Libro sobre Infraestructura en el Big Data

Infraestructura en el Big Data – Diseñar sistemas para el análisis de datos es un poco de un acto de trapecio, lo que requiere equilibrar la comodidad y el acceso del frontend sin comprometer la precisión y la velocidad del backend. Ya sea que esté evaluando la actualización de las soluciones actuales o considerando el lanzamiento de una nueva plataforma greenfield, planificar una carga de trabajo analítica requiere tomar muchas decisiones difíciles, entre ellas:

Infraestructura en el Big Data

Infraestructura en el Big Data

  • Decidir entre dejar los datos “en su lugar” y analizar sobre la marcha, o construir un “lago de datos” no estructurado y luego copiar o mover datos a ese lago
  • Selección de una herramienta consolidada de análisis y visualización de frontend que facilita el uso sin comprometer el control
  • Elegir un marco de procesamiento de backend que mantiene el rendimiento incluso mientras está analizando montañas de datos. Proporcionar una solución completa de extremo a extremo requiere no sólo evaluar una docena de tecnologías para cada nivel, sino también observar sus muchas permutaciones. Y en cada coyuntura debemos recordar que no sólo estamos construyendo la tecnología por el bien de la tecnología, sino que esperamos proporcionar analítica (a menudo en tiempo casi real) que impulse la comprensión, la acción y una mejor toma de decisiones. Tomar decisiones basadas en “datos, no en opiniones” es el juego final, y las tecnologías que elegimos deben estar siempre centradas en eso. Es una tarea vertiginosa.

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