Sistemas distribuidos: cómo funcionan y por qué son la base del big data

Los sistemas distribuidos son conjuntos de ordenadores o nodos independientes que se comunican a través de una red y coordinan su trabajo para funcionar como un único sistema. En lugar de concentrar todos los datos y cálculos en una máquina, distribuyen las tareas entre varios equipos que pueden trabajar de forma simultánea.

Esta arquitectura permite entender cómo es posible procesar cantidades de información que superarían la capacidad práctica de un solo ordenador. Por eso, los sistemas distribuidos son fundamentales en el big data y forman parte de las tecnologías que se estudian en el Máster en Big Data y el Máster en Big Data online de la Universidad Europea, donde aprenderás a utilizar tecnologías punteras para el análisis y procesamiento de datos e infraestructuras como Amazon EC2, Google Cloud y Microsoft Azure.

En este artículo te explicamos en detalle en qué consisten los sistemas distribuidos y por qué es tan importante dominarlos para abrirse camino en un campo con alta demanda como es el del big data.

¿Qué es un sistema distribuido?

Un sistema distribuido está formado por varios nodos autónomos conectados mediante una red que cooperan para realizar una tarea común. Estos nodos pueden ser ordenadores, servidores, máquinas virtuales o contenedores, y no tienen por qué encontrarse físicamente en el mismo lugar.

Aunque para el usuario esa complejidad permanece oculta, una sola acción puede implicar el trabajo simultáneo de numerosos equipos. Por ejemplo, cuando Spotify reproduce una canción, Netflix sirve un vídeo en 4K a millones de usuarios o Google responde a una búsqueda en milisegundos, detrás intervienen infraestructuras distribuidas que reparten datos y tareas entre múltiples máquinas. Esa es la esencia del concepto: lo que percibimos como un solo servicio depende, en realidad, de numerosos nodos que trabajan de forma coordinada.

Estos nodos pueden ser ordenadores, servidores, máquinas virtuales o contenedores, y pueden alojarse en un centro de procesamiento de datos o distribuirse entre distintas infraestructuras en la nube. Este modelo es también uno de los fundamentos de la ingeniería de datos, ya que permite construir sistemas capaces de almacenar, mover y procesar grandes volúmenes de información.

Principales características de los sistemas distribuidos

Aunque existen diferentes tipos de arquitectura distribuida, estos sistemas suelen diseñarse en torno a varias propiedades:

• Escalabilidad horizontal: permite aumentar la capacidad incorporando nuevos nodos, en lugar de depender únicamente de una máquina cada vez más potente.
• Tolerancia a fallos: los datos y las tareas pueden replicarse o redistribuirse para que el fallo de un nodo no implique necesariamente la interrupción de todo el servicio.
• Transparencia: la complejidad de la infraestructura queda, en gran medida, oculta para quien utiliza el sistema.
• Concurrencia: varios nodos pueden ejecutar tareas al mismo tiempo, lo que permite procesar tareas en paralelo.
• Consistencia: los datos deben mantener un estado coherente entre los distintos nodos, una cuestión especialmente relevante enbases de datosBig Data como Cassandra o MongoDB, utilizadas en entornos distribuidos.

Cómo procesan millones de datos los sistemas distribuidos

Cuando se trabaja en un proyecto de big data, existen distintas herramientas que permiten dividir la carga de trabajo y ejecutarla en paralelo aprovechando los recursos de diferentes nodos. Estas son algunas de las más utilizadas, cada una con su propia forma de abordar el proceso.

MapReduce

MapReduce, considerado el paradigma de procesamiento distribuido, es un modelo de programación que divide la tarea en subtareas (Map) que se ejecutan en paralelo en distintos nodos, y luego combina los resultados (Reduce).

Apache Hadoop

Apache Hadoop es un ecosistema de código abierto para trabajar con grandes conjuntos de datos en clústeres. Para ello, Hadoop combina varios componentes: HDFS divide los archivos en bloques y los distribuye entre distintos nodos; YARN gestiona los recursos del clúster y coordina la ejecución de las aplicaciones, y Hadoop MapReduce ejecuta las tareas Map y Reduce sobre los datos distribuidos

Apache Spark

Apache Spark es un motor con capacidad para procesar en memoria (in-memory), lo que lo hace hasta 100 veces más rápido en ciertas cargas. Soporta streaming en tiempo real (Spark Streaming), ML (MLlib) y grafos. Es la herramienta más eficaz cuando la latencia importa.

Apache Kafka

Apache Kafka, por su parte, es una plataforma de mensajería distribuida para flujos de datos en tiempo real. Se usa junto a Spark para procesar eventos a medida que se generan (clickstream, sensores IoT, transacciones bancarias).

Por ejemplo, imagina una plataforma que necesita analizar millones de transacciones para calcular las ventas totales de cada producto. Con MapReduce, la fase Map reparte las transacciones en grupos que se procesan en paralelo y Reduce combina los resultados para obtener los totales. Apache Hadoop permite almacenar esos datos en varias máquinas y ejecutar este tipo de procesamiento por lotes. Si se necesita procesarlos con mayor rapidez, Apache Spark puede realizar los cálculos en memoria; y si el objetivo es recoger las transacciones a medida que se producen y enviarlas a los sistemas que las procesan, Apache Kafka gestiona ese flujo de datos en tiempo real.

Ejemplos de sistemas distribuidos en aplicaciones reales

Estas tecnologías se utilizan a gran escala en servicios digitales que usamos todos los días. Google ha desarrollado sistemas distribuidos como Bigtable, Spanner y MapReduce para gestionar y procesar enormes cantidades de información. Netflix emplea una arquitectura distribuida sobre AWS, basada en microservicios y tecnologías como Kafka y Cassandra, capaz de gestionar picos de 250.000 peticiones por segundo. Por su parte, Spotify utiliza Hadoop y Spark para analizar los patrones de escucha de sus más de 600 millones de usuarios y optimizar sus sistemas de recomendación.

Todas estas arquitecturas requieren profesionales capaces de diseñar el data landscape, lo que implica tomar decisiones sobre cómo almacenar los datos, distribuir las cargas de trabajo y construir una infraestructura escalable. Entre ellos se encuentra el arquitecto de Big Data, un perfil especializado en definir las tecnologías y estructuras que permiten trabajar con grandes volúmenes de información.