Druid
Analítica en tiempo real y sub-segundo sobre datos de eventos a gran escala.
Qué es Druid
Apache Druid es una base de datos de analítica en tiempo real que ofrece consultas OLAP de muy baja latencia sobre series temporales y datos con alta cardinalidad. Permite ingesta continua (Kafka/Kinesis) y por lotes (S3, HDFS, BBDD), aplica roll-ups e indexación columnar para acelerar agregaciones, filtros y drill-down en dashboards y monitorización 24/7. Escalable y resiliente, se integra con herramientas BI y entornos cloud.
Funcionalidades
Ingesta en tiempo real y por lotes
Conectores para streaming (p. ej., Kafka/Kinesis) y cargas batch desde lago o BBDD.
Almacenamiento columnar e indexación
Columnas comprimidas e índices (bitmap, etc.) para filtros y agregaciones muy rápidos.
Particionado por tiempo (y dimensiones)
Segmentación temporal —con partición secundaria opcional— que reduce el escaneo de datos.
Roll-up en la ingesta
Pre-agregación automática que disminuye el volumen y acelera consultas.
SQL nativo (consulta e ingesta MSQ)
Soporte de SQL para explotar y también para ingerir/transformar datos.
Algoritmos aproximados (sketches)
Cound-distinct, cuantiles, rankings y estimaciones eficientes con control de error.
Arquitectura distribuida y elástica
Escalado horizontal por roles, deep storage y alta disponibilidad.
Ejecución masivamente paralela y baja latencia
Motor preparado para concurrencia elevada y respuestas sub-segundo en OLAP.
Esquema autodetectado y joins flexibles
Descubrimiento automático de columnas/tipos, enriquecimiento y combinaciones en ingesta o consulta.
Beneficios
Algunos de los beneficios de implantar Druid son:
Analítica en tiempo casi real
Latencias muy bajas para detectar y actuar sobre eventos al momento.
Rendimiento con alta cardinalidad
Índices y sketches que mantienen consultas ágiles incluso con millones de dimensiones únicas.
Alta concurrencia sin degradación
Arquitectura distribuida preparada para muchos usuarios y paneles simultáneos.
Coste optimizado
Compresión columnar y roll-up reducen almacenamiento y aceleran agregaciones.
Escalabilidad elástica
Escala horizontal por roles para crecer según volumen de datos o uso.
Flexibilidad de ingesta
Combina streaming (Kafka/Kinesis) y cargas batch desde lago o BBDD en el mismo motor.
SQL y fácil integración
SQL nativo y conectividad con herramientas BI para explotación y autoservicio.
Disponibilidad y resiliencia
Deep storage, replicación y recuperación automática para continuidad del servicio.
¿Interesado en implantar un sistema de analítica o ya tienes Druid y necesitas una consultoría y desarrollo?
Ponte en contacto y nuestro equipo de expertos te asesorará.