Arquitecturas para el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, aplicado a criptomonedas
Artículo de revista
2020
Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Análisis de datos
Data analysis
Datos a gran escala
Large scale data
Arquitectura de sistemas
Systems architecture
Big data
Kappa architecture
Arquitectura kappa
Lambda architecture
Arquitectura lambda
Streaming
Cryptocurrency
Criptomonedas
Real-time big data architecture
Arquitecturas big data en tiempo real
Data analysis
Datos a gran escala
Large scale data
Arquitectura de sistemas
Systems architecture
Big data
Kappa architecture
Arquitectura kappa
Lambda architecture
Arquitectura lambda
Streaming
Cryptocurrency
Criptomonedas
Real-time big data architecture
Arquitecturas big data en tiempo real
Diariamente, se generan grandes cantidades de datos en internet. El crecimiento exponencial de los dispositivos conectados y las nuevas formas de interacción humana con la tecnología proporcionan una gran fuente de información.
En este contexto, el análisis de datos en tiempo real es fundamental para tomar decisiones basadas en información actualizada. Varios factores, como la latencia, la escalabilidad, el almacenamiento, el procesamiento, la visualización y la predicción, afectan la forma en que se reciben y procesan estos datos. Diseñar una arquitectura adecuada para
estos sistemas es un elemento crítico de cualquier negocio o empresa respaldada por la tecnología. En este artículo se estudia el estado del arte de las arquitecturas de
sistemas para el análisis en tiempo real de big data en el contexto de las criptomonedas. Se presentan primero lambda y kappa, dos arquitecturas de referencia para el análisis en tiempo real en sistemas big data, y luego se exploran varios trabajos en los que se describen las arquitecturas de
los sistemas de análisis en tiempo real para criptomonedas. Large amounts of data are being generated daily on the internet. The exponential growth of connected devices and the new ways of human interactions with technology provide a prolific information source In this context, real-time data analysis is essential for making decisions based on updated information. Several factors, such as latency, scalability, storage, processing, visualization, and prediction, affect how this data is received and processed. Designing a suitable architecture for these systems is a critical element of any business or social endeavor supported by technology.
This article studies the state of the art of the architectures of systems for real-time analysis of big data in the context of cryptocurrency. The paper first presents lambda and kappa, two reference architectures for real-time analysis in big data systems. It then explores several works describing the architectures of real-time analysis systems for cryptocurrency.
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Arquitecturas para el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real.pdf
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