Caso de Estudio

Gestión de Datos en Tiempo Real

Optimización de la Gestión de Datos en Tiempo Real para una Empresa de Tecnologia Internacional

Introducción

En la era digital actual, la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos se ha vuelto crucial para las empresas tecnológicas. 

Ante el desafío de capturar, procesar y almacenar datos de manera efectiva, LambdaLoopers se está posicionando como socio tecnológico para ofrecer soluciones innovadoras en el manejo de información en tiempo real. Este es el caso de éxito realizado para uno de los clientes que maneja más datos dentro del portfolio de LambdaLoopers.

Objetivos

Con el incremento exponencial de datos generados por usuarios y sistemas, las aplicaciones modernas se enfrentan a dificultades para gestionar la ingesta continua de información. El volumen de datos puede impactar negativamente en el rendimiento, los costes operativos y la eficiencia del sistema, afectando así la experiencia del usuario.

Dada esta situación de ingestión de una cantidad elevada de datos, el cliente quería tener controladas las cuatro variables siguientes:

1

La correctitud de los datos

Es decir que el sistema proporcione información lo suficientemente fiable y correcta como para que la funcionalidad no sólo no se vea degradada sino también para que se mantenga dicha fiabilidad en el tiempo.
2

La eficiencia

La constante escritura de datos puede generar costos operativos significativos, tanto en términos de almacenamiento como de procesamiento, normalmente el objetivo es reducir estos costes al máximo posible manteniendo el funcionamiento correcto.
3

La escalabilidad

A medida que aumenta el tráfico, y por tanto, el volumen de los datos, el sistema debe ser resiliente y tolerante con el aumento de flujo de información.
4

El rendimiento

Un alto volumen de datos puede impactar negativamente en las consultas y, por tanto, debe ser un requerimiento a tener en cuenta a la hora de diseñar el sistema.

Qué Hicimos

1

Implementación de Base de Datos en Caliente (Caché)

Se diseñó un sistema intermedio basado en una base de datos en memoria de alto rendimiento para gestionar el alto volumen de datos de forma rápida y eficiente. Esta base de datos en caliente se encarga de realizar cálculos de agregados en tiempo real y almacenarlos conforme llegan los datos.
2

Separación de Servicios para Escalabilidad Independiente

Se implementó un servicio separado de consumo de tráfico (Consumer), permitiendo que la API y el servicio de consumo escalen de forma independiente. Esta estrategia optimiza la escalabilidad y la eficiencia operativa, evitando que la aplicación se vea afectada por picos de tráfico.
3

Servicio de Persistencia en Base de Datos Fría (HotToCold)

Se desarrolló un servicio dedicado a la persistencia de datos en la base de datos principal (fría). Este servicio ejecuta tareas programadas para transferir los datos precalculados desde la base de datos en caliente a la base de datos fría, reduciendo así la carga en la base de datos principal y optimizando el acceso a los datos.

Resultados

1

Resultados

La implementación de esta solución compleja pero eficiente ha permitido a la empresa optimizar significativamente la gestión de datos en tiempo real. Se ha mejorado el rendimiento del sistema, reduciendo los tiempos de respuesta y los costos operativos asociados al almacenamiento y procesamiento de datos.
2

Conclusión

LambdaLoopers ha demostrado su capacidad para abordar los desafíos en la gestión de datos en tiempo real mediante soluciones innovadoras y escalables. Este caso de éxito pone en evidencia el compromiso de la empresa con la excelencia técnica y la satisfacción del cliente en un entorno digital en constante evolución
¡Colaboremos!

¿Quieres trabajar con nosotros?

¿Quieres que colaboremos?

hello@lambdaloopers.com