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Infraestructura de Big Data
La infraestructura tradicional se diseñó alrededor de servidores relativamente centralizados. Cuando se necesitaba más capacidad, la respuesta natural era comprar un servidor más grande: más memoria, más procesadores, más almacenamiento.
A esto se le llama escalamiento vertical.
El problema es que este modelo tiene límites físicos, económicos y operativos. Llega un momento en que el servidor más grande es demasiado caro, demasiado rígido o demasiado vulnerable como punto único de falla.
Big Data cambia la lógica. En lugar de concentrar todo en una máquina, distribuye almacenamiento y procesamiento entre muchas máquinas coordinadas. A esto se le llama escalamiento horizontal.
Comparación ejecutiva
Dimensión
Escalamiento vertical
Escalamiento horizontal
Lógica
Servidor más grande
Más servidores coordinados
Costo marginal
Creciente
Más flexible
Resiliencia
Menor
Mayor
Escalabilidad
Limitada
Ampliable
Caso típico
Sistemas core
Big Data y analítica masiva
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Narrativa para explicar
El punto importante no es técnico. El punto importante es que el crecimiento de datos financieros dejó de ser compatible con arquitecturas pensadas para volúmenes estables y procesos periódicos.
En una institución financiera moderna, los datos llegan desde múltiples canales: sucursales, aplicaciones móviles, tarjetas, SPEI, call centers, mercados, redes sociales, sistemas regulatorios y proveedores externos. No llegan ordenados. No llegan al mismo ritmo. No siempre llegan limpios.
Por eso se necesita una infraestructura que pueda absorber volumen, variedad y velocidad.
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