Diseñar la plataforma de datos de una fintech: anatomía de un stack que no puede fallar

Arquitectura de plataforma de datos de una fintech: capa transaccional, streaming, lakehouse analítico y consumo

Vista general de las cuatro capas de la plataforma: transaccional, ingesta en streaming, lakehouse analítico y consumo.

Una fintech es, en esencia, una empresa de datos que casualmente mueve dinero. Su plataforma tiene que conciliar lo que en otros sectores va por separado: latencia de milisegundos para autorizar pagos, consistencia transaccional estricta para que ningún saldo cuadre mal, analítica masiva para el antifraude y el scoring, y trazabilidad regulatoria perpetua para el supervisor.
En este caso práctico —que cierra la Parte II de la Guía— se diseña ese stack de principio a fin a través de una fintech europea, recorriendo las decisiones, los trade-offs y los errores evitados: del ledger inmutable a la idempotencia, del tiering de almacenamiento a la resiliencia por niveles de criticidad. Incluye un incidente real que demuestra por qué las decisiones que parecían sobreingeniería cara fueron justo las que salvaron la operación.

Migraciones de esquema en producción sin caídas: cómo dominar blue/green, feature flags y compatibilidad hacia atrás

El problema fundamental: por qué un esquema no se despliega como el código

Cambiar el esquema de una base de datos viva es una de las operaciones más temidas de cualquier equipo de plataforma: un simple RENAME mal ejecutado puede tumbar un servicio que factura miles de transacciones por minuto. Pero la diferencia entre un equipo frágil y uno maduro no está en si migran, sino en cómo lo hacen. Este capítulo desgrana el trípode del cambio seguro en producción —patrón expand/contract, feature flags y compatibilidad hacia atrás— para convertir la migración de esquema en una operación rutinaria, reversible y sin downtime..

Instalación y configuración de Pentaho 6.0 con PostgreSQL

Interficie Pentaho ServerEn este artículo explicaremos como instalar Pentaho Business Service 6 y configurarlo para trabajar con PostgreSQL. La plataforma que utilizaremos es Ubuntu 15, pero también esta disponible para Windows.

Es preciso tener instalada la Máquina virtual de Java y una Base de datos PostgreSQL.

Entramos en sourceforge para descargar Pentaho Business Server, buscamos la versión deseada y..

Algunos enlaces interesantes para desarrolladores

Destaco algunos artículos que han ido apareciendo últimamente IBM developerWorks sobre migraciones entre bases de datos, y que me parecen especialmente útiles. Obviamente, las migraciones son siempre hacia bases de datos DB2 o Informix, pero tanto las descripciones de arquitecturas y características como las metodologías propuestas pueden resultar muy útiles para una gran variedad de situaciones y tecnologías.

Defragmentar tablas para optimizar MySQL

Con MySQL, cuando se eliminan registros de una tabla, el espacio no se reasigna automáticamente. El problema de esto es que si en una tabla se realizan operaciones de DELETE, el espacio físico de la tabla va quedando cada vez más fragmentado. En MySQL, disponemos del comando OPTIMIZE TABLE para poder realizar sobre cualquier tabla una optimización que, entre otras cosas, realiza una defragmentación automática de la tabla..