Para el éxito a largo plazo con análisis en tiempo actual, es importante utilizar la herramienta adecuada para el trabajo. aplicaciones de datos son una clase emergente de aplicaciones que exigen análisis en fracciones de segundo sobre datos nuevos. Los ejemplos incluyen seguimiento de logística, tablas de clasificación de juegos, sistemas de decisiones de inversión, dispositivos conectados y paneles integrados en aplicaciones SaaS.
Análisis en tiempo actual se trata de usar datos tan pronto como se producen para responder preguntas, hacer predicciones, comprender relaciones y automatizar procesos.
Por lo common, las aplicaciones de datos requieren una latencia de consulta inferior a un segundo, ya que están orientadas al usuario, pero pueden tener requisitos de latencia de datos que van desde unos pocos milisegundos hasta unas pocas horas, según el caso de uso.
Para prepararse para el futuro mientras explora sus opciones para las plataformas de análisis en tiempo actual, busque los tres criterios clave que tienen las aplicaciones de datos masivamente exitosas:
- Rendimiento de escalado sin costo de escalado proporcional – Se ha dicho que con suficiente empuje pueden volar suficientes cerdos. Puede ser tentador destinar más recursos a los sistemas existentes en un intento por obtener más rendimiento, pero la pregunta es, ¿cómo puede obtener el rendimiento en tiempo actual que necesita sin hacer que su costo de cómputo se dispare?
- Flexibilidad para adaptarse a consultas cambiantes – con más desarrolladores incorporando análisis en tiempo actual en las aplicaciones, es importante reconocer que los requisitos del producto cambiarán constantemente, por lo que adoptar la flexibilidad como un principio de diseño central es la clave para el éxito a largo plazo. Algunos sistemas requieren que desnormalice sus datos y realice una preparación exhaustiva de los datos por adelantado. Cuando trabaje con JSON anidado, busque plataformas de análisis en tiempo actual que tengan incorporado capacidades UNNEST para dar a los desarrolladores y equipos de productos la flexibilidad que necesitan para moverse rápido.
- Capacidad para permanecer sincronizado con cualquier tipo de fuente de datos – sus datos pueden provenir de su lago, flujo o base de datos transaccional, pero muchas bases de datos de sequence de tiempo solo se agregan, lo que significa que pueden insertar nuevos datos pero no pueden actualizar o eliminar datos, lo que a su vez causa problemas de rendimiento en el futuro. . En su lugar, busque plataformas de análisis en tiempo actual que sean totalmente mutables. Por ejemplo, ¿qué sucede cuando tiene un flujo de eventos como Kafka pero también tablas de dimensiones en su base de datos transaccional como MySQL o Postgres?
Este enfoque se basa en las lecciones aprendidas de implementaciones exitosas de análisis en tiempo actual a escala de la nube, incluido el suministro de noticias de Fb. Permite un crecimiento masivo sin aumentar los costos ni ralentizar los equipos.
El tiempo de comercialización es la moneda más importante para las empresas de rápido movimiento que crean aplicaciones de datos. Lo mejor que puede hacer un líder de ingeniería para garantizar un éxito rápido con el análisis en tiempo actual es adoptar una estrategia nativa de la nube. Las pilas de datos sin servidor han demostrado ser las más fáciles de adoptar, y muchos equipos informan que el tiempo para una implementación exitosa se redujo de 6 meses a una semana con una plataforma de análisis en tiempo actual nativa de la nube. El análisis en tiempo actual es un excelente ejemplo de una carga de trabajo que tiene mucha variabilidad en términos de volumen de datos y la cantidad de consultas entrantes. Este tipo de variabilidad es extremadamente costosa y difícil de diseñar en las instalaciones, pero escala muy bien en la nube
Cuando crea aplicaciones de datos, su mandato es easy,
- facilite a sus desarrolladores la creación de productos atractivos
- asegúrese de que su infraestructura escala sin problemas con usted
aplicaciones de datos impulsados por análisis en tiempo actual se están convirtiendo en los mayores diferenciadores competitivos en una variedad de industrias. Al igual que un CMO no estaría muerto sin invertir en una plataforma de CRM desde el principio, los CIO y CTO con más visión de futuro están invirtiendo en plataformas de análisis en tiempo actual desde el principio y permitiendo que sus equipos se muevan más rápido que sus competidores.
