La transmisión de datos está comenzando a ser el eje principal en el análisis y aprendizaje automático.

Utilizando herramientas de este tipo puedes conseguir tomar decisiones mucho más rápidas, ya que te permiten realizar análisis en tiempo real. Para conseguir todo esto las empresas están apostando por servicios de Cloud Computing, con los que consiguen agilizar los canales de datos y satisfacer las diferentes necesidades comerciales. 

Al comprender la importancia de la transmisión de datos, las organizaciones están adoptando plataformas híbridas de manera que puedan aprovechar las ventajas de los análisis de datos por lotes y de transmisión.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis Data Streams te ayuda a recopilar y procesar grandes secuencias de registros de datos en tiempo real. Puede crear aplicaciones de procesamiento de datos, conocidas como aplicaciones de Kinesis Data Streams. Una aplicación de Kinesis Data Streams típica lee datos de una secuencia de datos en forma de registros de datos. Estas aplicaciones pueden utilizar Kinesis Client Library y pueden ejecutarse en instancias de Amazon EC2. Los registros procesados pueden enviarse a paneles y utilizarlos para generar alertas, cambiar dinámicamente las estrategias de precios y publicidad o enviar datos a otros muchos servicios de AWS.

Google Cloud DataFlow

Cloud Dataflow es un servicio totalmente gestionado para transformar y enriquecer datos tanto en modo de streaming (tiempo real) como por lotes (histórico) con la misma fiabilidad y expresividad, y sin soluciones provisionales complejas ni riesgos. Además, al no necesitar servidor para el aprovisionamiento de recursos y administración, tienes una capacidad casi ilimitada para solucionar los mayores desafíos que el procesamiento de datos plantee, al tiempo que solo pagarás por lo que utilices.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics es un servicio de análisis en tiempo real muy fácil de usar que está diseñado para cargas de trabajo críticas. Crea una canalización de streaming sin servidor completa con solo algunos clics. Pase de cero a producción en unos minutos usando SQL, que se puede ampliar fácilmente con código personalizado y funcionalidad de aprendizaje automático integrada para escenarios más avanzados. Ejecute las cargas de trabajo más exigentes con la tranquilidad que da un acuerdo de nivel de servicio con respaldo financiero.

IBM Streaming Analytics

IBM Streaming Analytics for IBM Cloud evalúa una amplia gama de datos en streaming (texto no estructurado, vídeo, audio, geoespacial, sensores), que ayuda a las empresas a detectar oportunidades y riesgos y tomar decisiones en tiempo real.

Ofrece IDE basado en Eclipse y es compatible con el lenguaje de programación Java, Scala y Python para desarrollar aplicaciones. También le permite desarrollar en cuadernos para que los usuarios de Python supervisen, administren y tomen decisiones informadas sin esfuerzo. Los servicios de transmisión se pueden utilizar en IBM BlueMix para procesar información en secuencias de datos.

Apache Storm

Apache Storm es un sistema de cómputo distribuido en tiempo real y de código abierto. Facilita de forma confiable el procesamiento de flujos de datos ilimitados, haciendo el procesamiento en tiempo real. Es simple y se puede usar con cualquier lenguaje de programación.

Creado por Twitter, la plataforma de código abierto Apache Storm es una herramienta imprescindible para la evaluación de datos en tiempo real. A diferencia de Hadoop que lleva a cabo el procesamiento por lotes, Apache Storm está específicamente diseñado para transformar flujos de datos. Sin embargo, también se puede utilizar para el aprendizaje automático en línea, ETL, entre otros.

Su capacidad para procesar datos más rápido que sus competidores diferencia a Apache Storm en la realización de procesos en los nodos. También se puede integrar con Hadoop para ampliar aún más su capacidad para mayores rendimientos.

Striim

Striim mueve datos continuamente y en tiempo real a través de entornos locales y en la nube a través de la integración de transmisión de datos, incluida la captura de datos modificados, y el procesamiento de transmisión.

StreamSQL

SQL se transformó para crear StreamSQL de modo que incluso un no desarrollador pueda crear aplicaciones para manipular flujos de datos y monitorear redes, vigilancia y cumplimiento en tiempo real. Cómo está construido sobre SQL, es rápido, fácil de usar y está listo para el análisis, lo que elimina la necesidad de que los científicos de datos inspeccionen la información transmitida.

Este artículo originalmente pertenece a Analytics Indian Magazine.