En el mundo del procesamiento de datos, existen dos enfoques principales que se destacan por su relevancia y aplicación:
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Batch
Se refiere a la técnica de recolectar y procesar grandes volúmenes de datos en intervalos específicos o lotes. Este método es comúnmente utilizado en situaciones donde la inmediatez no es crucial y los datos pueden ser acumulados y procesados en forma diaria, mensual o semanal. Es más eficiente y económico.
Micro-batch
Esta técnica intermedia combina elementos del procesamiento batch pero con frecuencia por horas o minutos, permitiendo la acumulación de datos en pequeños lotes que se procesan en intervalos cortos, facilitando así un equilibrio entre la inmediatez y la eficiencia en el procesamiento.
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Streaming
Se centra en la captura y análisis de datos en tiempo real, permitiendo una respuesta inmediata a medida que los datos son generados. Este enfoque es ideal para aplicaciones donde la velocidad y la actualidad de los datos son esenciales, como en el monitoreo de sistemas en tiempo real, análisis de redes sociales, y aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT).
Near Real-Time
Es un enfoque intermedio entre el procesamiento por lotes y el streaming puro, donde los datos se procesan con una latencia muy baja pero aceptable (generalmente en segundos o minutos). Este método es útil cuando se necesita una respuesta rápida pero no instantánea, y permite una mejor gestión de recursos que el streaming puro mientras mantiene una alta frecuencia de actualización.
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| Tipo | Características Principales | Casos de Uso | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|---|---|
| Batch | Procesa grandes volúmenes de datos en intervalos específicos (diario/semanal/mensual) | Informes financieros, ETL, análisis histórico | Económico, simple, eficiente | Sin inmediatez, requiere planificación |
| Micro-batch | Procesa datos en intervalos menores (minutos/horas) | Monitoreo de sistemas, análisis de redes sociales | Balance entre inmediatez y eficiencia | Latencia media, gestión compleja |
| Near Real-Time | Procesa datos con latencia muy baja (segundos/minutos) | Analítica operacional, alertas, dashboards | Casi inmediato, menos costoso que streaming | Requiere optimización, infraestructura específica |
| Streaming | Procesa datos inmediatamente cuando se generan o capturan. | IoT, monitoreo en tiempo real, trading | Inmediatez total, actualización continua | Costoso, complejo, alta demanda de recursos |