Modelo de computación en streaming para reducir la complejidad computacional del software usado en el sector retail

Abstract

La complejidad computacional de un software está determinada por el uso de recursos que utiliza para llevar a cabo una determinada tarea, es decir cuánto CPU y RAM consume. En situaciones donde la cantidad de datos que se tienen que procesar es demasiada y continua, la computación en streaming es ideal para reducir la complejidad computacional que supone su procesamiento. Este es el caso del software del sector retail, un sector compuesto por centros comerciales, tiendas departamentales, supermercados y almacenes, que tras el advenimiento de nuevos paradigmas como el Internet de las Cosas y Big Data, ha requerido adaptarse para competir con las demás empresas en ofrecer una mejor experiencia al cliente y en mejorar la eficiencia de sus operaciones, haciendo que el software tenga que procesar grandes cantidades de información en tiempo real. El software utilizado por estas empresas debe adaptarse a los nuevos paradigmas y una aplicación de procesamiento en streaming no solo permite procesar grandes cantidades de datos, sino que lo hace a gran velocidad, en tiempo real, son aplicaciones escalables, altamente disponibles y tolerantes a fallos.