{"id":17444,"date":"2026-03-12T16:31:36","date_gmt":"2026-03-12T15:31:36","guid":{"rendered":"https:\/\/hopla.tech\/?p=17444"},"modified":"2026-03-12T16:31:38","modified_gmt":"2026-03-12T15:31:38","slug":"gridgain-ia-tiempo-real-datos-memoria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hopla.tech\/en\/gridgain-ia-tiempo-real-datos-memoria\/","title":{"rendered":"Gridgain, la plataforma de dato en memoria unificada para IA en tiempo real"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-indice\">\u00cdndice<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Introducci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-plataforma-de-datos-en-memoria-unificada-funcionalidades-clave\"><strong>Plataforma de datos en memoria unificada: funcionalidades clave<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Almac\u00e9n de caracter\u00edsticas en tiempo real (Feature Store)<\/li>\n\n\n\n<li>B\u00fasqueda vectorial y datos no estructurados<\/li>\n\n\n\n<li>Cach\u00e9 de predicciones y gesti\u00f3n de modelos ML<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-caso-de-uso-prediccion-de-glucosa-en-tiempo-real-healthcare\">Caso de uso: Predicci\u00f3n de glucosa en tiempo real (Healthcare)<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Conclusi\u00f3n<\/li>\n\n\n\n<li>Referencias<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-introduccion\">Introducci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>The <strong>IA en tiempo real<\/strong> requiere acceso a datos con latencias de milisegundos o menores para poder alimentar modelos de\u00a0 machine learning al instante. Esto implica recuperar r\u00e1pidamente\u00a0 insumos\u00a0 como\u00a0 las\u00a0 <strong>caracter\u00edsticas <\/strong>(features)\u00a0 del\u00a0 modelo,\u00a0 vectores\u00a0 de <strong>embeddings<\/strong> para consultas sem\u00e1nticas, contexto espec\u00edfico del usuario o empresa (p. ej. para enriquecer prompts a modelos de lenguaje), as\u00ed como utilizar <strong>cach\u00e9s de predicciones<\/strong> que eviten c\u00e1lculos repetitivos y permitir la <strong>carga din\u00e1mica de modelos<\/strong> bajo demanda.<\/p>\n\n\n\n<p>En\u00a0 arquitecturas\u00a0 tradicionales,\u00a0 estas\u00a0 funciones\u00a0 suelen\u00a0 estar\u00a0 repartidas\u00a0 en\u00a0 m\u00faltiples sistemas independientes (feature stores, bases de datos vectoriales, cach\u00e9s en memoria, repositorios de modelos, etc.), lo cual a\u00f1ade complejidad y aumenta la latencia en los flujos de inferencia.\u00a0 <strong>GridGain for AI<\/strong> surge para resolver este desaf\u00edo unificando todas esas capacidades\u00a0 en\u00a0 una\u00a0 sola\u00a0 plataforma\u00a0 de\u00a0 datos\u00a0 <strong>distribuida\u00a0 en\u00a0 memoria<\/strong>,\u00a0 logrando\u00a0 un rendimiento de latencia ultrabaja, escalabilidad horizontal transparente y menor sobrecarga de integraci\u00f3n; en definitiva, simplifica las implementaciones y mejora la eficiencia de los sistemas de IA modernos.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta plataforma, creada por los desarrolladores originales de Apache Ignite, adopta una arquitectura\u00a0 memory-first (prioridad a memoria) con c\u00f3mputo colocalizado, capaz de procesar datos y ejecutar anal\u00edticas con latencias de milisegundo, a la vez que opcionalmente persiste en disco los datos para mayor durabilidad.<\/p>\n\n\n\n<p>En los siguientes\u00a0 apartados\u00a0 detallaremos\u00a0 c\u00f3mo\u00a0 una\u00a0 plataforma\u00a0 unificada\u00a0 en\u00a0 memoria\u00a0 como GridGain aborda las distintas necesidades de la IA en tiempo real, y presentaremos un caso pr\u00e1ctico de uso en el sector salud.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-plataforma-de-datos-en-memoria-unificada-funcionalidades-clave\">Plataforma de datos en memoria unificada: funcionalidades clave<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Arquitectura de IA predictiva tradicional vs. unificada<\/strong>. En los sistemas de IA predictiva convencionales se despliegan por separado m\u00faltiples componentes de almacenamiento: un\u00a0 <strong>feature\u00a0 store<\/strong> para\u00a0 las\u00a0 caracter\u00edsticas\u00a0 de\u00a0 ML,\u00a0 una\u00a0 base\u00a0 de\u00a0 datos\u00a0 vectorial\u00a0 para embeddings, un repositorio de modelos para gestionar versiones de ML, y cach\u00e9s de inferencias\u00a0 para\u00a0 acelerar\u00a0 respuestas.\u00a0 GridGain\u00a0 simplifica\u00a0 este\u00a0 ecosistema\u00a0 unificando feature store, b\u00fasqueda vectorial, repositorio de modelos y cach\u00e9 en una sola plataforma en memoria.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1003\" height=\"921\" src=\"https:\/\/hopla.tech\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17445\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Diagrama de aplicaci\u00f3n de IA con almacenes y cach\u00e9<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-almacen-de-caracteristicas-en-tiempo-real-feature-store\">Almac\u00e9n de caracter\u00edsticas en tiempo real (Feature Store)<\/h2>\n\n\n\n<p>Un\u00a0 <strong>feature\u00a0 store<\/strong> es\u00a0 un\u00a0 repositorio\u00a0 centralizado\u00a0 donde\u00a0 se\u00a0 preparan\u00a0 y\u00a0 organizan\u00a0 las caracter\u00edsticas usadas por los modelos de ML. GridGain puede actuar como <strong>feature store online<\/strong> debido a su arquitectura en memoria distribuida: ofrece accesos de muy\u00a0 <strong>baja latencia<\/strong> (sub-milisegundo) a las features, algo cr\u00edtico para alimentar modelos de inferencia en producci\u00f3n sin demoras perceptibles.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de servir valores de caracter\u00edsticas ya calculados, GridGain permite\u00a0 <strong>extraer nuevas caracter\u00edsticas en tiempo real<\/strong> a partir de datos de streaming o transaccionales, incorporando informaci\u00f3n fresca para la predicci\u00f3n sobre la marcha.<\/p>\n\n\n\n<p>Para la gesti\u00f3n del ciclo de vida de las features, la plataforma se integra con herramientas populares como <strong>Feast<\/strong>, un feature store de c\u00f3digo abierto, facilitando la sincronizaci\u00f3n entre el almacenamiento offline (usado en entrenamiento batch) y el online en GridGain.<\/p>\n\n\n\n<p>En resumen, GridGain aporta un backend de feature store con velocidad en memoria, escalabilidad horizontal para altos vol\u00famenes y alta disponibilidad, eliminando cuellos de botella al servir los datos de entrada del modelo en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-busqueda-vectorial-y-datos-no-estructurados\">B\u00fasqueda vectorial y datos no estructurados<\/h2>\n\n\n\n<p>En aplicaciones de <strong>IA generativa<\/strong> y sistemas que manejan datos no estructurados (texto, embeddings, multimedia), es indispensable contar con almacenamiento especializado para vectores y capacidades de b\u00fasqueda sem\u00e1ntica. GridGain aborda esta necesidad mediante una <strong>base\u00a0 de\u00a0 datos\u00a0 vectorial\u00a0 en\u00a0 memoria<\/strong> integrada, soportando\u00a0 b\u00fasqueda\u00a0 vectorial (vector search) de alta eficiencia sobre grandes colecciones de embeddings.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto permite, por\u00a0 ejemplo,\u00a0 almacenar\u00a0 representaciones\u00a0 vectoriales\u00a0 de\u00a0 documentos\u00a0 o\u00a0 im\u00e1genes\u00a0 y recuperarlos por similitud en cuesti\u00f3n de milisegundos, habilitando patrones como la <strong>b\u00fasqueda sem\u00e1ntica<\/strong> y la <strong>generaci\u00f3n de texto aumentada con recuperaci\u00f3n de datos<\/strong> (el patr\u00f3n\u00a0 Retrieval-Augmented\u00a0 Generation,\u00a0 RAG)\u00a0 sobre\u00a0 datos\u00a0 empresariales.<\/p>\n\n\n\n<p>Complementariamente, la plataforma incorpora un motor de b\u00fasqueda de texto completo y consultas <strong>SQL<\/strong> distribuidas, de modo que tanto los datos no estructurados como los estructurados pueden convivir y consultarse eficientemente dentro del mismo sistema unificado<\/p>\n\n\n\n<p>Gracias a estas funcionalidades, GridGain puede desempe\u00f1arse como base unificada de conocimiento para alimentar modelos de lenguaje grandes (LLMs): act\u00faa a la vez como almac\u00e9n vectorial de embeddings, como memoria de conversaciones (historial de\u00a0 chat) y como cach\u00e9 sem\u00e1ntica de respuestas ya generadas.<\/p>\n\n\n\n<p>De hecho, GridGain se integra nativamente con frameworks de IA generativa como <strong>LangChain<\/strong> y <strong>Langflow<\/strong>, lo que permite usarlo directamente como backend para vectores, memoria de di\u00e1logo o cach\u00e9 de LLM\u00a0 dentro\u00a0 de\u00a0 esas\u00a0 librer\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta\u00a0 versatilidad\u00a0 simplifica\u00a0 la\u00a0 incorporaci\u00f3n\u00a0 de\u00a0 datos empresariales en aplicaciones de IA generativa en tiempo real, todo ello manteniendo la rapidez de respuesta gracias al procesamiento en memoria.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cache-de-predicciones-y-gestion-de-modelos-ml\">Cach\u00e9 de predicciones y gesti\u00f3n de modelos ML<\/h2>\n\n\n\n<p>Otra\u00a0pieza fundamental\u00a0para\u00a0la\u00a0IA en\u00a0producci\u00f3n\u00a0es la <strong>cach\u00e9\u00a0 de\u00a0 predicciones<\/strong>:\u00a0 un almacenamiento r\u00e1pido de resultados de inferencias ya calculados, para reutilizarlos en futuras consultas similares y as\u00ed reducir la carga de c\u00f3mputo. GridGain, con su almac\u00e9n distribuido en RAM, est\u00e1 muy bien posicionado para este rol, puede almacenar y servir miles\u00a0 de\u00a0 predicciones\u00a0 precalculadas\u00a0 con\u00a0 latencias\u00a0 de\u00a0 milisegundos, escalando transparentemente a m\u00e1s nodos si la carga crece.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, en casos de uso como recomendadores\u00a0 en\u00a0 l\u00ednea\u00a0 o\u00a0 detecci\u00f3n\u00a0 de\u00a0 fraude,\u00a0 las\u00a0 predicciones\u00a0 recientes\u00a0 (o\u00a0 las respuestas\u00a0 de\u00a0 un\u00a0 LLM)\u00a0 pueden\u00a0 mantenerse\u00a0 en\u00a0 la\u00a0 cach\u00e9\u00a0 en\u00a0 memoria\u00a0 y\u00a0 devolverse inmediatamente si se repiten las mismas consultas, ahorrando costosos reprocesamientos.<\/p>\n\n\n\n<p>Adicionalmente, la plataforma puede actuar como <strong>repositorio de modelos<\/strong> en tiempo de ejecuci\u00f3n,\u00a0 almacenando\u00a0 los\u00a0 binarios\u00a0 o\u00a0 par\u00e1metros\u00a0 de\u00a0 modelos\u00a0 de\u00a0 ML\u00a0 entrenados (versionados) y permitiendo su <strong>acceso ultrarr\u00e1pido<\/strong> para la inferencia. La arquitectura de GridGain est\u00e1 dise\u00f1ada para entregar modelos y datos con alta eficiencia, lo cual reduce la latencia total de inferencia incluso cuando se requiere cargar modelos complejos sobre la marcha.<\/p>\n\n\n\n<p>Es m\u00e1s, gracias a la capacidad de c\u00f3mputo colocalizado, GridGain posibilita <strong>ejecutar modelos predictivos directamente donde residen los datos<\/strong>, es decir, realizar inferencias in-situ en los nodos del cluster en memoria. Este enfoque elimina la necesidad de mover datos a un servicio externo de serving de ML, simplificando la arquitectura y ganando velocidad.<\/p>\n\n\n\n<p>En suma, unificando en un solo sistema la cach\u00e9 de resultados y el almacenamiento\/ejecuci\u00f3n\u00a0 de\u00a0 modelos,\u00a0 se\u00a0 agiliza\u00a0 enormemente\u00a0 el\u00a0 ciclo\u00a0 completo\u00a0 de inferencia de AI: desde la obtenci\u00f3n de features hasta la entrega de la predicci\u00f3n final.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-caso-de-uso-prediccion-de-glucosa-en-tiempo-real-healthcare-0\">Caso de uso: Predicci\u00f3n de glucosa en tiempo real (Healthcare)<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Arquitectura unificada para predicci\u00f3n de glucemia con GridGain<\/strong>. En este ejemplo de salud conectado, GridGain (Apache Ignite) act\u00faa como n\u00facleo de datos en memoria, integr\u00e1ndose con <strong>Feast<\/strong> como cat\u00e1logo de features, <strong>Apache Kafka<\/strong> como sistema de ingesta de datos de sensores CGM, y un modelo de ML que consume dichas caracter\u00edsticas para\u00a0 inferir\u00a0 los\u00a0 niveles\u00a0 de\u00a0 glucosa\u00a0 futuros\u00a0 de\u00a0 cada\u00a0 paciente.<\/p>\n\n\n\n<p>Podemos expandir la informaci\u00f3n en: https:\/\/github.com\/GridGain-Demos\/ignite_feast_cgm_demo<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1003\" height=\"565\" src=\"https:\/\/hopla.tech\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17446\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Arquitectura Kafka-Feast-Ignite para almac\u00e9n de caracter\u00edsticas<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Un caso pr\u00e1ctico que ejemplifica los beneficios de esta arquitectura es un sistema de <strong>monitorizaci\u00f3n continua de glucosa<\/strong> (CGM, Continuous Glucose Monitoring) para pacientes diab\u00e9ticos. El objetivo de este sistema es predecir los niveles de glucosa en sangre con unos minutos de antelaci\u00f3n, de forma personalizada y en tiempo real, para as\u00ed anticipar eventos de hipoglucemia\/hiperglucemia y posibilitar intervenciones proactivas.<\/p>\n\n\n\n<p>En una demostraci\u00f3n reciente de esta soluci\u00f3n, GridGain se emple\u00f3 como <strong>feature store online<\/strong> de alta\u00a0 velocidad\u00a0 para\u00a0 servir\u00a0 las\u00a0 caracter\u00edsticas\u00a0 del\u00a0 paciente\u00a0 al\u00a0 modelo\u00a0 de\u00a0 predicci\u00f3n, aprovechando sus capacidades de baja latencia en memoria. La plataforma GridGain\/Ignite se integr\u00f3 con\u00a0<strong>Feast<\/strong> (que manejaba la definici\u00f3n y versi\u00f3n de las features, as\u00ed como la sincronizaci\u00f3n con un almac\u00e9n hist\u00f3rico) y con <strong>Apache Kafka<\/strong> (encargado de ingerir en streaming las lecturas de glucosa desde los dispositivos sensores).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-procesamiento-en-streaming-y-prediccion-en-tiempo-real\">Procesamiento en streaming y predicci\u00f3n en tiempo real<\/h3>\n\n\n\n<p>Conforme llegaban nuevos datos de glucosa v\u00eda Kafka, un consumidor los procesaba en tiempo real: calculaba caracter\u00edsticas agregadas (ej. tendencia, hora del d\u00eda, d\u00eda de la semana) y las almacenaba en GridGain\/Feast, invocaba al <strong>modelo de predicci\u00f3n de glucosa<\/strong> entrenado para obtener el pron\u00f3stico a 15-30 minutos, y enviaba dichas predicciones a un panel en la cl\u00ednica o aplicaci\u00f3n m\u00f3vil del paciente. El modelo ML incorporaba tanto datos hist\u00f3ricos del paciente (almacenados en un repositorio offline, p. ej. en archivos Parquet o Snowflake) como las <strong>lecturas en tiempo real<\/strong> que iban llegando, combinando as\u00ed contexto hist\u00f3rico y actual para afinar la predicci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>La ventaja de esta soluci\u00f3n unificada se reflej\u00f3 en el <strong>desempe\u00f1o<\/strong>: las caracter\u00edsticas requeridas\u00a0 pod\u00edan\u00a0 consultarse\u00a0 con\u00a0 latencias\u00a0 sub-milisegundo y\u00a0 las\u00a0 predicciones\u00a0 se actualizaban\u00a0 instant\u00e1neamente\u00a0 con\u00a0 cada\u00a0 nueva\u00a0 lectura\u00a0 del\u00a0 sensor,\u00a0 gracias\u00a0 al procesamiento en memoria. Incluso bajo alta frecuencia de datos, el sistema manten\u00eda respuesta en tiempo real sin degradaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Asimismo, la arquitectura distribuida de GridGain aport\u00f3 <strong>escalabilidad horizontal<\/strong> (permitiendo a\u00f1adir nodos para manejar m\u00e1s pacientes o m\u00e1s frecuencia de datos) y <strong>alta disponibilidad<\/strong> mediante replicaci\u00f3n de datos entre nodos, eliminando puntos \u00fanicos de falla. Estos factores son cr\u00edticos en entornos sanitarios donde cada segundo cuenta. En resumen, el caso de la predicci\u00f3n de glucosa mostr\u00f3 c\u00f3mo una plataforma de datos en memoria unificada puede integrar flujos de datos hist\u00f3ricos y en streaming, servir features y embeddings, y alojar la l\u00f3gica de inferencia ML en un \u00fanico ecosistema\u00a0 altamente\u00a0 performant,\u00a0 haciendo\u00a0 posible\u00a0 una\u00a0 IA\u00a0 en\u00a0 tiempo\u00a0 real\u00a0 que anteriormente requer\u00eda orquestar m\u00faltiples sistemas dispares.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Adoptar una\u00a0 <strong>plataforma unificada de datos en memoria<\/strong> para soportar cargas de\u00a0 <strong>IA en tiempo real<\/strong> conlleva importantes beneficios. En primer lugar,\u00a0 <strong>minimiza la latencia<\/strong> de acceso a datos para los modelos: todas las caracter\u00edsticas, vectores e informaci\u00f3n de contexto se obtienen directamente desde memoria en milisegundos, permitiendo generar predicciones al instante.<\/p>\n\n\n\n<p>En segundo lugar, <strong>simplifica la arquitectura<\/strong> dr\u00e1sticamente al eliminar la necesidad de mantener y sincronizar varios sistemas especializados (feature store, base vectorial,\u00a0cach\u00e9,\u00a0 etc.),\u00a0 reduciendo\u00a0 la\u00a0 complejidad\u00a0 operativa\u00a0 y los costos asociados. Esta simplificaci\u00f3n tambi\u00e9n conlleva una <strong>mayor escalabilidad<\/strong> y flexibilidad: al crecer la demanda, se escala un \u00fanico cl\u00faster integrado en lugar de tener que coordinar el escalado de m\u00faltiples\u00a0 plataformas.<\/p>\n\n\n\n<p>Adicionalmente,\u00a0al unificar\u00a0almacenamiento y computaci\u00f3n en una misma capa, se evitan los cuellos de botella de transferir datos entre sistemas, mejorando la <strong>eficiencia global<\/strong> de las inferencias. Por \u00faltimo, al ser una soluci\u00f3n <strong>memory-first<\/strong> con opciones de persistencia, se logra un equilibrio \u00f3ptimo entre rendimiento y resiliencia de los datos seg\u00fan los requerimientos de cada caso de uso.<\/p>\n\n\n\n<p>En conjunto, una plataforma de datos en memoria unificada como GridGain acelera el paso <strong>de la experimentaci\u00f3n a la producci\u00f3n<\/strong> en proyectos de IA. Las empresas pueden obtener antes\u00a0 el\u00a0 valor\u00a0 de\u00a0 sus modelos al contar\u00a0con\u00a0una\u00a0 infraestructura\u00a0 de\u00a0 datos\u00a0 capaz\u00a0 de responder en tiempo real. Organizaciones especializadas como <strong><a href=\"https:\/\/hopla.tech\/en\/contacto\/\">Hopla<\/a><\/strong> acompa\u00f1an a las compa\u00f1\u00edas en la implantaci\u00f3n de este tipo de soluciones, aportando experiencia tanto en GridGain como en arquitecturas de datos y ML. As\u00ed, al adoptar tecnolog\u00edas de datos en memoria unificadas, las organizaciones quedan preparadas para afrontar casos de uso avanzados, desde fraud detection en milisegundos hasta recomendaciones personalizadas inmediatas o aplicaciones de <strong>IA generativa<\/strong> integradas en sus productos, manteniendo siempre la\u00a0<strong>velocidad, escalabilidad y confiabilidad<\/strong> que exigen los entornos de misi\u00f3n cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-referencias\">Referencias<\/h2>\n\n\n\n<p><br>T\u00edtulo P\u00e1gina Separador T\u00edtulo del sitio<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>GridGain Press Release (Feb 2025) \u2013 \u201cGridGain Enables Real-Time AI with Enhanced Vector Store, Feature Store Capabilities.\u201d GridGain Official News.<\/li>\n\n\n\n<li>GridGain Tutorial (Dec 2025) \u2013 \u201cLow-Latency Machine Learning Feature Store with GridGain and Feast.\u201d GridGain Documentation (Manini Puranik).<\/li>\n\n\n\n<li>GridGain Blog (Feb 2025) \u2013 \u201cUsing GridGain for AI as a Unified Data Store for Online AI Applications.\u201d GridGain Blog (Stanislav Lukyanov).<\/li>\n\n\n\n<li>GridGain Press Release (May 2025) \u2013 \u201cGridGain Bolsters Support for Real-Time AI and Analytics.\u201d GridGain Official News.<\/li>\n\n\n\n<li>GridGain Demo Repository (2025) \u2013 \u201cignite_feast_cgm_demo\u201d (GitHub \u2013 ejemplo de integraci\u00f3n Feast + Ignite para predicci\u00f3n de glucosa)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00cdndice Plataforma de datos en memoria unificada: funcionalidades clave Caso de uso: Predicci\u00f3n de glucosa en tiempo real (Healthcare) Introducci\u00f3n La IA en tiempo real requiere acceso a datos con latencias de milisegundos o menores para poder alimentar modelos de\u00a0 machine learning al instante. 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