🏮 ¿El real time vale para todo?
En el mundo de los datos, el procesamiento en tiempo real (real-time) parece la solución ideal: información disponible al instante, decisiones rápidas y datos listos "ya mismo"...
... pero, ¿es siempre la mejor opción?
Elegir entre real-time y batch 𝗱𝗲𝗽𝗲𝗻𝗱𝗲 𝗱𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗽ó𝘀𝗶𝘁𝗼, no de la moda.
🛫 𝚁𝙴𝙰𝙻 𝚃𝙸𝙼𝙴: El real-time es fundamental para tomar decisiones al instante, por ejemplo:
✔️1 . Desviar el tráfico de una carretera si los sistemas de la infraestructura detectan un desprendimiento de tierra.
✔️2. Detección de fraude.
✔️3. Personalización.
⏰ 𝙱𝙰𝚃𝙲𝙷 (o procesamiento en lotes):
Con este enfoque conseguimos acumular datos y procesarlos en bloques programados, lo que optimiza recursos y reduce costos, pagas por lo que usas.
✔️1. Reportes periódicos
✔️2. Análisis históricos.
🔥 El dilema del KPI híbrido: ¿Cómo visualizar métricas históricas que necesitan refrescarse cada hora?
¡La arquitectura híbrida Amazon Web Services (AWS) es la clave!
1️⃣ Ingestión en tiempo real: Kinesis Data Streams captura eventos 24/7 → DynamoDB (NoSQL) los almacena con latencia <10 ms.
2️⃣ Batch para el contexto histórico: Glue ETL procesa datos en S3 cada noche y los une con los de DynamoDB.
3️⃣ Visualización:
3.1. Para KPI's near real time: Frontend en React
3.2. Para reporting y análisis histórico, una herramienta de BI: Quicksight
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