Una introducción a las tecnologías de transmisión de datos
La transmisión de datos es la comunicación entre un remitente y un receptor utilizando uno o incluso varios flujos de datos. Un flujo de datos es una secuencia de señales codificadas digitalmente que aseguran que los datos puedan atravesar desde una fuente hasta el lugar al que necesita llegar. Luego se analiza y procesa en tiempo real y a una velocidad de transferencia de datos muy alta.
Contenido
Por qué las herramientas de transmisión de datos son clave
Las empresas están invirtiendo en estas tecnologías para aumentar la velocidad a la que pueden hacer negocios mientras usan sus teléfonos inteligentes, computadoras portátiles y tabletas. Las empresas de cualquier tamaño pueden beneficiarse enormemente del uso de estas tecnologías de transmisión de datos de alta velocidad. El uso de estas herramientas puede permitirle acceder a datos importantes sobre su base de consumidores. Esta tecnología finalmente le permite transportar grandes cantidades de datos de clientes más rápido que nunca.
Estos son los diferentes tipos de productos de transmisión de datos que debe conocer:
amazonas kinesis
Esta tecnología puede recopilar y procesar datos de transmisión en registros de datos de su flujo de datos, todo en tiempo real. Esta plataforma también ofrece flexibilidad mediante el uso de modelos de aprendizaje automático para identificar patrones en los datos existentes. Amazon Kinesis también ofrece Kenesis Analytics (analiza y procesa datos de transmisión en tiempo real mediante capacidades operativas), Kinses Firehouse (carga datos de transmisión a Amazin S3, Amazon Redshift y otros tipos de servicios web que proporciona Amazon) y Kinesis Streams (para -tiempo de procesamiento de datos que es continuo)
IBM flujo de análisis
Este sistema es útil para aquellos que buscan hacer una aplicación de transmisión personalizada. Esto se puede usar para analizar, ingerir y correlacionar datos de múltiples fuentes. Tiene una interfaz de programación visual que es fácil para los nuevos usuarios, conexiones de datos que pueden conectarse con cualquier tipo de fuente de datos (como estructurados y no estructurados) y un conjunto de herramientas analíticas para el desarrollo rápido de aplicaciones de transmisión de datos usando Scala, Python y Java.
Apache Kafla
Apache Kakla utiliza transmisión de datos distribuidos de código abierto para cuidar las fuentes de datos en tiempo real. También utiliza patrones de procesamiento de datos en tiempo real utilizando datos de sitios web y teléfonos inteligentes. Se puede implementar en la nube o en las instalaciones. Producer API (para publicar un flujo de datos sobre temas de Kafka), Consumer API (para diferentes aplicaciones, suscríbase a temas de Kafka para procesar un flujo de registros de datos), Streams API (un procesador de flujo útil para convertir datos de flujo de entrada en temas de Kaka de salida) y Connect API (para crear un productor/consumidor reutilizable que en tiempo real se conecta a los temas de Kafka con su aplicación de transmisión de datos.
confluente
Confluent usa su aprendizaje automático para monitorear y actualizar grandes cantidades de información que se multiplica rápidamente. Esta plataforma es perfecta para organizaciones que tienen necesidades de nivel complejo. Esta plataforma le brindará análisis de marketing, ventas y negocios, así como monitoreo de registros. También puede realizar un seguimiento de los clientes y sus actividades en tiempo real.
Strim
Striim puede agregar, analizar y filtrar información sin dejar de ser increíblemente confiable, seguro y escalable. Se extrae de varias fuentes diferentes, como una base de datos o incluso un dispositivo que tiene propiedades preconfiguradas. La canalización de transmisión de datos que tiene garantiza que los datos puedan fluir constantemente hacia donde deben ir. Simplifica el procesamiento de datos.
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