Capítulo 15. Sistemas de procesamiento de flujos
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
El tiempo es oro. Cuanto más rápido puedas extraer ideas y conocimientos de tus datos, más rápidamente podrás responder al estado cambiante del mundo que observan tus sistemas. Piensa en la detección de fraudes con tarjetas de crédito, la captación de tráfico de red anómalo para la ciberseguridad, la planificación de rutas en tiempo real en aplicaciones de conducción con GPS y la identificación de temas de tendencia en las redes sociales. Para todos estos casos de uso, la velocidad es esencial.
Estas aplicaciones dispares tienen el requisito común de necesitar realizar cálculos sobre el conjunto de observaciones más reciente. ¿Te importa si hubo un accidente menor que causó un atasco de 3 horas en tu ruta habitual de conducción a primera hora del día, o que ayer una tormenta de nieve cerró la carretera durante la noche? Mientras tu aplicación de conducción te diga que la carretera está despejada, sigues tu camino. Tales cálculos son sensibles al tiempo y necesitan acceso a datos recientes para ser relevantes.
Tradicionalmente, construyes este tipo de aplicaciones persistiendo los datos de fuentes externas en una base de datos e ideando consultas que puedan extraer la información que necesitas. A medida que aumenta la velocidad de llegada de la información que procesan tus sistemas, esto se hace cada vez más difícil. ...
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