En esta segunda parte de la serie sobre la construcción de una plataforma de características en AWS explicamos cómo se resuelve la ingestión de características tanto en tiempo real como por lotes, y las decisiones técnicas que permiten operar con estabilidad y calidad. El sistema diseñado por Karrot se compone de tres bloques principales: feature serving para consulta en línea, una tubería de ingestión por streaming y otra tubería de ingestión por batch. Aquí nos centramos en cómo capturar eventos, transformar y almacenar las características en un online store con garantías de frescura, consistencia y alta disponibilidad.

Para la ingestión en tiempo real es habitual combinar sistemas de mensajería como Amazon MSK o Kinesis con motores de procesamiento de estado como Apache Flink o Kafka Streams. Estos componentes permiten procesar eventos de usuario y sensor en streaming, aplicar joins temporales, calcular agregados y emitir actualizaciones de features con baja latencia. Claves técnicas que usamos incluyen manejo de ventanas, watermarks para tolerar eventos atrasados, operaciones idempotentes para evitar duplicados y checkpoints periódicos para recuperación ante fallos.

El almacenamiento online de features requiere una tienda que entregue lecturas rápidas y consistentes. En AWS es común usar DynamoDB o un cache Redis gestionado para servir features a modelos en producción y a sistemas de recomendación. En la capa de escritura hay que diseñar APIs que soporten escrituras por lotes y por streaming, con control de versiones y metadatos para la trazabilidad de cada característica. También se incorporan transformaciones ligeras en la ruta de ingestión para asegurar que los modelos siempre consuman datos en el formato esperado.

La ingestión por batch es complementaria: se ejecutan jobs periódicos con Apache Spark, AWS Glue o EMR para recalcular features históricas, enriquecer datasets y corregir inconsistencias detectadas en streaming. Estas ejecuciones se usan para backfills, recalibración de modelos y generación de conjuntos de entrenamiento. Es esencial orquestar estas tareas con pipelines controlados, versionar el código y los esquemas, y exponer métricas de calidad de datos para detectar degradaciones en las fuentes.

Para operar de forma estable adoptamos prácticas de observabilidad: métricas de freshness, latencias end to end, tasa de errores en ingestion y alertas en umbrales críticos. También implementamos retries exponenciales, circuit breakers y pruebas de chaos engineering en entornos de preproducción. La seguridad y gobernanza de datos se cubren con roles IAM, cifrado en tránsito y reposo, y auditoría de accesos, integrando controles de ciberseguridad desde el inicio del diseño.

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en arquitectura cloud y machine learning para ayudar a empresas a implementar este tipo de plataformas. Ofrecemos diseño e implementación de pipelines en AWS y Azure, migración y optimización de servicios cloud y hardening de infraestructuras. Si buscas soporte en la nube puedes consultar nuestros servicios cloud AWS y Azure. Asimismo, nuestros equipos especializados en Inteligencia artificial diseñan features que maximicen la precisión de modelos y la escalabilidad de soluciones de IA.

Ofrecemos servicios de desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida, con foco en soluciones de inteligencia artificial, agentes IA, automatización y seguridad. También trabajamos en proyectos de inteligencia de negocio y visualización con Power BI para cerrar el ciclo desde la ingestión de datos hasta el consumo por analistas y decisores. Nuestra propuesta combina experiencia técnica y metodologías ágiles para entregar pipelines repetibles, testables y observables que soporten producción continua.

En la práctica recomendamos un enfoque híbrido: usar streaming para garantizar frescura y batch para correcciones y enriquecimientos históricos; emplear un online store optimizado para lecturas rápidas; y aplicar tests de integración, pruebas de datos sintéticos y dashboards de calidad. Con estas prácticas las plataformas de features logran reducir el tiempo de puesta en producción de modelos, mejorar la robustez y facilitar la colaboración entre equipos de datos, ML y producto.

Si quieres que te ayudemos a diseñar o implementar una plataforma de características, optimizar tus pipelines de ingestión o integrar soluciones de análisis y seguridad, en Q2BSTUDIO estamos listos para colaborar en proyectos de aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y Business Intelligence con Power BI.