Arquitecturas de Big Data en Cloud: Batch y Tiempo Real

¿Cómo integrar servicios en arquitecturas de referencia para Big Data en la nube?

¡Las soluciones de Big Data han revolucionado la forma en que manejamos la información en la nube! En este artículo, te mostraremos cómo integrar los servicios de AWS y Google Cloud en arquitecturas de procesamiento tanto en batch como en tiempo real, optimizando cada paso del flujo de datos. Vamos a profundizar en cómo los servicios como CloudWatch, S3, EMR, Glue, Kinesis y otros pueden trabajar en conjunto para transformar y visualizar datos de manera eficiente y segura.

¿Cómo diseñar una arquitectura de procesamiento en batch usando AWS?

En el procesamiento en batch, los datos se recopilan y procesan a intervalos establecidos. La arquitectura que presentamos utiliza el siguiente flujo:

1. Recepción de datos: Todos los días, los logs de una aplicación móvil se reciben en CloudWatch.
2. Extracción y almacenamiento: Un proceso en Python usa Boto3 para extraer y encriptar estos logs, los cuales se almacenan en S3 como datos crudos.
3. Transformación de datos:
   • Servicios como Glue o EMR se conectan a los datos en S3 para realizar las transformaciones necesarias.
   • Los datos transformados se almacenan nuevamente en S3.
4. Consultas y análisis:
   • Un catálogo de Glue se genera para facilitar consultas a través de Athena.
   • Stakeholders usan Athena para obtener información procesada útil para realizar análisis como compliance en transacciones financieras.

Para orquestar todo este flujo de manera automática, Apache Airflow puede utilizarse, eliminando la necesidad de procesamientos manuales diarios.

¿Qué papel juega el procesamiento en tiempo real con Kinesis?

El procesamiento en tiempo real tiene como objetivo manejar eventos o datos a medida que ocurren. La arquitectura utiliza AWS Kinesis para este propósito:

1. Entrada de datos:

   • Una aplicación móvil envía logs a través de un clúster de contenedores a Kinesis.
   • Kinesis puede manejar hasta 80 millones de registros de logs diarios en tiempo real.

2. Transformación y distribución:

   • Una función Lambda filtra y distribuye logs a diferentes servicios a través de SQS o SNS.
   • Los registros pueden ser procesados por otro Lambda para evitar duplicados y transformarse mediante Kinesis Firehose.

3. Visualización y análisis:

   • Por un lado, los datos pueden alimentar aplicaciones de terceros, herramientas de marketing, visualización, o seguridad.
   • Por otro lado, los datos pueden visualizarse en tiempo real con Kibana mediante creación de dashboards de monitoreo.

Stakeholders como áreas de marketing, analítica o desarrollo pueden beneficiarse enormemente al tener acceso a esta información en tiempo real, optimizando la toma de decisiones.

¿Qué hemos aprendido sobre la ejecución de proyectos de Big Data en la nube?

Al entender estas arquitecturas de referencia para Big Data, ahora puedes apreciar cómo estos servicios se entrelazan para ofrecer una solución robusta desde la extracción de datos hasta su visualización. Estas arquitecturas no solo aseguran un manejo eficiente de datos, sino también garantizan la seguridad y la orquestación automática de todos los procesos involucrados.

Sigue avanzando en este apasionante campo de Big Data en la nube, aprovechando todas las herramientas y servicios que AWS y Google Cloud tienen para ofrecer. Con perseverancia y dedicación, podrás implementar proyectos exitosos que transformen el manejo de data en tu organización. ¡Adelante, el futuro del Big Data te espera!