejor estos datos y procesarlos de manera efectiva y eficiente.
Analistas — Para analizar grandes datos a medida que llegan, los analistas necesitan utilizar una herramienta que procese los datos. Con el software de procesamiento de flujos de eventos, están equipados con las herramientas adecuadas para integrar los datos en sus plataformas de análisis.
Ingenieros de aprendizaje automático — Los datos son un componente clave del entrenamiento y desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Tener el software de procesamiento de datos adecuado es una parte importante de este proceso.
Tipos de Software de Procesamiento de Flujos de Eventos
Existen diferentes métodos o maneras en las que se lleva a cabo el procesamiento de flujos.
Analítica en reposo — Al igual que el análisis de registros, la analítica en reposo revisa los datos históricos para encontrar tendencias.
Analítica en flujo — Una forma más compleja de análisis ocurre con la analítica en flujo en la que se analizan los flujos de datos entre o a través de dispositivos.
Analítica en el borde — Este método tiene el beneficio adicional de potencialmente reducir la latencia para los datos que se procesan en el dispositivo (por ejemplo, un dispositivo IoT), ya que los datos no necesariamente necesitan ser enviados a la nube.
Características del Software de Procesamiento de Flujos de Eventos
El software de procesamiento de flujos de eventos, con el procesamiento en su núcleo, proporciona a los usuarios las capacidades que necesitan para integrar sus datos con fines como análisis y desarrollo de aplicaciones. Las siguientes características ayudan a facilitar estas tareas:
Conectores — Con conectores a una amplia gama de sistemas centrales (por ejemplo, a través de una API), los usuarios extienden el alcance de los activos empresariales existentes.
Métricas — Las métricas ayudan a los usuarios a analizar el procesamiento para determinar su rendimiento.
Captura de datos de cambio (CDC) — CDC convierte las bases de datos en una fuente de datos en flujo donde cada nueva transacción se entrega al software de procesamiento de flujos de eventos instantáneamente.
Validación de datos— La validación de datos permite a los usuarios visualizar el flujo de datos y asegurar que sus datos y la entrega de datos estén validados.
Canalizaciones de datos preconstruidas — Algunas herramientas proporcionan canalizaciones de datos preconstruidas para habilitar cargas de trabajo operativas en la nube.
Tendencias Relacionadas con el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos
Aunque los datos han existido en alguna forma durante mucho tiempo, el volumen, la velocidad y la variedad debido a innovaciones como IoT son sin precedentes. Como tal, la tecnología como la inteligencia artificial (IA) está ayudando a que la gestión y el procesamiento de datos sean manejables.
Internet de las cosas (IoT) — Con la proliferación de IoT viene la proliferación de tipos de datos variados. El software de procesamiento de flujos de eventos debe facilitar el procesamiento de estos tipos de datos multifacéticos. Además, los datos de IoT suelen ser de rápido movimiento y cambian con frecuencia. Es crítico que estas soluciones proporcionen la capacidad de ingerir e integrar este tipo de datos.
IA embebida — La funcionalidad de aprendizaje automático y profundo se está integrando cada vez más en casi todos los tipos de software, independientemente de si el usuario es consciente de ello o no. El uso de IA embebida dentro de software como CRM, automatización de marketing y soluciones de análisis está permitiendo a los usuarios agilizar procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas.
Las herramientas de integración de datos como el software de procesamiento de flujos de eventos se volverán cada vez más importantes, ya que la IA se alimenta de datos. La IA embebida puede ir ganando terreno gradualmente y puede hacerlo de la misma manera que el despliegue en la nube y las capacidades móviles lo han hecho en la última década o más. Eventualmente, los proveedores pueden no necesitar resaltar los beneficios de sus productos derivados del aprendizaje automático, ya que puede ser simplemente asumido y esperado.
Ofertas de autoservicio — Al igual que con otros tipos de herramientas de datos (como plataformas de análisis), hay una tendencia creciente para que el software sea de naturaleza autoservicio. Esto significa que los no profesionales deberían poder usar la herramienta fácilmente con poco o ningún soporte de TI para configurarla. Con interfaces de arrastrar y soltar o configuraciones altamente personalizables, los usuarios empresariales promedio están siendo empoderados por capacidades de análisis estadístico.
Problemas Potenciales con el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos
Organización de datos — Puede ser un desafío organizar los datos de una manera que sea fácilmente accesible y aprovechar grandes conjuntos de datos que contienen datos históricos y en tiempo real. Las empresas a menudo necesitan construir un almacén de datos o un lago de datos que combine todas las fuentes de datos dispares para un fácil acceso. Esto requiere empleados altamente calificados.
Problemas de implementación — El software de búsqueda requiere mucho trabajo por parte de un equipo de desarrollo calificado o del personal de soporte del proveedor para implementar correctamente la solución, especialmente si los datos son particularmente desordenados. Algunos datos pueden carecer de compatibilidad con diferentes productos, mientras que algunas soluciones pueden estar orientadas a diferentes tipos de datos. Por ejemplo, algunas soluciones pueden no estar optimizadas para datos no estructurados, mientras que otras pueden ser la mejor opción para datos numéricos.
Software y Servicios Relacionados con el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos
Las siguientes soluciones pueden usarse junto con o en lugar de los productos en esta categoría para poder integrar y analizar datos.
Software de análisis de flujos — El software de análisis de flujos ayuda a los usuarios que buscan herramientas específicamente orientadas a analizar, en lugar de solo procesar datos en tiempo real. Estas herramientas ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de APIs, entre aplicaciones y más. Este software es útil con datos de IoT que necesitan análisis frecuente en tiempo real.
Plataformas de integración de grandes datos — Las plataformas de integración de grandes datos son robustas y ayudan a los usuarios a gestionar y almacenar grandes clústeres de datos y usarlos dentro de aplicaciones en la nube.
Plataformas de análisis — Las plataformas de análisis incluyen integraciones de grandes datos, pero son herramientas de enfoque más amplio que facilitan cinco elementos: preparación de datos, modelado de datos, mezcla de datos, visualización de datos y entrega de información.
Software de análisis de registros — El software de análisis de registros es una herramienta que da a los usuarios la capacidad de analizar archivos de registro. Este tipo de software incluye visualizaciones y es particularmente útil para propósitos de monitoreo y alerta.
Software de preparación de datos — Las soluciones clave necesarias para un análisis de datos fácil son el software de preparación de datos y otras herramientas de gestión de datos relacionadas. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Las herramientas de preparación de datos son utilizadas por TI o analistas de datos encargados de usar herramientas de inteligencia empresarial. Algunas plataformas de inteligencia empresarial ofrecen características de preparación de datos, pero las empresas con una amplia gama de fuentes de datos a menudo optan por una herramienta de preparación de datos dedicada.
Almacenes de datos— La mayoría de las empresas tienen un gran número de fuentes de datos dispares. Para integrar mejor todos sus datos, implementan software de almacén de datos. Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite a las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraer todos los datos de la empresa desde un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que son ingeridos por el software de análisis.
