Estás en Inicio » Arquitectura de sistemas, los cimientos sobre los que se apoya el Big Data
En las arquitecturas tradicionales, las bases de datos OLTP estas orientadas a transacciones para su posterior ETL, en cambio, las bases de datos OLAP están orientadas al procesamiento analítico, con un gran volumen de lecturas.
Dado que una gran cantidad de empresas de todos los sectores, (banca, retail, aseguradoras… etc) han comenzado su andadura en el mundo Big Data, va a ser muy importante la Arquitectura de Sistemas y la elección e integración de las diferentes herramientas disponibles en el mercado.
La mayor parte de estas herramientas son open source, permitiendo una reducción en los gastos de puesta en produccion, si lo comparamos con las actuales bases de datos relacionales de Oracle (Hexadata o Teradata).
A la hora de elegir un proyecto o caso de uso, este debe de cumplir 3 premisas:
– Poca complejidad en su realización.
– Con un gran valor de negocio.
– Con un periodo de tiempo corto y razonable en su desarrollo.
Y dentro de la Arquitectura de Sistemas tendremos que decidir que tipo usar, en función del tipo de fuente y del tipo de procesamiento requerido:
– Batch processing.
– Streaming processing.
– Lambda, que provee parte de la solución batch y de la parte streaming.
Si nos centramos en la Arquitectura de Sistemas Lambda , esta se basa, en el envío de datos por dos caminos:
– una capa de procesamiento por lotes (All Data):
– una capa de velocidad (Stream Processing):
Autor: Roberto Sancho, profesor del Máster en Big Data y Business Intelligence
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