En este artículo, abordaré los desafíos clave que pueden enfrentar los ingenieros de datos al diseñar canales de datos en streaming. Exploraremos casos de uso, brindaremos ejemplos de código Python, analizaremos cálculos en ventanas mediante marcos de streaming y compartiremos las mejores prácticas relacionadas con estos temas.
En muchas aplicaciones, es fundamental tener acceso a datos en tiempo real y actualizados continuamente. La detección de fraudes, la prevención de la pérdida de clientes y las recomendaciones son las mejores opciones para la transmisión en tiempo real. Estas canalizaciones de datos procesan datos de diversas fuentes a múltiples destinos en tiempo real, capturando eventos a medida que ocurren y permitiendo su transformación, enriquecimiento y análisis.
Canalización de datos en streaming
En uno de mis artículos anteriores, describí los patrones de diseño de canalización de datos más comunes y cuándo usarlos. [1].
Una canalización de datos es una secuencia de pasos de procesamiento de datos, donde la salida de cada etapa se convierte en la entrada de la siguiente, creando un flujo lógico de datos.