¿Qué es el teorema CAP?

| Última modificación: 17 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

Algunos de nuestros reconocimientos:

Premios KeepCoding

Actualmente, el desarrollo de aplicaciones, redes sociales, páginas web, localizaciones, etc. consiguen que constantemente todos generemos una huella digital que trae consigo una gran cantidad de datos. Por ello, se necesitan sistemas y herramientas para sacar provecho al valor de la información. Es aquí donde cobra importancia el tema de este post: el teorema CAP.

El teorema CAP se presentó por primera vez en el año 2000, sin embargo, aún se utiliza y a la hora de trabajar con sistemas distribuidos. Este sistema expone una dinámica del uso de datos que requiere estudio y práctica profunda debido a su complejidad. No obstante, si te encuentras aquí es porque estás muy interesado, por ello, en este post te explicamos qué es el teorema CAP y cómo funciona.

¿Qué es el teorema CAP?

El teorema CAP o Teorema de Brewer hace referencia a una lógica aplicada a los sistemas distribuidos o a las bases de datos. Dicha lógica se basa en tres características: consistencia, disponibilidad y tolerancia a la partición.

A partir de aquí, se establece que una base de datos no puede poseer las tres características al mismo tiempo, puesto que a medida que se desarrolla una, esta se complementa de una segunda y la tercera se descuida. Es decir, si una base de datos es consistente y está disponible, entonces su tolerancia a la partición es muy poca o inestable.

Este sistema lo planteó el profesor Eric A. Brewer por primera vez en el año 2000 y, actualmente, se sigue teniendo en cuenta para la realización de aplicaciones en la nube. En suma, su lógica se ilustra a través de un triángulo y , a continuación, te explicaremos cómo funciona.

¿Cómo funciona el teorema CAP?

Este sistema, como las demás herramientas del Big Data, consiste en el manejo y estudio de los datos. El teorema CAP plantea que existe un triángulo donde se encuentran los tres conceptos, es decir, la consistencia de los datos, la disponibilidad de los datos y la tolerancia a las peticiones del sistema. A continuación, te mostramos cómo se ilustra este tipo de lógica en los sistemas distribuidos. Como te hemos comentado anteriormente, se refleja por medio de un triángulo en el que cada cara ocupa el lugar de una de las tres características:

Triángulo con las palabras consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones.

A partir de allí, debes tenerlo en cuenta si piensas organizar un sistema distribuido, es decir, una red de almacenaje de datos simultánea como una aplicación en nube. De esta manera, te cuestionarás cuáles son las dos características fundamentales que formarán parte de la arquitectura de las bases de datos y cuál, por tanto, se verá desestimada.

Sin embargo, todo esto no significa que las personas deban renunciar a alguna de ellas, sino que, simplemente, debe considerarse una vez haya una falla o error en el funcionamiento adecuado de una base de datos.

Finalmente, esta lógica funciona como una premisa para optimizar la recolección, almacenamiento, procesamiento y consulta de los datos, tanto en su desarrollo general y adecuado como en caso de que te encuentres con algún fallo en el sistema. De manera que si buscas desarrollar u organizar algún tipo de sistema distribuido, debes poner en consideración las pautas de expuestas por el teorema CAP.

¿Cuál es el siguiente paso?

Por medio de este post, te hemos acercado a la definición y a las funciones del teorema CAP. Esperamos que esto haya sido de ayuda en tu proceso. Sin embargo, recuerda que el mundo del manejo de los datos es muy amplio y requiere mucha práctica. De manera que, desde KeepCoding, te recomendamos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. A través de él, podrás alcanzar un gran conocimiento de estadística que te permita saber si ciertas variables tienen relación o no, o si varios grupos de datos se pueden considerar diferentes o iguales.

Un buen análisis estadístico te proporcionará respuestas que pueden complementar algún modelo posterior de machine learning más complejo. Todo ello, combinando teoría (fundamentos) y ejemplos prácticos, sencillos y realistas. ¿A qué estás esperando para empezar? ¡Inscríbete ya!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

Posts más leídos

¡CONVOCATORIA ABIERTA!

Big Data, IA & Machine Learning

Full Stack Bootcamp

Clases en Directo | Profesores en Activo | Temario 100% actualizado