¿Cuáles son los patrones comunes de integración de datos para los lagos de datos?

1 Integración por lotes

La integración por lotes es un patrón de integración de datos que implica cargar datos de los sistemas de origen en el lago de datos a intervalos regulares, como diarios, semanales o mensuales. Este patrón es adecuado para orígenes de datos que no cambian con frecuencia o para escenarios en los que no se requiere un análisis casi en tiempo real. La integración por lotes puede aprovechar el ETL existente (Extraer, transformar y cargar) herramientas y marcos, como Apache Spark o AWS Glue, para realizar transformaciones y validaciones de datos antes de cargarlos en el lago de datos.

2 Integración de streaming

La integración de streaming es un patrón de integración de datos que implica la ingesta de datos de los sistemas de origen en el lago de datos tan pronto como se generan o actualizan. Este patrón es adecuado para orígenes de datos que producen grandes volúmenes de datos a altas velocidades, como sensores, registros web o redes sociales. La integración de streaming puede permitir análisis e información en tiempo real o casi en tiempo real, así como una disponibilidad y actualización de datos más rápidas. La integración de streaming puede utilizar plataformas y marcos de streaming, como Apache Kafka o AWS Kinesis, para capturar, procesar y entregar datos al lago de datos.

3 Captura de datos modificados

La captura de datos modificados es un patrón de integración de datos que implica capturar solo los cambios que se producen en los sistemas de origen, como inserciones, actualizaciones o eliminaciones, y aplicarlos al lago de datos. Este patrón es adecuado para orígenes de datos que tienen altas tasas de actualización o para escenarios en los que desea mantener una vista coherente y sincronizada de los datos en los sistemas de origen y el lago de datos. La captura de datos modificados puede reducir el volumen y la latencia de los datos, así como preservar el historial y el contexto de los datos. La captura de datos modificados puede utilizar herramientas y marcos, como Debezium o AWS DMS, para monitorizar y capturar los cambios de los sistemas de origen.

4 Integración federada

La integración federada es un patrón de integración de datos que implica consultar datos de diferentes orígenes y formatos sin moverlos ni copiarlos en el lago de datos. Este patrón es adecuado para orígenes de datos que tienen requisitos estrictos de seguridad o cumplimiento, o para escenarios en los que desea acceder a los datos más recientes y precisos de los sistemas de origen. La integración federada puede permitir un análisis flexible y bajo demanda, así como evitar la duplicación de datos y los costos de almacenamiento. La integración federada puede utilizar herramientas y marcos, como Apache Presto o AWS Athena, para proporcionar una interfaz de consulta unificada a los orígenes de datos.