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Servicios de streaming de datos en AWS

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El universo digital está evolucionando, y con él viene un océano de datos generados cada fracción de segundo. A medida que la toma de decisiones basada en datos se convierte en la norma, es crucial comprender el poder del streaming de datos en tiempo real y cómo puede revolucionar la forma en que aprovechamos estos datos. En esta edición, nos adentramos en el mundo de la transmisión de datos en tiempo real en AWS y exploramos sus componentes, servicios y casos de uso prácticos. Abróchese el cinturón para un viaje enriquecedor.

 

¿Qué es el streaming de datos en tiempo real?

La transmisión de datos en tiempo real, a menudo denominada procesamiento de transmisiones, es la transferencia, el procesamiento y el análisis continuos de grandes volúmenes de datos en tiempo real o casi real. A diferencia del procesamiento por lotes, que acumula datos y los procesa en trozos, el streaming gestiona los datos a medida que se crean. Esto garantiza una visión oportuna y permite a las organizaciones responder a la información casi tan pronto como se genera.

Componentes del flujo de datos en tiempo real

  • Productores de datos: Son las fuentes de datos. Pueden ser cualquier cosa, desde dispositivos IoT, aplicaciones web, registros o incluso la actividad del usuario en una aplicación.
  • Flujo de datos: Es como una tubería donde los datos fluyen desde el productor hasta el consumidor. El flujo asegura el movimiento continuo de los datos sin ningún retraso.
  • Corriente de datos: Es como una tubería donde los datos fluyen del productor al consumidor. El flujo asegura el movimiento continuo de los datos sin ningún retraso.
  • Procesamiento del flujo: Aquí es donde ocurre la magia. A medida que los datos fluyen por el flujo, se procesan en tiempo real mediante complejos algoritmos y herramientas de análisis.
  • Consumidores de datos: Tras el procesamiento, los datos se envían a los consumidores, que pueden ser bases de datos, cuadros de mando o incluso otras aplicaciones.

streaming de datos

  • Fuente: Hasta cientos y miles de dispositivos o aplicaciones que producen grandes volúmenes de datos continuos a gran velocidad. Algunos ejemplos son dispositivos móviles, aplicaciones web (clickstream), registros de aplicaciones, sensores IoT, dispositivos inteligentes y aplicaciones de juegos.
  • Ingestión de flujos: Integración sencilla con más de 15 servicios de AWS (Amazon API Gateway, AWS IoT Core, Amazon Cloudwatch, etc.) que permite capturar los datos continuos que se producen desde miles de dispositivos de forma duradera y segura.
  • Almacenamiento en streaming: Elija una solución que satisfaga sus necesidades de almacenamiento en función de los requisitos de escalado, latencia y procesamiento como Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose y Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazon MSK).
  • Procesamiento de streaming: Elija entre una selección de servicios que van desde soluciones que solo requieren un par de clics para transformar y entregar datos de forma continua a un destino como Amazon Kinesis Data Firehose, hasta potentes aplicaciones en tiempo real creadas a medida e integración de aprendizaje automático mediante servicios como Amazon Kinesis Data Analytics y AWS Lambda.
  • Destino: Entrega datos de streaming a una selección de lagos de datos, almacenes de datos y servicios de análisis totalmente integrados para su posterior análisis o almacenamiento a largo plazo, como Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service y Amazon EMR.

Servicios de streaming de datos en AWS

AWS, con su compromiso de ofrecer soluciones de vanguardia, proporciona un conjunto de herramientas para el streaming de datos y el análisis en tiempo real:

  • Amazon Kinesis: Este servicio totalmente gestionado facilita el streaming de datos en tiempo real. Se divide en cuatro componentes principales:
  • Kinesis Data Streams: Captura, procesa y almacena flujos de datos para análisis en tiempo real.
  • Kinesis Data Firehose: Carga flujos de datos a otros servicios de AWS como S3, Redshift o incluso herramientas externas como Splunk.
  • Kinesis Data Analytics: Analice flujos de datos mediante SQL o intégrelos con marcos de procesamiento de flujos populares.
  • Kinesis Video Streams: Procese y analice flujos de vídeo para el aprendizaje automático y otros análisis.
  • AWS Lambda: Aunque no es exclusivamente un servicio de streaming, Lambda puede procesar datos a medida que se ingieren en AWS, por lo que es una herramienta perfecta para emparejar con Kinesis.
  • Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (MSK): Apache Kafka es una popular herramienta de código abierto para la transmisión de datos en tiempo real. MSK administra las operaciones de Apache Kafka, lo que facilita la configuración, el escalado y la administración de sus aplicaciones de streaming en AWS.

Ejemplos de casos de uso

  • Transacciones financieras: Los bancos y las instituciones financieras utilizan la transmisión de datos en tiempo real para supervisar las transacciones. Esto ayuda a detectar fraudes, ya que se pueden detectar patrones inusuales y actuar en consecuencia al instante.
  • Personalización del comercio electrónico: Las plataformas de comercio electrónico pueden analizar la actividad en tiempo real de un usuario, como los productos vistos, las búsquedas realizadas, etc., y ofrecer recomendaciones personalizadas de productos sobre la marcha.
  • Supervisión de registros: Para las empresas con operaciones a gran escala, los errores de registro pueden señalar problemas subyacentes de mayor envergadura. La transmisión de datos en tiempo real puede alertar a los equipos al instante cuando se produce una anomalía en los registros del sistema.
  • Supervisión sanitaria: Los dispositivos portátiles pueden enviar datos de los pacientes en tiempo real a las bases de datos médicas. Si se detecta alguna irregularidad, se pueden tomar medidas inmediatas que pueden salvar vidas.
  • Optimización de la cadena de suministro: Para las empresas de logística, los datos en tiempo real sobre la ubicación de los vehículos, las condiciones del tráfico, etc., pueden procesarse para optimizar las rutas y garantizar la puntualidad de las entregas.

Conclusión

La ola de streaming de datos y análisis en tiempo real ya está aquí, y está cambiando la forma en que las empresas operan y atienden a sus clientes. Con el conjunto de herramientas de AWS, aprovechar este poder nunca ha sido tan fácil. Tanto si se trata de una startup que desea proporcionar contenido personalizado en tiempo real a los usuarios como de una empresa que desea monitorizar una cadena de suministro global, AWS le ofrece todo lo que necesita.

Permanezca atento a nuestra próxima edición, en la que profundizaremos en las prácticas recomendadas para configurar su canalización de streaming de datos de AWS.

¡Feliz streaming!

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