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Principales tipologías de arquitecturas en Big Data

19/10/2021
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Apostar por la transformación digital ha dejado de ser una opción para convertirse en una necesidad en el nuevo paradigma laboral: se trata de una fuente de desarrollo para optimizar tanto la vida del usuario como los procesos de las empresas. En este sentido, el Big Data juega un papel primordial ya que nos permite tomar decisiones de manera objetiva que, a grandes escalas, son altamente importantes y valiosas, con el consiguiente ahorro en costes. 

De hecho, la posición de Big Data Analyst es una de las más buscadas por las empresas. Si te interesa esta temática, el Máster en Big Data y Analytics de Three Points te ayudará a dar respuesta ante este nuevo escenario laboral que se centra en las ya conocidas como profesiones del futuro. Y es que el almacenaje, la gestión y la interpretación de los datos a gran escala se han convertido en una herramienta fundamental para muchas empresas y organizaciones.

En otros posts hemos profundizado en los usos del Big Data en las empresas así como las herramientas imprescindibles para realizar un proyecto en Big Data. Hoy vamos a centrarnos en la arquitectura del Big Data, en qué consiste y cuáles son las principales tipologías que existen.

La arquitectura del Big Data

La arquitectura del Big Data consiste en tratar y analizar grandes volúmenes de datos que no pueden ser gestionados de manera convencional ya que superan las capacidades de las herramientas de software habituales para su almacenamiento, gestión y procesamiento.

Arquitectura Big Data Three Points

Además, si lo desglosamos paso a paso, la arquitectura del Big Data cuenta con cinco puntos básicos y fundamentales para poder entender su definición y lo que implica:

  1. Identificación de los orígenes de los datos.
  2. Obtención de los datos.
  3. Almacenamiento de los datos.
  4. Tratamiento de los datos.
  5. Utilización de la información resultante de todos esos datos.

Los datos son los protagonistas. Siguiendo el listado paso a paso se cumple la definición y entendemos mejor todo el proceso.

Sin embargo, si nos centramos en las principales características de la arquitectura del Big Data, es importante recalcar los siguientes puntos:

  • Tolerancia a fallos. El sistema siempre funciona y esto debe quedar garantizado. Puede que algunas máquinas en momentos determinados puedan verse afectadas, pero se debe contar con una infraestructura que permita seguir disponiendo del sistema en su totalidad.
  • Escalabilidad. Es imprescindible y hay que poder aumentar de forma sencilla las capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos.
  • Procesamiento distribuido. El tratamiento de los datos se realiza entre diferentes máquinas para mejorar los tiempos de ejecución y así dotar al sistema de la escalabilidad que ya hemos comentado.
  • Datos distribuidos. Aunque ya lo hemos nombrado en el punto anterior, es bueno contabilizarlo como característica única.
  • Localidad del dato. Los datos que se van a trabajar y los procesos que los analizan deben estar cerca para así evitar posibles transmisiones por red que hagan que surjan latencias y puedan así verse afectados los tiempos de ejecución.

Arquitectura Big Data Three Points

Principales tipologías de arquitecturas en Big Data

Antes de abordar un proyecto de Big Data es importante elegir muy bien cómo lo vamos a hacer y a través de qué método.

  • Big Data en On-Premise. En este caso hablamos de fijar el Big Data en las instalaciones propias, en el hardware propiedad de la empresa. Será un hardware dedicado en exclusiva al procesamiento de estos datos y que debe estar preparado para dar respuesta a todos los procesos en el tiempo establecido. Mantenerlo todo en local aporta saber que nadie tiene acceso a esos datos, pero como desventaja está el alto coste que esto supone tanto a nivel de conocimiento como de la propia instalación necesaria para ejecutarlo.
  • Big Data en la Nube/Cloud. Esta opción cuenta con una infinidad de funcionalidades y grandes ventajas añadidas. Uno de los puntos fuertes es la inexistencia práticamente de una inversión en hardware. Además, está altamente automatizado y personalizado y con poco presupuesto se puede iniciar fácilmente. Sus desventajas principales son el posible control de datos a terceros y depender de un proveedor externo.
  • Big Data híbrido. En este caso es fácil imaginar ya conociendo los dos métodos anteriores cuál es el resultado y ventajas y desventajas de contar con un desarrollo de arquitectura de Big Data en formato híbrido. Se puede decir que esto es lo mejor de ambos mundos, ya que es un sistema flexible, ya que no pierdes el control de los datos, pero no necesitas una grandísima infraestructura como en el On-Premise. Algunas de las ventajas son reducir el tiempo de comercialización, aprovechar las inversiones locales sin comprometer la agilidad empresarial y de TI o incluso aprovechar todos esos recursos y conocimientos en un solo entorno.

La arquitectura de Big Data híbrido supone lo mejor de los dos mundos, equilibrando la parte de la nube y el contar con ello en local. No obstante, siempre se recomienda analizar bien el proyecto, de esta forma seleccionaremos el mejor método para conseguir los resultados y objetivos impuestos.

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