¿Es R viable para el código de producción (implementado)?

Question

He leído varios artículos que hablan sobre empresas como Google, Facebook y muchas otras que utilizan R para investigar. El otro escenario del que he leído es que las empresas utilizan R para prototipar una solución de análisis y luego la vuelven a implementar en otro lenguaje.

Estoy tratando de encontrar literatura sobre empresas que utilizan R para código de análisis de producción real. Un caso de uso podría ser un sistema de recomendación con el que el usuario interactúa a través de una página web que recibe una respuesta de un script de R ejecutado en un servidor remoto. El hecho de que me esté costando encontrar informes de este tipo me hace preguntarme si es desaconsejable. ¿Si es así, por qué?

Answer 1

Sí lo es. Por ejemplo, puedes ver en esta página el maravilloso servidor RServe sin cabeza (por el miembro del núcleo de R, Simon Urbanek) el cual enumera estas implementaciones:

Algunos proyectos que usan Rserve:
   El Proyecto de la Red Dataverse   Phenyx                     Interfaz "J"
   Nexus BPM                       Taverna                    Bio7
   INTAMAP                         Screensaver HTS LIMS       CRISP
   WWARN

con enlaces en la página mencionada arriba.

La "industria" tiende a ser más reservada sobre los detalles que la academia, por lo que será difícil encontrar declaraciones "oficiales". Pero proveedores como Revolution Analytics u Oracle distribuyen R y sus vendedores pueden tener historias para ti....

Answer 2

Normalmente, R no es tan rápido ya que es un lenguaje interpretado, lo que en promedio es muchas veces más lento que el código compilado equivalente. Si bien convertir tu programa a C, Fortran o Java requiere una inversión significativa, el código puede literalmente ejecutarse de 10 a 100 veces más rápido que una versión equivalente en R. Además, R tiene herramientas muy limitadas para manipular conjuntos de datos grandes, especialmente aquellos que requieren clusters para procesar o requieren hardware especial. Por otra parte, la mayoría de las implementaciones comerciales necesitan proporcionar interfaces de usuario e integrarse en marcos existentes, que suelen estar escritos en otros idiomas. Aunque podrías conectarte con el código R existente desde la mayoría de los lenguajes compilados (hay wrappers disponibles), descubrirías que tus rutinas numéricas básicas seguirían sin ser más rápidas que el código R original. Al final del día, R (al igual que Matlab) se utiliza principalmente para prototipar y/o probar ideas utilizando implementaciones existentes.

Answer 3

Creo (pero esto se basa en anécdotas) que R tiende a ser utilizado más como un lenguaje de prototipado por las empresas que mencionas arriba. R sobresale en la tarea de desarrollar y probar múltiples modelos de manera rápida y efectiva. Sin embargo, no es adecuado para tareas de personalización ya que estas a menudo necesitan tener lugar mientras un usuario interactúa con un sitio web en particular y creo (de nuevo, esto es en su mayoría anécdota) que dichos modelos tienden a ser reescritos en un lenguaje compilado (Java, C, C++).

Dicho esto, buena pregunta y me encantaría que se me demostrara lo contrario.