Graphenus sigue una estrategia de caja blanca, transparencia y flexibilidad para adaptarse a las distintas necesidades de las compañías: desde la sustitución de componentes hasta el despliegue en distintos tipos de entornos.
Modelos de despliegue
- Graphenus está contenedorizado, lo que permite su adaptación tanto a entornos on-premise como cloud con mínimas adaptaciones.
- También resulta posible desplegar una versión reducida de Graphenus en entornos de infraestructura limitados.
Aprovisionamiento
- Graphenus permite acceder a múltiples fuentes de datos gracias a los conectores proporcionados por Spark y Trino.
- La integración de Kafka permite la incorporación de Graphenus en arquitecturas orientadas a eventos, propagando información en real-time o near real-time.
Integración con otros sistemas
- Graphenus está completamente apificado, lo que facilita la integración con cualquier sistema externo.
- Todos los componentes de Graphenus están desacoplados, facilitando la evolución y el reemplazo de los mismos.
Batch & Real Time
- Graphenus soporta casos de uso tradicionales (batch) como los que requieren Real Time.
- La lógica de negocio desarrollada con Graphenus puede reutilizarse en ambos tipos de procesamiento.
Necesidades de infraestructura
- Graphenus se adapta tanto a entornos de infraestructura limitados como a clústers formados por cientos de servidores.
- Es posible partir de un esquema de cómputo reducido y escalar en base a la evolución de necesidades de las compañías.
Múltiples opciones de despliegue y mecanismos plug&play para adaptar la plataforma a la casuística específica de cada compañía.
Graphenus es totalmente adaptable a distintos escenarios de infraestructura y distintos tipos de casos de uso:
- Graphenus se ejecuta en contenedores (Docker), facilitando múltiples alternativas de despliegue:
- On Premise
- Cloud Vendors (ARSYS, AWS, Azure, Google)
- Hybryd
- Facilidad para admitir nuevos formatos de almacenamiento (Delta Lake, Apache Iceberg…)
- Graphenus facilita la ejecución de procesos en modo batch y en streaming.
- Graphenus dispone de multitud de conectores con distintos orígenes de datos, incluyendo la ingesta de eventos utilizando Kafka.
