Jueves, 04 junio 2020

Arquitectura Big Data: ¿en qué consiste y para qué se utiliza?

La arquitectura Big Data tiene como principal objetivo el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos que no pueden realizarse de la manera convencional, pues se superan las capacidades de los sistemas estándar para su almacenamiento, gestión y tratamiento. ¿Sabes por qué es tan importante definir correctamente la arquitectura Big Data? En UNIR analizamos los principales factores que debes considerar.

La arquitectura Big Data consiste, entonces, en el diseño de sistemas y modelos para el tratamiento de grandes volúmenes de datos de diferentes tipos y orígenes con el fin de transformarlos en información que permita la mejor toma de decisiones.

Características principales de la arquitectura Big Data

– Escalabilidad: se deben poder aumentar fácilmente las capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos.

– Tolerancia a fallos: hay que garantizar la disponibilidad del sistema, aunque se produzcan fallos en algunas de las máquinas.

– Datos distribuidos: los datos están almacenados entre diferentes máquinas evitando así el problema de almacenar grandes volúmenes de datos.

– Procesamiento distribuido: el tratamiento de los datos se realiza entre diferentes máquinas para mejorar los tiempos de ejecución y dotar al sistema de escalabilidad.

– Localidad del dato: los datos a trabajar y los procesos que los tratan deben estar cerca para evitar las transmisiones por red que añaden latencias y aumentan los tiempos de ejecución.

 

 

Además, una arquitectura Big Data consta de las siguientes tres capas:

1. Análisis y visualización: primera capa; se centra en la visualización de los datos para su exploración y análisis mediante técnicas estadísticas, algoritmos de análisis predictivo, aprendizaje automático, etc.

2. Gestión de los datos: segunda capa; se centra en la integración, el gobierno y la seguridad de los datos. Se trata de elegir los datos de adecuados y que van a permitir un procesamiento eficiente, que tengan la calidad requerida y protegerlos de manera adecuada minimizando los riesgos de seguridad.

3. Almacenamiento y procesamiento: tercera capa; se centra en el almacenamiento de los datos obtenidos y su procesamiento eficaz y eficiente acorde con las necesidades que tenemos.

 

Paso a seguir para definir una arquitectura Big Data

Los cinco pasos fundamentales que se deben tener en cuenta para la definición de una arquitectura Big Data son:

1. Identificación de los orígenes de los datos

2. Obtención de los datos

3. Almacenamiento de los datos

4. Tratamiento de los datos

5. Utilización de la información resultante

 

 

Consejos para definir una óptima arquitectura Big Data

– Evaluar las herramientas disponibles para la obtención de los datos, ya que estas no suelen ser válidas para todas las posibles fuentes de datos y en la mayor parte de los casos se necesitará utiliza una combinación de varias de ellas.

– Evaluar si el sistema necesita realizar un tratamiento de los datos en streaming (proceso que trata flujos de datos que se están recibiendo continuamente) o si, por el contrario, se puede realizar un procesamiento batch (proceso que trata un conjunto de datos que tiene un inicio y un final).

– Evaluar las herramientas de monitorización en función de nuestras necesidades.

Algunos ejemplos de arquitecturas de Big Data son la arquitectura Lambda y la arquitectura Kappa, cuya principal diferencia son los flujos de tratamiento de datos. En el caso de Lambda el procesamiento batch y streaming se realiza en distintas capas, sin embargo en la arquitectura Kappa se elimina la capa batch dejando sólo la de procesamiento streaming.

La arquitectura Big Data se utiliza en empresas y organismos para abordar problemas de diferente índole: desde predecir el consumo de energía hasta desarrollar ofertas personalizadas a clientes en base a sus datos de redes sociales o detectar posibles fraudes de entidades bancarias. Es por ello que cada vez existe una mayor demanda de perfiles profesionales especializados en el análisis de datos y Big Data.