Cómo Procesar 9 TB de Datos en 4 Minutos: Un Caso Real de Optimización de Búsqueda.

¿Qué haces cuando necesitas encontrar una aguja en un pajar de 9 terabytes? El servidor de riesgos de un banco es un universo de datos en constante crecimiento. Encontrar un archivo o un metadato específico podía ser una tarea de horas, o incluso imposible. Este post detalla el viaje técnico detrás de la creación de un algoritmo que resolvió este problema, optimizando drásticamente la gestión del espacio y el acceso a la información en el servidor de riesgos de BBVA.

El Problema: La Jungla de Datos del Servidor Compartido:

Se describe el escenario: un servidor masivo con millones de archivos, sin un sistema de indexación eficiente. Se explican los problemas que esto causaba: pérdida de tiempo, duplicación de datos y dificultades para la gobernanza de datos.

El Enfoque Inicial y Por Qué Falló:

Se narra el primer intento, quizás usando un enfoque de fuerza bruta (recorrer todos los directorios secuencialmente), y se explica por qué era demasiado lento e ineficiente para la escala del problema.

La Solución Optimizada: Paralelismo y Búsqueda Inteligente:

Se explica la arquitectura de la solución final a un nivel conceptual.

Uso de multiprocesamiento en Python para paralelizar la búsqueda en diferentes directorios.

Enfoque en la búsqueda de metadatos en lugar del contenido de los archivos para acelerar el proceso.

Creación de un índice simple que se actualizaba periódicamente.

El Código: Fragmentos Clave Explicados:

Se comparten fragmentos de código (en Python, por ejemplo) que ilustran los conceptos clave, como el uso de la librería multiprocessing o os.walk. No se comparte el código completo, sino los principios.

import os
import multiprocessing

def find_files(directory, search_term, results_queue):
    """Searches for files containing a term in their metadata."""
    found_files = []
    for root, _, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            # Example: Simple check in file name or path
            if search_term.lower() in file.lower() or search_term.lower() in root.lower():
                found_files.append(os.path.join(root, file))
    results_queue.put(found_files)

if __name__ == '__main__':
    search_directories = ['/ruta/al/directorio1', '/ruta/al/directorio2', ...] # Replace with actual paths
    search_term = 'nombre_reporte_riesgo'
    results_queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []

    for directory in search_directories:
        process = multiprocessing.Process(target=find_files, args=(directory, search_term, results_queue))
        processes.append(process)
        process.start()

    all_results = []
    for _ in processes:
        all_results.extend(results_queue.get())

    for process in processes:
        process.join()

    print(f"Found {len(all_results)} files containing '{search_term}':")
    for result in all_results:
        print(result)

El Impacto en la Gobernanza de Datos:

Se explica cómo esta herramienta no solo ahorró tiempo, sino que también permitió identificar archivos obsoletos, duplicados y optimizar el uso de más de 9 TB de almacenamiento, un logro clave en la gestión de infraestructuras de Big Data.

Conclusión y CTA:

La optimización no siempre se trata de algoritmos complejos, sino de entender el problema y aplicar los principios correctos. ¿Te has enfrentado a un problema de rendimiento con grandes volúmenes de datos? ¡Comparte tu desafío en los comentarios!