{"id":2514,"date":"2015-12-17T09:55:00","date_gmt":"2015-12-17T09:55:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.fractaliasystems.com\/?p=3210"},"modified":"2023-10-11T09:27:09","modified_gmt":"2023-10-11T09:27:09","slug":"arquitectura-lambda-y-tecnologias-para-el-diseno-de-soluciones-big-data-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fractaliasystems.com\/en\/arquitectura-lambda-y-tecnologias-para-el-diseno-de-soluciones-big-data-1\/","title":{"rendered":"Arquitectura Lambda y tecnolog\u00edas para el dise\u00f1o de soluciones Big Data (1)"},"content":{"rendered":"

La Arquitectura Lambda<\/strong> o \u2018Lambda Architecture<\/em>\u2019 surge en los \u00faltimos a\u00f1os con el objetivo de dar respuesta global a diferentes necesidades de an\u00e1lisis Big Data<\/a><\/strong>. <\/p>\n

El objetivo central de la arquitectura lambda<\/a><\/strong> es reconstruir los sistemas de tratamiento masivos de datos con el objetivo de que su dise\u00f1o sea el adecuado a la hora de trabajar bajo el paradigma Big Data<\/strong>, integrando los enfoques de tratamiento en tiempo real y en diferido.<\/p>\n

La aproximaci\u00f3n global al procesamiento Big Data <\/strong>integrando ambos enfoques, se ha ido adoptando de manera progresiva al dise\u00f1o de sistemas y en la actualidad contamos con ejemplos notables que ya siguen esta estrategia.<\/p>\n

La premisa fundamental de la arquitectura lambda<\/strong> es proporcionar una aproximaci\u00f3n al dise\u00f1o de sistemas Big Data <\/strong>que integren diferentes modalidades de tratamientos de datos y que puedan concretarse en cada caso con las tecnolog\u00edas espec\u00edficas adecuadas.<\/p>\n

El hecho de repensar los sistemas de tratamiento de datos desde cero para que su dise\u00f1o sea el adecuado para trabajar con Big Data<\/strong> da pie a obtener una arquitectura gen\u00e9rica que integre todos los conceptos y que gu\u00ede el proceso de dise\u00f1o del sistema y la elecci\u00f3n de las tecnolog\u00edas espec\u00edficas a integrar en casa caso.<\/p>\n

Esta es la idea en la que Nathan Marz<\/strong> ha estado trabajando en los \u00faltimos a\u00f1os y cuyo desarrollo se recoge en el libro \u201cBig Data<\/a><\/em>\u201d publicado junto con James Warren.<\/p>\n

La arquitectura lambda <\/strong>consta de cuatro grandes capas:<\/p>\n

1. Capa de recolecci\u00f3n de datos<\/strong>. Engloba las tecnolog\u00edas y dispositivos que obtienen los datos en bruto como la anal\u00edtica web, el Open Data o los datos monitorizados por sensores.<\/p>\n

2. Capa de pre-procesado<\/strong>. Se llevan a cabo servicios de preparaci\u00f3n, limpieza, transformaci\u00f3n, evaluaci\u00f3n e integraci\u00f3n de datos con el objetivo de preparar de forma \u00f3ptima los datos para la siguiente capa.<\/p>\n

3. Capa de an\u00e1lisis Big Data<\/strong>. En este nivel se engloban varias subcapas en funci\u00f3n del tipo de procesado que se lleva a cabo en cada una de ellas:<\/p>\n

– Capa de velocidad: se encarga de realizar el c\u00f3mputo en tiempo real.<\/p>\n

– Capa batch (por lotes): es la responsable de almacenar los datos monitorizados y pre-procesados, permitiendo realizar los c\u00f3mputos necesarios para dar acceso a vistas concretas de los datos almacenados o a informaci\u00f3n arbitraria de los mismos.<\/p>\n

– Capa de servicios: se encarga de indexar y exponer las vistas de la capa anterior para que puedan ser buscadas a trav\u00e9s de querys<\/em>.<\/p>\n

4. Capa de aplicaci\u00f3n<\/strong>. En esta \u00faltima capa se desarrollan los servicios concretos asociados en torno a m\u00faltiples sectores como el financiero, salud, administraciones p\u00fablicas, medio ambiente, etc. En base a la informaci\u00f3n detectada, pre-procesada y analizada.<\/p>\n

En el siguiente art\u00edculo sobre Arquitectura Lambda <\/strong>y tecnolog\u00edas para el dise\u00f1o de soluciones Big Data <\/strong>hablaremos sobre las tecnolog\u00edas m\u00e1s importantes y utilizadas en cada caso.<\/p>\n

\"arquitectura<\/a><\/p>\n

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