Procesamiento de datos: hacer que la información esté lista para utilizar

Una vez recopilados los datos, estos son procesados para prepararlos para el almacenamiento y el uso. Las tecnologías Intel® aceleran el procesamiento de datos con mejoras integradas en el silicio.

Conclusiones del procesamiento de datos:

  • El procesamiento de datos es necesario para garantizar que los datos en bruto son de buena calidad y están listos para su uso. Los datos puede procesarse a la vez que se generan y/o antes de que se utilicen en una aplicación de análisis.

  • El procesamiento de datos puede dividirse en múltiples tipos, incluyendo el procesamiento por lotes, el procesamiento de flujos, el procesamiento distribuido y el procesamiento múltiple.

  • Con hardware diseñado para el big data, las tecnologías Intel® mejoran las capacidades de procesamiento de datos empezando con el silicio. Los procesadores Intel®, la memoria y el almacenamiento trabajan juntos para acelerar las cargas de trabajo del procesamiento de datos.

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¿Qué es el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos se produce después de la etapa de recopilación de datos del canal de datos. En la etapa de procesamiento, los datos están preparados para su uso, y a continuación son almacenados en un sistema al que las aplicaciones y los usuarios tienen acceso.

Antes de ser analizados, los datos deben procesarse primero para garantizar que están limpios y de alta calidad. El procesamiento puede verificar y dar el formato a los datos, facilitando el acceso, la consulta y el almacenamiento.

Para obtener conocimientos sin retraso, las organizaciones deben maximizar el rendimiento del procesamiento de datos y la producción sin dejar de ser rentables. Las tecnologías de hardware y software Intel® actúan en conjunto para acelerar el procesamiento de datos desde el perímetro a la nube.

Tipos de procesamiento de datos

No hay un único método para procesar los datos. Los distintos tipos de cargas de trabajo y aplicaciones requieren diferentes enfoques para que el procesamiento sea eficaz y rentable.

Entre los métodos de procesamiento de datos se incluyen:

  • Procesamiento por lotes: el procesamiento por lotes consiste en dividir los datos en grupos, o lotes, que pueden ser procesados a medida que los recursos están disponibles. Durante el procesamiento por lotes, los lotes de datos se procesan en serie, uno tras otro. Aunque el procesamiento por lotes puede procesar eficazmente grandes volúmenes de datos, normalmente es mejor para datos de los que no se requiere un uso inmediato.
  • Procesamiento de flujos: el procesamiento de flujos se da cuando los datos se procesan continuamente al entrar en el canal de datos. Este tipo de procesamiento aporta un análisis más rápido de cantidades más pequeñas de datos que el procesamiento por lotes. Suele utilizarse para procesar datos sobre los que hay que actuar con rapidez.
  • Procesamiento de datos distribuido: a medida que las tecnologías de red han evolucionado, las tareas de procesamiento de datos ya no tienen por qué completarse en el mismo nodo. El procesamiento de datos distribuido permite que varios nodos ejecutados en la misma agrupación trabajen en paralelo para procesar cargas de trabajo de datos en una red. El procesamiento de datos distribuido permite procesar cargas de trabajo de análisis avanzados utilizando hardware de bajo coste y bajo consumo.

Dependiendo del tipo de datos que se procesen y del uso que se les vaya a dar, se pueden utilizar varias de estas estrategias en un único canal de datos con un resultado final unificado.

Tecnología de procesamiento de datos

Al ser una de las etapas que más recursos consume, la eficiencia del procesamiento de datos puede verse afectada de forma significativa por la optimización del hardware y el software.

Hoy en día, muchos proveedores de software líderes optimizan sus productos para el hardware Intel®. El ecosistema Intel® de partners de soluciones y tecnología garantiza que muchas soluciones de software se ejecutan mejor en el hardware Intel® y ayuda a los clientes a obtener el mejor rendimiento de sus inversiones en tecnología.

Intel ofrece una amplia cartera de tecnologías de hardware y software para acelerar las cargas de trabajo de procesamiento de datos, incluyendo:

  • Procesadores Intel® Xeon® : los procesadores Intel® Xeon®, que ofrecen flexibilidad para hacer frente a diversas cargas de trabajo de muchas fuentes, incluyen funciones como Intel® Deep Learning Boost, optimizadas para tareas como la normalización de datos y la reducción de ruido para el procesamiento de IA.
  • SSD Intel® Optane™: las SSD Intel® Optane™, diseñadas para una larga longevidad y para optimizar el rendimiento de almacenamiento y caché de datos, pueden contribuir a acelerar el procesamiento de datos en flujo y en tiempo real, al tiempo que mantiene una alta fiabilidad del sistema.
  • Tecnologías de código abierto: Intel ofrece una cartera de bibliotecas y plataformas de código abierto para acelerar el procesamiento y el análisis de datos, incluyendo kits de herramientas Intel® oneAPI, la biblioteca de kernel matemático Intel® oneAPI, (Intel® oneMKL), y la biblioteca de análisis de datos Intel® oneAPI (Intel® oneDAL).
  • Mejoras de seguridad: con Intel® QuickAssist Technology (Intel® QAT), los equipos de datos pueden acelerar el rendimiento de cifrado y descifrado para mejorar la seguridad de las aplicaciones de procesamiento de datos.

Las tecnologías Intel® están diseñadas para permitir que cada organización cree sus propios canales de procesamiento de datos flexibles y únicos para nuevas aplicaciones de datos. Con la aceleración basada en software y hardware de Intel, los datos pueden procesarse con la velocidad y la eficiencia que exigen los casos de uso de análisis más avanzados de la actualidad.