Descripción
Diseño e implementación de una arquitectura escalable para procesamiento de datos en streaming que permite análisis en tiempo real para una compañía de telecomunicaciones. El sistema procesa más de 5TB de datos diarios provenientes de múltiples fuentes y alimenta dashboards operativos críticos para el negocio.
Desafío
La empresa necesitaba transformar su infraestructura de procesamiento por lotes a una solución en tiempo real para detectar anomalías en la red, optimizar la calidad del servicio y mejorar la experiencia del cliente. El principal reto consistió en diseñar un sistema capaz de procesar millones de eventos por segundo con latencia mínima y alta disponibilidad.
Solución
Se implementó una arquitectura de microservicios basada en Apache Kafka como backbone de mensajería, Spark Streaming para el procesamiento en tiempo real, y Elasticsearch como almacenamiento para consultas de baja latencia. El diseño incorporó patrones de tolerancia a fallos, almacenamiento de respaldo en Amazon S3 y un sistema de monitorización en tiempo real.
- Ingesta de datos de más de 20 fuentes heterogéneas mediante conectores personalizados
- Pipeline de procesamiento escalable horizontalmente en clusters de Kubernetes
- Implementación de algoritmos de detección de anomalías y aprendizaje en línea
- Sistema de alertas automatizado basado en umbrales dinámicos
- Despliegue automatizado mediante CI/CD con verificaciones de calidad
Resultados
La plataforma permitió reducir el tiempo de detección de incidencias críticas de horas a segundos, mejorando significativamente los KPIs de servicio. Se logró:
- Reducción del 65% en el tiempo medio de resolución de incidencias
- Mejora del 30% en los SLAs de disponibilidad de red
- Ahorro estimado de 1.2M€ anuales en costos operativos
- Disminución del 25% en las reclamaciones por interrupciones de servicio