Introducción
En un ecosistema de medios 24x7 y ruido digital constante, procesar e intervenir sobre información en tiempo real es vital. Para cualquier plataforma que monitorea, clasifica y enriquece contenido, las canalizaciones de ingesta escalables son el pilar. Presentamos la renovación de una canalización de ingesta en tiempo real que escaló con éxito para manejar más de 8 millones de artículos al día, pasando de modelos ETL tradicionales a arquitecturas de streaming aumentadas con inteligencia artificial.
El reto en alta velocidad
Las plataformas de monitorización de medios deben absorber formatos diversos de múltiples proveedores y categorizarlos casi en tiempo real. Los sistemas monolíticos y los ETL por lotes no cumplen con las demandas de latencia, resiliencia y disponibilidad. El objetivo fue construir una arquitectura de ingesta con tolerancia a fallos, altamente disponible e inteligente que cumpliera con tres metas clave:
Ingerir millones de artículos al día
Clasificarlos con reglas de concordancia robustas
Mejorar la descubribilidad mediante semántica con IA
Solución basada en microservicios
Adoptamos una arquitectura de microservicios para lograr escalabilidad, tolerancia a fallos y modularidad. Al dividir la canalización en servicios independientes, aumentamos el mantenimiento, desacoplamos responsabilidades y escalamos por demanda. El diseño se estructura en tres servicios clave:
Scheduler o planificador. Recupera artículos del proveedor y los publica en Kafka
Percolator o categorizador. Consume desde Kafka y asigna categorías con consultas de Elasticsearch
Listener o habilitador de IA. Enriquece con embeddings para potenciar la búsqueda semántica
Flujo de extremo a extremo
El circuito inicia en proveedores externos, continúa con la publicación de lotes en Kafka, aplica categorización en tiempo real sobre Elasticsearch, y concluye con el enriquecimiento semántico antes de indexar en el índice principal para consumo de producto y analítica.
1. Scheduler o planificador
Este servicio es la puerta de entrada de la ingesta. Llama periódicamente a la API del proveedor, recibe lotes masivos y persiste temporalmente los datos crudos en MongoDB para auditoría y reintentos. Luego envía cada lote a un tópico de Kafka. Incorpora reintentos e idempotencia para asegurar que los registros que fallen en etapas posteriores se reprocesen sin duplicidades.
Funciones destacadas. Llamadas periódicas en ventanas de segundos. Lotes de cientos de artículos por solicitud. Persistencia temporal en MongoDB. Publicación en Kafka como lista de artículos. Mecanismos de reintento y trazabilidad de estado
2. Percolator o categorización en tiempo real
Es el corazón de la clasificación. Utiliza la funcionalidad percolator de Elasticsearch para mapear artículos entrantes a taxonomías respaldadas por consultas booleanas. Para maximizar el rendimiento y la limpieza operativa, trabaja con índices temporales y operaciones masivas.
Funciones destacadas. Consumo desde Kafka. Transformación y guardado en índice temporal. Obtención de reglas de categoría definidas como expresiones booleanas. Asignación de categorías mediante Update By Query. Promoción de documentos al índice principal. Limpieza de índices temporales. Publicación del resultado en un tópico downstream para enriquecimiento con IA
3. Listener o habilitador de IA y enriquecimiento semántico
Este servicio eleva la capacidad de descubrimiento con embeddings generados por modelos de IA. Aplica criterios para evitar ruido, como longitud mínima o presencia de conceptos relevantes, y actualiza el documento en Elasticsearch con los vectores semánticos. Además, sincroniza el estado de procesamiento en MongoDB para auditoría end to end.
Funciones destacadas. Consumo desde el tópico de artículos procesados. Generación condicional de embeddings. Actualización del índice con vectores semánticos. Gestión de estados en MongoDB
Tecnologías empleadas
Spring Boot para microservicios productivos. Kafka para streaming y desacoplamiento. MongoDB para almacenamiento temporal y trazabilidad. Elasticsearch 8.x para indexación, percolator y búsquedas. Embeddings de modelos de IA para búsqueda semántica avanzada
Resultados e impacto
Escalabilidad. 8.64 millones de artículos por día, multiplicando la capacidad previa
Confiabilidad. Reintentos e idempotencia garantizan procesamiento completo ante errores transitorios
Descubribilidad. Mapeo preciso a múltiples categorías que mejora la relevancia
Descubrimiento impulsado por IA. Los embeddings permiten encontrar contenido por significado y no solo por palabras clave
Q2BSTUDIO y la ventaja competitiva
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Conclusión
Una arquitectura de microservicios bien diseñada, potenciada con streaming y búsquedas inteligentes, habilita ingesta y clasificación en tiempo real a gran escala. Al sumar embeddings semánticos, la plataforma transforma datos en conocimiento accionable para monitorización de medios y análisis de reputación. Con Q2BSTUDIO como socio tecnológico, tu organización incorpora velocidad, resiliencia y valor de negocio mediante inteligencia artificial, servicios cloud aws y azure, y prácticas de ingeniería modernas alineadas a resultados.