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SUMMARY:Kafka a escala: cómo pasar de un mapa de metro a una arquitectura
  simplificada - Esther Yébenes
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DESCRIPTION:Nuestra plataforma procesa grandes volúmenes de eventos usand
 o Kafka como almacén centralizado\, y lo que comenzó siendo una arquitec
 tura relativamente sencilla con algunos consumidores escribiendo sobre una
  base de datos MySQL compartida\, fue evolucionando a medida que aumentaba
  el volumen de eventos\n\nPara evitar los cuellos de botella de la base de
  datos principal\, los consumidores se fueron moviendo a bases de datos in
 dependientes a la vez que fueron apareciendo distintos servicios agregador
 es encargados de recopilar y consolidar la información distribuida para c
 onstruir una visión global de los datos. Cada una de estas escisiones res
 olvía un problema de saturación o lentitud\, pero con el tiempo terminam
 os administrando más de 20 bases de datos y múltiples procesos de agrega
 ción\, con una complejidad creciente tanto a nivel operativo como de mant
 enimiento. Consultas que deberían resolverse en segundos podían requerir
  horas de procesamiento\n\nEn esta charla compartiremos cómo rediseñamos
  la plataforma utilizando Kafka Connect y ClickHouse como núcleo de la ca
 pa analítica sin abandonar Kafka. Explicaremos la evolución de la arquit
 ectura\, los retos encontrados durante la migración y las lecciones apren
 didas. Como resultado\, conseguimos soportar picos de hasta 2 millones de 
 mensajes procesados por segundo\, podemos hacer consultas prácticamente e
 n tiempo real y hemos simplificado de forma significativa la operación de
 l sistema\n\nPero esta historia no trata únicamente de tecnología. Tambi
 én hablaremos de cómo la creación de un equipo sólido\, la adquisició
 n progresiva de conocimiento y la construcción de una visión compartida 
 fueron elementos fundamentales para afrontar una transformación de este c
 alibre. Porque las arquitecturas evolucionan\, pero son las personas quien
 es hacen posible el cambio
LOCATION:Rambla Track (Spanish)
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