¿Qué es la transmisión de datos en tiempo real?
La transmisión de datos en tiempo real implica recopilar e ingerir una secuencia de datos de varios orígenes de datos y procesar esos datos en tiempo real para extraer significado y conocimiento.
Algunos ejemplos de la transmisión de datos son los archivos de registro generados por los clientes que utilizan sus aplicaciones móviles o web, las compras de comercio electrónico, las actividades de los jugadores en los videojuegos, la información de las redes sociales, las operaciones bursátiles o los servicios geoespaciales, así como la telemetría de los dispositivos conectados o la instrumentación en los centros de datos.
La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas.
¿Cuáles son los componentes de la transmisión de datos en tiempo real?
Fuente: hasta cientos y miles de dispositivos o aplicaciones que producen grandes volúmenes de datos continuos a gran velocidad. Algunos ejemplos son los dispositivos móviles, las aplicaciones web (flujo de clics), los registros de aplicaciones, los sensores de IoT, los dispositivos inteligentes y las aplicaciones de juegos.
Ingestión de transmisiones: integración sencilla con más de 15 productos de AWS (Amazon API Gateway, AWS IoT Core, Amazon Cloudwatch y más) que le permite capturar los datos continuos que se generan desde miles de dispositivos de forma duradera y segura.
Almacenamiento de transmisiones: elija una solución que satisfaga sus necesidades de almacenamiento según los requisitos de escalamiento, latencia y procesamiento, como Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose y Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazon MSK).
Procesamiento de transmisiones: elija entre una selección de servicios que van desde soluciones que solo requieren un par de clics para transformar y entregar datos de forma continua a un destino como Amazon Kinesis Data Firehose, hasta aplicaciones potentes, personalizadas y en tiempo real e integración de machine learning mediante servicios como Amazon Managed Service para Apache Flink y AWS Lambda.
Destino: entregue datos de transmisión a una selección de lagos de datos, almacenamiento de datos y servicios de análisis totalmente integrados para su posterior análisis o almacenamiento a largo plazo, como Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service y Amazon EMR.
¿Cuáles son los casos de uso de la transmisión de datos en tiempo real?
Movimiento de datos en tiempo real
La transmisión de datos desde cientos de miles de dispositivos y la realización de transformaciones ETL en grandes volúmenes de datos continuos y de alta velocidad en tiempo real permiten a los usuarios analizar los datos tan pronto como se producen y, a continuación, almacenarlos de forma duradera en un lago de datos, un almacenamiento de datos o una base de datos para su posterior análisis.
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Análisis en tiempo real
Analice los datos tan pronto como se generen y permita tomar decisiones en tiempo real en toda la organización para aprovechar las oportunidades, mejorar las experiencias de los clientes, evitar fallos en las redes o actualizar las métricas empresariales críticas en tiempo real.
Registros: capture, procese y analice los registros de sus aplicaciones en tiempo real.
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Actualizaciones en tiempo real: interactúe con los consumidores, los jugadores, los operadores financieros y más al proporcionar actualizaciones en tiempo real de las métricas críticas de la toma de decisiones, las recomendaciones de ofertas y las experiencias de los clientes.
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Aprenda a ofrecer noticias de actualidad personalizadas en tiempo real
Clickstream: obtenga una visión en tiempo real del rendimiento de su contenido web y de la interacción de los usuarios con sus aplicaciones y sitios web, incluido el comportamiento de los usuarios, la cantidad de tiempo invertido, el contenido popular y mucho más.
IoT: conéctese a cientos de miles de dispositivos de IoT y recopile, procese y analice los datos de transmisión en tiempo real.
Procesamiento de transmisiones de eventos
Capture y responda a los eventos a medida que ocurren en tiempo real en varias aplicaciones. Los casos de uso más comunes son la comunicación entre cientos de microservicios desacoplados y el mantenimiento de un sistema de registro mediante Change Data Capture.
Comunicación entre microservicios desacoplados: cuando se activa un microservicio, se puede enviar un evento a una secuencia de datos en tiempo real y otros microservicios pueden “ver” la secuencia para ver si se ha producido algún evento que desencadene la acción requerida.
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Captura de datos de cambios: todos los cambios en los datos de varias aplicaciones y bases de datos se pueden transmitir a un sistema central de registro en tiempo real.
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¿Qué servicios de transmisión hay en AWS?
AWS proporciona varias opciones para trabajar con transmisión de datos en tiempo real.
- Amazon Kinesis Data Streams es un servicio de transmisión de datos en tiempo real que puede registrar de manera continua gigabytes de datos por segundo de cientos de miles de orígenes.
- Amazon Kinesis Data Firehose captura, transforma y carga transmisiones de datos en almacenes de datos de AWS para realizar análisis casi en tiempo real con herramientas de inteligencia empresarial existentes haciendo unos pocos clics.
- Amazon Managed Service para Apache Flink transforma y analiza datos de transmisión en tiempo real con Apache Flink, un marco y motor de código abierto para procesar secuencias de datos.
- Amazon Managed Streaming para Apache Kafka es un servicio completamente administrado que le facilita la tarea de crear y ejecutar aplicaciones que utilicen Apache Kafka para procesar datos de transmisión.
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