Escalabidad y Big Data

Toda compañía es consciente de la importancia de la recogida y análisis de información sobre su negocio para la toma de decisiones. Cuantos más datos logre comprender mejores serán las decisiones que se puedan tomar. Existe una relación directa entre la realización de las metas de la compañía y la cantidad y la calidad de la información que se posee.

Los sistemas tradicionales ofrecen una relación no lineal entre el volumen de los datos y el coste de su tratamiento. Esta no linealidad impone un límite tecnológico para el tamaño de los datos a procesar. Los conjuntos de datos que rebasan las capacidades de dichos sistemas convencionales reciben el nombre de Big Data.

En los últimos años han surgido una serie de herramientas para abordar el tratamiento de Big Data que están teniendo una adopción cada vez mayor por las compañías. Hoy en día términos como NoSQL, Hadoop, MapReduce o Data Grid forman ya parte del vocabulario de analistas y arquitectos de sistemas.

La rápida evolución de tecnologías y paradigmas ha llevado a cierta confusión a la hora de implantarlos y a la falta de profesionales debidamente formados.

Nuestro equipo ha desarrollado en los últimos años arquitecturas Big Data, combinando lo mejor de soluciones como Hadoop, Cassandra, Hazelcast, Kafka, Flume, etc. Nuestras sistemas destacan por su robustez, escalabilidad, rentabilidad y fácil integración gracias a su diseño descentralizado y uso del mínimo número de componentes. Evitamos posibles de puntos únicos de fallo, cuellos de botella, arquitecturas innecesariamente complejas y el pago de costosas licencias.

Gracias a nuestra experiencia y a las herramientas que hemos desarrollado a lo largo de estos años nos es posible ofrecer una entrada muy asequible al Big Data incluso a organizaciones pequeñas.

  Soluciones para Back-end de Apps, M2M e internet de las cosas

Los desarrolladores de este tipo de sistemas se suelen plantear el uso servicios en la nube para satisfacer las necesidades de actualización de contenido, alertas y monitorización, análisis o interacción de usuarios o dispositivos. Una de las grandes preocupaciones a la hora de diseñar estos servicios es cómo manejar el elevado número de clientes que se puede llegar a alcanzar muy rápidamente, así como su gran dispersión geográfica.

Una base de datos escalable y multi-datacenter como Cassandra es una solución idónea para este escenario. Permitiendo un alto número de operaciones y una fácil integración con Hadoop para el análisis ad hoc de la información.

  Soluciones para redes sociales

El mayor problema al desarrollar una red social es cruzar la información generada por cada usuario con su grafo de relaciones con otros usuarios. Este problema solucionado según el habitual modelo de bases de datos relacional es computacionalmente intratable dada su complejidad exponencial.

El enfoque del movimiento NoSQL es renunciar al principio de no replicación de la información. Apoyándose en el bajo coste del almacenamiento de datos se opta por replicar la información. Esta se almacena según va a ser consultada adelantándose a la propia consulta. Para esto son especialmente útiles sistemas herederos del Big Table de Google como HBase o Cassandra.

  Soluciones para herramientas de análisis de comportamiento

Es crucial para la mejora de un negocio la recopilación y análisis de la toda la información posible sobre la actividad de sus clientes. Esto supone de una parte recoger mucha información de forma no invasiva con los sistemas ya existente y de otra dotar a los analistas de herramientas que les permiten estudiarla.

Los sistemas de colas de eventos como Flume, RabbitMQ o Hazelcast son una magnifica herramienta para la recopilación de eventos a bajo coste. Por otra parte Hadoop y sus herramientas asociadas permiten el estudio de estas informaciones en tiempos considerablemente bajos.

  Soluciones para análisis centralizado de datos de negocio

Las organizaciones se enfrentan frecuentemente al problema de obtener una visión de conjunto de los datos generados por fuentes dispares, como son sus ERP, CRM, analíticas web, etc.

Una solución no invasiva que esta teniendo una gran aceptación por la industria es la compilación de toda esta información en un repositorio centralizado HDFS y su posterior análisis con una herramienta de alto nivel como Hive.

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