Trill de Microsoft mejora los servicios de Bing y Azure

Un motor de analítica de streaming desarrollado por Microsoft Research está dando a los anunciantes que se encuentran en el servicio de búsquedas de Bing un análisis más oportuno sobre la forma en que sus campañas publicitarias están funcionando, de acuerdo a la compañía.

El motor de analítica de streaming, llamado Trill, puede procesar dato de dos a cuatro veces más rápido que los actuales motores, sostuvo Microsoft. La compañía planea ampliar su uso a otros servicios de computación de Microsoft.

La funcionalidad de Trill podría interesarle a las compañías que buscan analizar sus datos a medida que son emitidos desde una fuente en vivo, como el feed de una red social o los datos en vivo de un sensor. Trill podría competir contra la nueva camada de motores de procesamiento de stream de código abierto construidos para estos tipos de tareas como Apache Storm -que fue creado por Twitter- y Apache Spark.

Trill está compuesto por un lenguaje de programación diseñado para realizar consultas temporales o basadas en tiempos, en los conjuntos de datos. El propio motor de procesamiento es una librería .Net, lo que le permite ser fácilmente incorporado en las plataformas de Microsoft. La librería incluye un conjunto de técnicas y algoritmos para analizar pequeños batches de datos de forma más eficiente que la de otros enfoques, señalaron los investigadores.

Hasta el momento, Microsoft no ha lanzado Trill para el consumo público, a pesar que el software se encuentra en varios servicios de nube de Microsoft.

Más importante aún, Trill permite a los anunciantes del servicio Bing ver los resultados de una nueva campaña publicitaria en una hora, un tiempo menor a las cuatro horas que requería Microsoft para presentar los resultados.

Trill también sirve como el procesador de consultas para el servicio Azure Stream Analytics de Microsoft, que ahora se encuentra en public preview.

Badrish Chandramouli y Jonathan Goldstein, investigadores de Microsoft, crearon Trill en el 2012, a partir de un proyecto de investigación anterior llamado Complex Event Detection and Response (CEDR).

Joab Jackson, IDG News Service