Las necesidades de análisis en los diferentes escenarios de negocio se vuelven cada vez más complejas. Dato histórico, dato en tiempo real, dato desde diferentes fuentes, dato predictivo, todo a la vez y en el mismo punto centralizado. ¿Nos hemos vuelto locos? ¿Es imposible? ¿No seremos capaces? Nada de eso, con Azure y una buena planificación conseguiremos una arquitectura con la última tecnología y que, sobre todo, cubre nuestras necesidades de análisis por complejas que sean.

1. Arquitecturas Lambda en Azure
Pau Sempere Sanchez | Mentor | R&D Lead
#SQSummit2018
psempere@solidq.com

2. Agenda
 Arquitecturas Lambda
 Lambda en Azure
 Lambda++

3. Agenda
 Arquitecturas Lambda
 Lambda en Azure
 Lambda++

4. Arquitectura Lambda
 Gestión de eventos + dato histórico
 Baja latencia + alta latencia
 Escalabilidad horizontal
 Robustez y HA

5. Arquitectura Lambda
Batir al teorema CAP
 Consistency
 Availability
 Partition Tolerance
C
PA
SQL Server,
Oracle,
MySQL
Cassandra,
CouchDB
Hbase,
MongoDB

6. Arquitectura Lambda

7. Arquitectura Lambda

8. Agenda
 Arquitecturas Lambda
 Lambda en Azure
 Lambda++

9. Arquitectura Lambda en Azure

10. Arquitectura Lambda
 Complejidad
 Misma lógica replicada en diferentes sitios
 La capa fría es demasiado fría

11. Agenda
 Arquitecturas Lambda
 Lambda en Azure
 Lambda++

12. BI en Azure

13. Lambda ++ en Azure

14. Demo
Implementando Lambda++ en Azure

15. Potenciales evoluciones
- Implementar Lambda con Cosmos DB (BD multimodelo)
- Arquitectura Kappa
- Retention period tan grande como necesidad de reprocesado
- Kafka actúa como un log de transacciones

16. Conclusiones
Las arquitecturas Lambda son útiles y relativamente fáciles de
implementar
Es una referencia, customizadla todo lo que necesitéis
https://bit.ly/2sdq3sj

17. Preguntas

18. ¡Gracias!