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Glosario / Guía para elegir e implementar

Streaming de datos

El streaming de datos es un paradigma de procesamiento donde los eventos se transportan y gestionan de forma continua a medida que ocurren, en lugar de recopilarse y cargarse en lotes programados.

Los conceptos clave incluyen un registro o broker de eventos (sistemas tipo Kafka), procesadores de flujo que transforman eventos en movimiento y consumidores que escriben en almacenes o disparan acciones.

Ejemplo práctico

Ejemplo: los eventos de uso del producto fluyen desde la aplicación hacia un broker, donde un procesador enriquece cada evento con datos del plan antes de escribirlo en el almacén y actualizar un flujo de ciclo de vida.

Qué evaluar antes de invertir

  • Confirma si el proveedor garantiza entrega al menos una vez o exactamente una vez, y cómo gestiona duplicados
  • Verifica las garantías de orden por clave, porque los eventos desordenados distorsionan las secuencias del ciclo de vida
  • Pregunta por la repetición: ¿puedes reprocesar una ventana pasada de eventos tras corregir un esquema?

Limitaciones y decisiones

Los pipelines de streaming añaden complejidad operativa, como monitorear el retraso, gestionar offsets y manejar la evolución del esquema, que los pipelines por lotes evitan.

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