La "analítica de flujo" es el proceso de analizar y obtener información de los datos en tiempo real. Permite a las organizaciones tomar decisiones mejores y más informadas al entender lo que está sucediendo en su entorno a medida que sucede, y luego tomar medidas en consecuencia.
Hay muchos casos de uso de la analítica de flujos de datos, como la detección de fraudes, la supervisión de infraestructuras críticas, los clientes en tiempo real, etc. Los beneficios de la analítica de streaming son amplios, pero algunos de los más notables incluyen la capacidad de:
- Tomar decisiones mejores y más informadas
- Actuar en tiempo real
- Responder a los eventos en el momento en que se producen
- Mejorar la eficiencia y la eficacia
- Reducir los costes
¿Qué es una canalización de datos en streaming?
Un flujo de datos es un conjunto de elementos de procesamiento de datos conectados en serie, donde cada elemento consume y transforma un flujo de datos de entrada antes de pasarlo al siguiente elemento del flujo. Los elementos de procesamiento de datos pueden ser cualquier cosa, desde simples filtros de datos hasta sofisticados algoritmos de aprendizaje automático.
La característica principal de un flujo de datos es que puede procesar los datos en tiempo real, a medida que los genera su fuente. Esto está en contraste con las tuberías de procesamiento de datos por lotes, que procesan los datos en lotes, normalmente en un horario.
Las canalizaciones de datos en flujo se utilizan a menudo para procesar grandes volúmenes de datos generados por sensores u otros dispositivos en tiempo real. Por ejemplo, una canalización de datos en flujo podría utilizarse para procesar los datos meteorológicos de los sensores con el fin de predecir las condiciones meteorológicas en el futuro.
¿En qué se diferencia Stream Analytics de las analíticas normales?
Stream Analytics es un servicio gestionado en la nube que permite el procesamiento de datos en tiempo real en flujos de datos procedentes de fuentes como sensores, dispositivos, flujos de clics y redes sociales. Stream Analytics puede utilizarse para detectar anomalías, correlaciones y otros patrones en los datos a medida que llegan, y para generar alertas o tomar otras acciones casi en tiempo real.
Por el contrario, la analítica ordinaria suele utilizarse para procesar los datos por lotes, lo que significa que los datos se recogen durante un periodo de tiempo y se procesan de una sola vez. Esto puede dificultar la detección de patrones en los datos y la respuesta a los mismos en el momento oportuno. ¿Qué es una tubería de datos en flujo? Una tubería de datos en flujo es una serie de pasos de procesamiento de datos que ingieren, transforman y analizan los datos en tiempo real. Los datos se toman de una fuente de entrada y se procesan utilizando un conjunto de reglas. Finalmente, se escriben en un destino de salida.
¿Qué es el flujo de datos en el análisis de big data?
Los datos de flujo son datos en tiempo real generados continuamente por una variedad de fuentes, como sensores, medios sociales y sistemas transaccionales. Los datos de flujo suelen ser complejos y desestructurados, lo que dificulta su análisis con las herramientas tradicionales de gestión y análisis de datos.
El análisis de grandes datos es un campo relativamente nuevo que se centra en la extracción de valor de conjuntos de datos grandes y complejos. Los datos de flujo son un tipo de big data especialmente difícil, debido a su gran volumen, velocidad y variedad. Sin embargo, los datos de flujo también tienen el potencial de proporcionar información valiosa en tiempo real, lo que los convierte en un activo valioso para las empresas.
Hay una serie de enfoques diferentes que se pueden utilizar para analizar los datos de flujo, incluyendo la gestión de datos tradicionales y herramientas de análisis, así como marcos de procesamiento de flujo más especializados.
Las herramientas tradicionales de gestión y análisis de datos no suelen ser adecuadas para el análisis de datos de flujo debido a su naturaleza orientada a los lotes. Sin embargo, hay una serie de nuevas plataformas de gestión y análisis de big data que están diseñadas específicamente para el análisis de datos de flujo. Estas plataformas suelen basarse en tecnologías de código abierto, como Apache Kafka y Apache Storm.
Los marcos especializados de procesamiento de flujos están diseñados para analizar los datos de flujos en tiempo real. Estos marcos suelen utilizar una plataforma de datos de flujo, como Apache Kafka, para ingerir y procesar los datos de flujo. Los marcos de procesamiento de flujos más comunes son Apache Storm, Apache Flink y Apache Samza.
¿Qué es el streaming de datos en Kafka?
Kafka es una plataforma de streaming distribuido que permite publicar y suscribirse a flujos de registros, de forma similar a una cola de mensajes o un sistema de mensajería empresarial.
Un flujo de registros es una secuencia de registros, donde cada registro es una secuencia inmutable de bytes. Los registros se producen a un tema y se consumen desde un tema.
Kafka garantiza que un registro es leído por un solo consumidor y escrito en una sola partición.
Las particiones le permiten escalar el rendimiento más allá de lo que puede hacer una sola máquina.
Kafka se utiliza para una variedad de aplicaciones, como la transmisión de datos de registros web para construir el análisis de la actividad del usuario.