Hoy en día nos enfrentamos a una avalancha constante de datos provenientes de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, dispositivos móviles y más. Para aprovechar al máximo estos datos, es fundamental contar con una plataforma de gestión de datos eficiente y en tiempo real como Streamsets.
En este artículo, exploramos StreamSets, una herramienta que permite a las organizaciones manejar y procesar datos en tiempo real de manera efectiva.
Contenidos
¿Qué es StreamSets?
StreamSets es una plataforma de gestión de datos en tiempo real que ofrece la capacidad de recopilar, mover, transformar y analizar datos en tiempo real. Es una solución completa que simplifica el proceso de gestión de datos al proporcionar una interfaz intuitiva y fácil de usar.
Componentes de StreamSets
Control Hub
El Control Hub es el componente central de Streamsets, desde este componente se controlan todas las pipelines de datos y es el punto de acceso de los usuarios. También, controla el proceso de desarrollo, despliegue y métricas. Para estas tareas, es posible definir roles de usuarios.
Por ejemplo, podemos tener un rol de ingeniero de datos relacionado con la implementación de pipelines o un rol de arquitecto de datos para diseñar el diagrama de la topología (es una vista unificada con diferentes trabajos y pipelines) e integraciones con otros sistemas.
Generalmente, el trabajo del Control Hub tiene tres fases, el diseño, la implementación y la publicación de pipelines de datos. Todas estas fases son iterativas y para llevarlas a cabo deben intervenir varios equipos. StreamSets permite llevar un control de este ciclo a través del control de versiones y el histórico.
En Streamsets existen dos componentes o motores de ejecución que se implementan en las pipelines: los colectores de datos y los transformadores.
Los colectores de datos (Data Collector) son las piezas encargadas de leer o escribir datos a fuentes o destinos externos. Por ejemplo podemos necesitar leer datos de Snowflake o bien escribir nuestros resultados en Amazon S3. Estos colectores también pueden hacer pequeñas transformaciones en los datos.
Los transformadores (Transformer) son las piezas especializadas en el procesamiento de datos distribuido. Para ello, ejecutan en un cluster de Spark y pueden hacer operaciones pesadas como joins sobre datos masivos de forma eficiente.
Por último, Control Hub nos proporciona capacidades de observabilidad, monitorización y calidad. Nos ofrece chequeos de salud en tiempo real de todos los componentes, estadísticas detalladas e información de errores. También es posible configurar alertas para facilitar a los equipos de operaciones resolver las incidencias lo más rápido posible.
Aplicaciones
Las aplicaciones de StreamSets gestionan las peticiones de los usuarios relacionadas con los pipelines de datos. Estas peticiones pueden ser de administración, como por ejemplo la ejecución de un trabajo o el chequeo del estado de un componente.
Estas aplicaciones son independientes y se comunican mediante un API REST seguro. Existen aplicaciones para cada servicio que proporciona Control Hub, como las notificaciones, la interfaz gráfica, la seguridad o el reporting.
Bases de Datos
Las aplicaciones almacenan datos de trabajo en bases de datos relacionales y de series temporales.
StreamSets necesita de una base de datos relacional y de forma opcional, una base de datos de series temporales como InfluxDB.
El uso de esta base de datos de series temporales permite ofrecer funcionalidades de análisis del rendimiento de las aplicaciones de forma más completa. De esta forma, los usuarios podrán ver el histórico de métricas detalladas.
Ventajas de utilizar StreamSets
Integración sencilla: StreamSets ofrece una amplia gama de conectores preconstruidos que facilitan la integración con diversas fuentes de datos. Esto permite a las organizaciones recopilar datos de manera rápida y sencilla sin requerir una programación compleja.
Procesamiento en tiempo real: La plataforma de StreamSets está diseñada para manejar flujos de datos en tiempo real. Esto significa que las organizaciones pueden procesar y analizar los datos a medida que llegan, lo que les brinda información actualizada y en tiempo real para la toma de decisiones.
Transformación de datos: StreamSets también tiene implementadas funciones de transformación de datos que permiten limpiar, normalizar y enriquecer los datos antes de que sean almacenados o analizados. Esto garantiza que los datos sean de alta calidad y estén listos para su uso.
Monitorización y gestión: Un aspecto muy importante son las herramientas de monitorización y gestión que permiten supervisar el rendimiento de los flujos de datos. Esto facilita la detección y resolución de problemas, lo que garantiza la integridad y la disponibilidad continua.
Preguntas Frecuentes – FAQ
¿StreamSets es compatible con diferentes tipos de bases de datos?
StreamSets es compatible con una amplia variedad de bases de datos, incluyendo MySQL, Oracle, MongoDB y muchos más.
¿Puedo utilizar StreamSets para el procesamiento de datos en la nube?
Sí, StreamSets es compatible con plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud.
¿StreamSets es una solución escalable?
StreamSets está diseñado para ser escalable, lo que significa que puede manejar grandes volúmenes de datos y crecer a medida que las necesidades de tu empresa lo requieran.
Arquitecto de Datos con más de 6 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 5000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
