Qué es la arquitectura de Big Data

El procesamiento de datos es esencial, sobre todo en los últimos tiempos en los que la llegada de Internet ha conseguido que el volumen de estos sea cada vez más elevado y que cada vez más empresas, ya no solo las grandes, cuenten con un departamento de data. La cantidad de datos que se generan a diario son muy valiosos para empresas y analistas, pero el volumen de los mismos hace que sea muy complicado poder procesarlos todos y analizarlos para conseguir resultados. En estos casos un profesional formado en arquitectura Big data puede ser muy útil para cualquier compañía que quiera obtener unos buenos resultados y tomar las decisiones correctas.
Formarse como Arquitecto/a de Big Data puede ser una buena opción si eres un profesional técnico con formación en informática, telecomunicaciones o similar y si tienes experiencia en programación orientados a objetos como Java y desarrollo de software, así como conocimientos básicos en administración de sistemas operativos y bases de datos.

¿Qué implica la arquitectura de Big Data?

La arquitectura Big Data es el conjunto de tecnologías, procesos y componentes que permiten capturar, almacenar, procesar, gobernar y analizar un gran volumen de datos de forma eficiente. El experto en arquitectura en Big Data es tan importante ya que será el encargado de definir cuál es la estrategia del dato que se deberá desarrollar desde la parte tecnológica. Debe entender para qué se van a utilizar esos datos y saber traducirlos de manera que cumplan su función tecnológica dentro de la infraestructura del proyecto. Este profesional debe trabajar en conjunto con el ingeniero de datos para conseguir un procesamiento pleno para la compañía.

Las «4 V» del Big Data y su impacto en el diseño arquitectónico

Al diseñar una arquitectura de datos deben responderse a los principales retos del Big Data, conocidos como las «4 V» y que condicionan la elección de tecnologías, sistemas de almacenamiento y modelos de procesamiento:

• – Volumen, por la enorme cantidad de datos que deben almacenarse
  – Velocidad, ya que muchos datos se generan y procesan en tiempo real
  – Variedad, al combinar información estructurada y no estructurada
  – Veracidad, garantizando la calidad y fiabilidad de los datos.

Diferencia entre arquitectura Big Data e infraestructura Big Data

La Arquitectura Big data define cómo se organizan todos los componentes del sistema y cómo interactúan entre sí para gestionar el ciclo completo del dato. La Infraestructura Big data, en cambio, hace referencia a los recursos físicos y tecnológicos que permiten ejecutar esa arquitectura: servidores, almacenamiento, redes, servicios cloud o clústeres de procesamiento. En otras palabras, la arquitectura representa el diseño y la infraestructura proporciona los recursos para hacerlo funcionar.

Componentes esenciales de una arquitectura Big Data

Capa de ingesta de datos: Capturando el flujo de información

En la primera fase, hay que recopilar datos procedentes de distintas vías (aplicaciones, sensores, redes sociales, dispositivos IoT o sistemas corporativos) y gestionarlos mediante distintas herramientas:

• – Apache Kafka: para la ingesta de datos en tiempo real
  – Apache NiFi: automatiza el flujo de información entre sistemas
  – AWS Glue: orientado a procesos ETL gestionados
  – Apache Airflow: para orquestar flujos de trabajo y pipelines de datos

Capa de almacenamiento: Data Lakes, Data Warehouses y bases de datos NoSQL

Una vez capturados, los datos deben almacenarse de forma segura y de forma que puedan escalarse. Para ello es posible recurrir a la combinación de distintas soluciones:

• – Data Lake: para almacenar grandes volúmenes de datos en su formato original
  – Data Warehouse: análisis empresarial
  – Bases de datos NoSQL: para datos semiestructurados o no estructurados

Estas soluciones se basan en la utilización de distinta herramientas como: Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, Apache Hive, Apache HBase, Snowflake, Google BigQuery o Delta Lake, que además cuenta con capacidades ACID sobre los Data Lakes y facilita el procesamiento conjunto de datos batch y streaming. También están ganando cada vez más protagonismo arquitecturas como el Data Lakehouse, que combina la flexibilidad del Data Lake con las capacidades analíticas de un Data Warehouse.

Capa de procesamiento: Batch processing vs. Stream processing

Una vez almacenados, los datos deben procesarse, algo que puede hacerse a través de dos enfoques: Batch processing, que analiza grandes volúmenes de información de forma periódica o Stream processing, que procesa los datos a medida que se generan. Todo ello mediante herramientas como:

• – Apache Spark
  – Apache Hadoop MapReduce
  – Apache Flink
  – Databricks, plataforma cloud basada en Spark para análisis y ciencia de datos
  – Presto (Trino)

Capa de análisis y visualización: Transformando datos en insights

El objetivo final consiste en convertir los datos en información útil para el negocio, por ello es importante utilizar herramientas de visualización, análisis avanzado, inteligencia artificial y machine learning que permitan construir informes, modelos predictivos o cuadros de mando para apoyar la toma de decisiones.

Capa de seguridad y gobernanza de datos: Protegiendo y regulando

La protección de la información es un aspecto muy importante en cualquier proyecto Big Data. Por ello, las arquitecturas modernas incorporan políticas de Gobernanza de Datos, control de accesos, cifrado, auditoría y gestión de la calidad del dato para garantizar su disponibilidad, integridad y cumplimiento normativo.

Modelos y patrones comunes en la arquitectura de Big Data

Con el crecimiento del ecosistema Big Data han surgido diferentes modelos arquitectónicos adaptados a distintas necesidades.

Arquitectura Lambda: Combinando velocidad y precisión

La Arquitectura Lambda combina dos tipos de procesamiento. El primero es una capa batch para analizar grandes volúmenes históricos y una capa de procesamiento en tiempo real para responder inmediatamente a nuevos eventos. Esto hace que sea un modelo muy flexible, pero a la vez complejo.

Arquitectura Kappa: Simplificando el procesamiento en tiempo real

La Arquitectura Kappa elimina la separación entre procesamiento batch y streaming, utilizando una única arquitectura basada en eventos en tiempo real, lo que hace que el mantenimiento sea más sencillo. Se trata, por tanto, de una buena opción cuando la mayor parte de la información se procesa continuamente.

Arquitecturas basadas en la nube: Flexibilidad y escalabilidad

Actualmente, muchas organizaciones optan por desplegar su infraestructura sobre plataformas cloud debido a su escalabilidad y flexibilidad. Pero, además de los servicios de AWS, Microsoft Azure o Google Cloud, están apareciendo nuevos enfoques como:

• – Data Mesh, que descentraliza la gestión de los datos y los trata como productos
  – Data Fabric, que integra distintas fuentes mediante una capa unificada de gestión
  – Data Lakehouse, cada vez más utilizado para combinar almacenamiento y análisis en una única plataforma.

Tecnologías clave que impulsan la infraestructura Big Data

Ecosistema Hadoop: El pilar del procesamiento distribuido

Aunque el ecosistema ha evolucionado, Hadoop continúa siendo una referencia gracias a sus componentes. HDFS para almacenamiento distribuido; MapReduce para procesamiento batch; YARN, responsable de gestionar los recursos del clúster; Apache Hive, orientado al análisis mediante SQL y Apache HBase, para almacenamiento NoSQL de alto rendimiento.

Apache Spark: Velocidad y versatilidad para el análisis

Apache Spark se ha convertido en la plataforma de referencia para el procesamiento de datos gracias a su velocidad, su capacidad para trabajar tanto en batch como en streaming y su integración con machine learning y análisis avanzado. Muchas organizaciones ejecutan Spark sobre plataformas como Databricks, que simplifican su despliegue y administración.

Kafka y otras herramientas de mensajería para la ingesta

Apache Kafka es la tecnología más utilizada para construir pipelines de datos en tiempo real. Junto a Kafka suelen emplearse herramientas como Apache NiFi, Apache Airflow o dbt (Data Build Tool), que permiten automatizar la transformación, orquestación y preparación de los datos antes de su análisis.

Plataformas cloud: AWS, Azure y Google Cloud para Big Data

Gracias a su escalabilidad, es posible aumentar o reducir recursos según la carga de trabajo, optimizando costes y facilitando el crecimiento de los proyectos. Además, tecnologías como Docker y Kubernetes facilitan el despliegue, escalado y gestión de aplicaciones distribuidas en entornos cloud.

Desafíos en el diseño e implementación de una arquitectura Big Data

Escalabilidad y rendimiento: Creciendo con los datos

Las arquitecturas deben ser capaces de crecer al mismo ritmo que aumentan los datos sin comprometer el rendimiento de los sistemas y para conseguirlo resulta imprescindible diseñar soluciones distribuidas y escalables desde el inicio.

Seguridad y privacidad: La protección de la información sensible

Las organizaciones gestionan datos cada vez más valiosos y sensibles, por ello, es necesario establecer políticas de acceso, cifrado, monitorización y gobernanza que garanticen la seguridad durante todo el ciclo de vida del dato.

Costes y optimización de recursos

Una infraestructura mal dimensionada puede incrementar considerablemente los costes operativos. Las plataformas cloud y las arquitecturas modernas permiten ajustar el consumo de recursos a las necesidades reales de cada proyecto.

La complejidad de la integración y el mantenimiento

Uno de los mayores retos consiste en integrar tecnologías muy diferentes dentro de un mismo ecosistema. Por este motivo, las empresas demandan profesionales capaces de diseñar arquitecturas eficientes y mantener infraestructuras complejas.
El Arquitecto Big Data es uno de los perfiles más buscados en la actualidad. Además de definir la estrategia tecnológica del dato, debe seleccionar las herramientas más adecuadas, coordinar a los distintos equipos y garantizar que la arquitectura responda a las necesidades del negocio.
Si cuentas con formación en informática, telecomunicaciones o ingeniería y conocimientos en programación, desarrollo de software, sistemas operativos y bases de datos, especializarte en arquitectura Big Data puede abrirte las puertas a puestos como Arquitecto Big Data, Data Engineer, gestor de infraestructuras Big Data, Technical Manager o responsable de proyectos de datos. Para adquirir estas competencias, el Máster en Data Science de DKS te ayudará a trabajar con datos, Machine Learning, inteligencia artificial y tecnologías clave para desarrollar soluciones orientadas al negocio.