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S5 · PLATAFORMA DE DATOS DISTRIBUIDA

Procesar más datos, más rápido, sin atarte a un proveedor.

Diseñamos e implementamos plataformas de datos open-source, en tus servidores o en un esquema híbrido, y dejamos a tu equipo en condiciones de operarlas.

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EL PROBLEMA

Si te pasa esto, esta solución es para vos.

Empresas tecnológicas o industriales que necesitan procesar volumen o eventos en tiempo real y no quieren depender de un proveedor cloud.

Datos dispersos

Cada sistema guarda lo suyo y cruzar información requiere exportaciones manuales.

Procesos batch nocturnos

Los datos de hoy se ven mañana, y si el proceso falla de noche se ven pasado mañana.

Costos cloud que crecen

La factura sube con cada nuevo caso de uso y migrar se vuelve cada vez más caro.

QUÉ ENTREGAMOS

Lo que queda funcionando en tu operación.

CÓMO FUNCIONA

Un flujo simple, de punta a punta.

Arquitectura por capas: cada pieza se puede escalar o reemplazar sin rehacer el resto.

  1. Fuentes
  2. Kafka
  3. Spark
  4. Cassandra / Parquet
  5. APIs y tableros
Detalle técnico
  • Streaming: Apache Kafka y Spark Structured Streaming.
  • Almacenamiento: Cassandra (baja latencia) y Parquet / Delta Lake (histórico).
  • Orquestación: Apache Airflow.
  • Infraestructura: Docker, Kubernetes (k3s), GitOps; Prometheus y Grafana.
  • Formato de trabajo: proyecto cerrado o acompañamiento al equipo interno.

CASO

La solución, aplicada a un caso concreto.

C3 · Planta frutícola · EE.UU.

Monitoreo de planta en tiempo real

Monitoreo en tiempo real

Contexto
Planta frutícola en Estados Unidos con PLCs y sensores en varias líneas.
Desafío
Dar a supervisores y gerencia una vista en vivo del estado de las líneas sin reemplazar los equipos ni el sistema de control existente.
Solución
Pipeline OPC UA → Kafka → Spark → Cassandra, con histórico en Parquet, y una app web y móvil con KPIs, alertas automáticas y modo kiosco para pantallas de planta.
Resultado
La operación se sigue en tiempo real desde la planta, la oficina o el teléfono, con alertas cuando algo sale de rango.
  • OPC UA
  • Kafka
  • Spark
  • Cassandra
  • React Native

Un laboratorio propio

Probamos cada arquitectura en nuestro laboratorio (Proxmox, Docker, Kubernetes, Kafka, Spark, Grafana) antes de llevarla a un cliente.

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CÓMO TRABAJAMOS

Cómo empezamos.

  1. 1

    Diagnóstico

    Relevamos procesos, datos y sistemas. Entregamos un mapa de lo que hay y una propuesta de por dónde empezar.

  2. 2

    Implementación

    Ponemos en marcha la solución elegida, a medida, en tus servidores y con tu equipo.

  3. 3

    Evolución

    Mantenimiento, soporte y nuevas funciones a medida que la operación crece.

¿Hablamos de plataforma de datos distribuida?

Contanos cómo trabaja hoy tu equipo. En la primera reunión revisamos el proceso y te proponemos por dónde empezar.

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