Arquitecturas para el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, aplicado a criptomonedas (2020)
Diariamente, se generan grandes cantidades de datos en internet. El crecimiento exponencial de los dispositivos conectados y las nuevas formas de interacción humana con la tecnología proporcionan una gran fuente de información. En este contexto, el análisis de datos en tiempo real es fundamental para tomar decisiones basadas en información actualizada. Varios factores, como la latencia, la escalabilidad, el almacenamiento, el procesamiento, la visualización y la predicción, afectan la forma en que se reciben y procesan estos datos. Diseñar una arquitectura adecuada para estos sistemas es un elemento crítico de cualquier negocio o empresa respaldada por la tecnología. En este artículo se estudia el estado del arte de las arquitecturas de sistemas para el análisis en tiempo real de big data en el contexto de las criptomonedas. Se presentan primero lambda y kappa, dos arquitecturas de referencia para el análisis en tiempo real en sistemas big data, y luego se exploran varios trabajos en los que se describen las arquitecturas de los sistemas de análisis en tiempo real para criptomonedas.