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Algunos beneficios de las tecnologías de streaming y mensajería son los siguientes:

• Procesamiento instantáneo de grandes datos
• Escalabilidad dinámica
• Decisiones rápidas basadas en datos en tiempo real
• Análisis continuo de datos en movimiento
• Eficiencia operativa mejorada y menor almacenamiento

Big data en tiempo real

Las tecnologías de streaming y mensajería juegan un papel fundamental en el procesamiento de big data en tiempo real. Streaming permite la transmisión continua de datos desde diversas fuentes hacia plataformas de procesamiento en tiempo real como Apache Kafka o Amazon Kinesis. Esto facilita la captura y el procesamiento inmediato de grandes volúmenes de datos, permitiendo análisis en tiempo real y toma de decisiones ágil. Algunas características son las siguientes:

Semana 5

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Electiva CPC: Big Data

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Estas tecnologías manejan grandes volúmenes de datos y mensajes, escalando según la carga de trabajo.

Escalabilidad

Facilitan el procesamiento instantáneo de datos, crucial para decisiones rápidas y respuestas inmediatas.

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Bajo latencia

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Las tecnologías de streaming y mensajería aseguran la entrega confiable de datos y mensajes, aún en condiciones adversas.

Toleranciaa fallos

Facilitan el procesamiento instaSon ideales para conectar múltiples sistemas y dispositivos de forma eficiente y segura en entornos distribuidos.

Soporte: arquitecturas distribuidas

Son altamente compatibles y se integran fácilmente en diferentes entornos tecnológicos y empresariales.

Flexibilidad y compatibilidad

¡A practicar!

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Las tecnologías de streaming y mensajería son fundamentales para capturar, procesar y analizar datos en tiempo real desde múltiples fuentes. Permiten una captura continua y eficiente de flujos de datos, facilitando el procesamiento instantáneo para análisis inmediatos y decisiones rápidas.Algunas de sus prácticas principales se describen a continuación:

Estas tecnologías son fundamentales para aprovechar al máximo el potencial de big data, proporcionando insights rápidos y precisos que impulsan la innovación, la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Preguntade refuerzo

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Prácticas: tecnologíasde streaming y mensajería

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BenlachimI, Y., El Yazidi, A. y Lahcen Hasnaoui, M. (2021). A comparative analysis of hadoop and spark frameworks using word count algorithm. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 12(4), 778-788. https://www.proquest.com/scholarly-journals/ comparative-analysis-hadoop-spark-frameworks/docview/2655119528/se-2?accountid= 48797 Umut Demirezen, M. y Selcen Navruz, T. (2023). Performance analysis of Lambda architecture-ba sed big-data systems on Air/Ground surveillance application with ADS-B data. Sensors, 23 (17).https://www.proquest.com/scholarly-journals/performance-analysis-lambda-archite cture-based/docview/2862730818/se-2?accountid=48797

Referencias:

©UNIMINUTO. Todos los derechos reservados. Todos los derechos de Propiedad Industrial e Intelectual de este material son propiedad exclusiva de la Corporación Universitaria Minuto de Dios.

Aplicación de técnicas de procesamiento de eventos complejos (CEP) que detectan patrones en los datos en tiempo real.

Implementación de Apache Kafka para la ingestión y el procesamiento de datos en tiempo real.

Utilización de soluciones de machine learning en streaming para análisis predictivo y detección de anomalías en tiempo real.

Implementación de sistemas de mensajería como MQTT o AMQP para la comunicación eficiente entre dispositivos en el Internet de las cosas (IoT).

Uso de Spark Streaming para análisis continuo y procesamiento de datos en streaming.

Empleo de tecnologías de almacenamiento distribuido como Hadoop HDFS para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Utilización de plataformas como Amazon Kinesis para manejar flujos de datos escalables y de alta disponibilidad.

Integración de herramientas de monitorización y gestión de flujos de datos para garantizar la fiabilidad y el rendimiento del sistema.