Computación en la nube

Maximice el rendimiento para una mayor eficiencia

En la era actual basada en datos, las organizaciones confían en el análisis y la información de datos en tiempo real, y siempre están trabajando para mejorar la forma en que procesan y procesan los datos. Para lograr este objetivo, ha surgido un nuevo enfoque llamado edge computing.

Edge Computing se enfoca en procesar grandes cantidades de datos de manera más eficiente. Lo hace procesando datos en la fuente cercana al borde de la red. La razón por la que los sistemas perimetrales son tan eficientes y rápidos se debe a algo llamado canalización de datos.

¿Qué es una canalización de datos perimetrales?

Una canalización de datos es un proceso que transfiere información de manera transparente y eficiente desde fuentes dispares a sistemas de destino para diversos fines, como procesamiento, análisis y almacenamiento. Una canalización de datos consta de una serie de pasos y cambios por los que pasan los datos, lo que permite a las organizaciones obtener información valiosa y aprovechar al máximo sus datos.

Un flujo típico en una canalización de datos es:

  • Extracción de datos
  • conversión de datos
  • Procesamiento y almacenamiento de datos
  • Integración de datos
  • Análisis de visualización de datos

Las canalizaciones de datos perimetrales reducen la necesidad de intercambiar datos con frecuencia con los servidores centrales, lo que minimiza la latencia y ayuda a las organizaciones a procesar los datos de manera eficiente para tomar decisiones informadas.

Canalizaciones de datos perimetrales vs.Tubería de datos centralizada tradicional

Las canalizaciones de datos facilitan el intercambio de datos entre múltiples sistemas para su procesamiento y análisis.Sin embargo, hay varias características que distinguen Canalización de datos perimetrales de centralizado tradicional.

En una tubería de datos centralizada tradicional, los datos de diferentes dispositivos ingresan a una ubicación centralizada (como la nube o el centro de datos) para su procesamiento y análisis. Después de realizar las operaciones de cálculo y análisis, los datos procesados ​​se envían de vuelta al dispositivo.

Por el contrario, las canalizaciones de datos de borde procesan datos cerca del borde de la red donde se generan. Esto significa que los datos no tienen que enviarse repetidamente a una ubicación centralizada. Por lo tanto, el procesamiento de datos en el borde de la red reduce la latencia y optimiza la utilización del ancho de banda.

Además, las canalizaciones de datos perimetrales permiten análisis e información casi en tiempo real al tiempo que mejoran la privacidad y la seguridad de los datos.

Herramientas y técnicas para canalizaciones de datos perimetrales

Se utilizan varias herramientas y técnicas para implementar canalizaciones de datos perimetrales. Algunos de ellos se discuten a continuación.

Marco de procesamiento de flujo

Los marcos de procesamiento de flujo son herramientas que pueden administrar datos de múltiples fuentes. Estos son fundamentales para manejar grandes volúmenes de datos y garantizar un flujo de datos eficiente en varios sistemas.

Dos marcos de procesamiento de flujo bien conocidos son Apache Kafka y Apache Flink. Apache Kafka es una plataforma ampliamente utilizada para crear canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de transmisión. Puede procesar flujos de datos de manera escalable y tolerante a fallas, lo que lo hace útil en entornos informáticos de borde. Debido a que Kafka está diseñado para funcionar de manera distribuida, puede manejar la latencia de manera eficiente, lo que permite el procesamiento en tiempo real en el perímetro.

Otro marco de procesamiento de flujo, Apache Flink, está diseñado para manejar el procesamiento de datos escalable, tolerante a fallas y basado en eventos. Lo que hace que Flink sea diferente es su enfoque unificado para el procesamiento por lotes y secuencias, lo que lo hace ideal para escenarios basados ​​en el perímetro.

Además de Apache Flink y Apache Kafka, existen otros marcos de procesamiento de transmisión populares disponibles, como Apache Storm, Microsoft Azure Stream Analytics y AWS Kinesis Data Streams.

Formato ligero de serialización de datos

La serialización es el proceso de convertir datos estructurados en un formato que se puede almacenar o compartir fácilmente.

Mediante el uso de un formato de serialización de datos liviano, los datos se codifican para reducir su tamaño y, al mismo tiempo, permitir una deserialización eficiente. Estos formatos livianos son especialmente útiles cuando el almacenamiento y el ancho de banda son limitados.

La serialización y deserialización eficientes mejoran el rendimiento general del sistema. Ejemplos de formatos ligeros de serialización de datos son Protocol Buffers (protobuf) y MessagePack.

Tecnología de compresión de datos

El consumo de ancho de banda de la red es un problema crítico que, en última instancia, afecta el rendimiento. Para resolver este problema, se utilizan técnicas de compresión de datos para reducir el uso del ancho de banda de la red y aumentar la eficiencia. Se pueden aplicar varios métodos para lograr este objetivo, tales como:

  • codificación diferencial
  • Codificación incremental
  • Compresión consciente del contenido
  • compresión basada en diccionario

En la codificación diferencial, los datos se comprimen codificando la diferencia entre puntos de datos consecutivos en lugar del valor absoluto. Es más adecuado para transferir datos que muestran correlaciones entre el tiempo y el espacio.

De manera similar, la codificación delta convierte los datos en diferencias entre elementos consecutivos. Este método es adecuado para situaciones en las que los datos cambian gradualmente.

Las técnicas de compresión conscientes del contenido, por otro lado, funcionan de acuerdo con la naturaleza de los datos y aplican la compresión en consecuencia. Por ejemplo, algoritmos como GZip o Deflate pueden comprimir datos de texto.

Asimismo, se pueden utilizar estándares de compresión de imagen o video como JPEG y H.264 cuando los datos incluyen medios.

Soluciones de orquestación y contenedorización

La creación de contenedores y la orquestación son valiosas para administrar e implementar aplicaciones en entornos perimetrales. Están diseñados para hacer que los recursos sean más fáciles de consumir, implementar sin problemas, escalar y administrar fácilmente. Kubernetes y Docker son plataformas comunes de orquestación de contenedores para implementar y administrar aplicaciones en contenedores.

Kubernetes es una popular plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que permite la implementación, el escalado y la administración automatizados de aplicaciones en contenedores. Está diseñado para usarse desde una perspectiva de implementación perimetral, con funciones como la programación de contenedores, el escalado automático, el equilibrio de carga, el descubrimiento de servicios y la recuperación automática.

Del mismo modo, Docker es una plataforma de contenedorización ampliamente utilizada que permite a los desarrolladores crear aplicaciones y sus dependencias en contenedores ligeros y transportables. Docker facilita la creación, distribución e implementación de aplicaciones de manera uniforme en todos los entornos, incluidos los dispositivos perimetrales. Cuando la eficiencia de los recursos y la implementación rápida son importantes, los contenedores de la plataforma pueden actuar como dispositivos de borde al proporcionar aislamiento, escalabilidad y facilidad de uso.

Aplicaciones prácticas de canalizaciones de datos perimetrales

Este enfoque ayuda a minimizar la latencia, optimizar el uso del ancho de banda y tomar decisiones en tiempo real en el borde de la red.

En un entorno de Internet de las cosas (IoT), las canalizaciones de datos perimetrales son críticas para procesar y analizar datos de varios dispositivos. Los datos se filtran, agregan y transforman en dispositivos perimetrales antes de enviarlos a la nube para su posterior análisis. Este enfoque minimiza la latencia, utiliza el ancho de banda de manera eficiente y permite la toma de decisiones en tiempo real en el borde de la red.

Los automóviles autónomos son otro ejemplo de cómo se pueden aprovechar las canalizaciones de datos en el perímetro. Estos vehículos generan grandes cantidades de datos de sensores, cámaras y otros dispositivos. Edge computing permite que los vehículos procesen estos datos y tomen decisiones instantáneas, lo que reduce la necesidad de una conectividad constante en la nube y minimiza la latencia.Al analizar la información de los sensores dentro de las tuberías en el borde, los vehículos autónomos pueden mejorar la seguridad y la capacidad de respuesta al detectar objetos, monitorear las condiciones de la carretera y tomar decisiones en tiempo real.

Hay muchos otros casos de uso para describir la aplicación de canalizaciones de datos perimetrales. Estos incluyen análisis de borde en ciudades inteligentes e implementaciones de borde para mantenimiento predictivo en entornos industriales, entornos minoristas y atención médica.

Mejores prácticas para optimizar el rendimiento

Estas son algunas de las mejores prácticas para canalizaciones de datos perimetrales para ayudar a optimizar el rendimiento de las aplicaciones resultantes:

  • Reduzca la latencia y mejore el tiempo de respuesta Priorizando los datos críticos e implementando mecanismos inteligentes de almacenamiento en caché;
  • Habilite conocimientos y decisiones en tiempo real Minimizando las transferencias de datos a la nube y realizando análisis y aprendizaje automático en el perímetro.
  • mejorar el rendimiento Mediante el uso de técnicas inteligentes de procesamiento de datos y el ajuste dinámico de las configuraciones de canalización en función de la carga de trabajo y la disponibilidad de recursos.
  • Maximice la eficiencia del procesamiento, el almacenamiento y el uso de la red Minimizando los cuellos de botella y optimizando la asignación de recursos en los dispositivos perimetrales.
  • Identifique cuellos de botella, optimice configuraciones y mejore el rendimiento general del sistema Implementando un sistema de monitoreo robusto y empleando técnicas de ajuste del rendimiento. Mantenga niveles óptimos de rendimiento analizando y ajustando periódicamente los parámetros del sistema.

la línea de fondo

Las canalizaciones de datos perimetrales son fundamentales para maximizar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas informáticos perimetrales. Realizar procesamiento y análisis en el borde de la red puede ayudar a desbloquear la comprensión y el conocimiento en tiempo real, reducir la carga de la red y mejorar la capacidad de respuesta general del sistema.

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