Siempre se necesitará un experto que conozca bien las características de la arquitectura Big Data cuando estamos intentando planear la forma de recopilar, organizar y analizar una base de datos de alto volumen. Este es el que se encargará de realizar softwares o frameworks donde se podrá realizar los procesos necesarios sobre una base de datos.
De esta manera, a continuación, te contaremos algunos tipos y características de la arquitectura Big Data para que puedas emplearlas en tus proyectos y en tu vida laboral.
Características de la arquitectura Big Data
Las arquitectura Big Data deben tener unos parámetros específicos para hacer del desarrollo y el trato sobre los datos un proceso relativamente eficiente y sin ningún problema de forma o fondo. Por lo tanto, debe cumplir con algunas características de la arquitectura Big Data que te presentaremos a continuación, las cuales están definidas por expertos en macrodatos:
- Compresión a los datos: una arquitectura eficiente debe tener una disponibilidad completa del sistema, es decir, aunque se produzcan fallos en el sistema, no habrá campo para la perdida de algún dato.
- Datos distribuidos: la arquitectura o software debe permitir que los datos no estén centralizados en un solo espacio, sino en diferentes secciones, para categorizarlos y evitar su pérdida.
- Escabilidad: los expertos llaman escabilidad a la función en la que la arquitectura permita aumentar las competencias en cuanto al procesamiento de un programa y al almacenamiento de datos.
Entre otras características relacionadas al procesamiento distribuido sobre los datos y a la ubicación y expansión de todos los datos.
Tipos de la arquitectura Big Data
Ahora que conoces las características de la arquitectura Big Data, pasaremos a contarte acerca de algunos de los tipos con los que te puedes encontrar. Los dos que te presentaremos a continuación son los más comunes:
- Arquitectura Lambda. De acuerdo a los expertos, esta arquitectura tiene como objetivo realizar un sistema tolerante a fallos y con dos caminos: el lento, es decir, la capa batch, y el rápido, es decir, la capa streaming. El primero es el encargado de gestionar los datos históricos, analizarlos y recalcularlos.
Mientras tanto, la capa streaming se encarga de registrar los datos cercanos a la velocidad del tiempo real. Realiza modificaciones a los resultados de la capa batch. Por último, aparece la capa serving, que realiza modificaciones a los resultados de ambas capas. - Arquitectura Kappa. Esta arquitectura, entre tanto, solo tiene un único camino donde los datos pueden pasar, pues se elimina la capa batch y queda la streaming. Esto se realizó para un camino mucho más efectivo y sencillo, pues se consideraba que la arquitectura lambda no lo era.
De esta manera, puedes empezar a observar de qué manera se está formulando la arquitectura Big Data para el trato de los datos en cualquier ámbito.
Si bien ya conoces algunos tipos y características de la arquitectura Big Data, consideramos que aún necesitas indagar sobre otros conceptos y herramientas que se relacionan a los macrodatos. Esto es importante, pues debes conocer todo el panorama del trabajo con Big Data para convertirte en un arquitecto de datos.
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