Características de Druid

Recopila, almacena y organiza datos masivos y no estructurados en tiempo real

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela

Crea un repositorio para recopilar y almacenar datos sin procesar de sensores, dispositivos, máquinas, archivos, etc.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Facilita la solución para ejecutarse y escalar a un gran número de máquinas y sistemas

Selecciona los datos recopilados para soluciones de análisis de big data para analizar, manipular y modelar

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Traslada la recopilación y el procesamiento de big data a la nube

Procesa cargas de trabajo de datos por lotes, en tiempo real y de streaming en sistemas singulares, multiinquilino o en la nube

Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.

Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.

Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos.

Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc.

Proporciona capacidades integradas como algoritmos de aprendizaje automático, funciones de preparación de datos, evaluación y gestión de modelos, etc.

Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS

Se integra con flujos de trabajo de ciencia de datos, aprendizaje automático y capacidades de inteligencia artificial (IA).

Se integra con herramientas de BI para transformar los datos en información procesable.

Proporciona velocidad en el procesamiento de datos y captura de datos no estructurados, semiestructurados y de transmisión.

Proporciona opciones de implementación local.

Proporciona opciones de implementación en la nube (nube privada o pública, nube híbrida).

Gestiona grandes volúmenes de datos, de escala superior o inferior según la demanda.

Proporciona funcionalidad de recuperación de datos para proteger y restaurar datos en una base de datos.

Permite el control de simultaneidad multiversión.

Maneja cargas de trabajo, desde máquinas individuales hasta almacenes de datos o servicios web con muchos usuarios simultáneos.

Permite a los usuarios recuperar datos rápidamente a través de varios tipos de indexación como árbol B, tabla hash, etc.

Ayuda a interpretar consultas SQL y determinar el método de ejecución más rápido.

Almacena rápidamente los datos de uso frecuente en la memoria del sistema.

Proporciona compatibilidad con juegos de caracteres internacionales y búsqueda de texto completo.

Admite múltiples tipos de datos como primitivos, estructurados, documentos, etc.

Soporta múltiples lenguajes de programación procedimental como PL / PGSQL, Perl, Python, etc.

Disponible en múltiples sistemas operativos como Linux, Windows, MacOS, etc.

Proporciona compatibilidad para almacenar, indizar y consultar datos en más de un formato.

Disponible en múltiples sistemas operativos como Linux, Windows, MacOS, etc.

Evita que otros usuarios y aplicaciones accedan a los datos mientras se actualizan para evitar la pérdida o actualización de datos.

Permite conceder o revocar permisos en los niveles de base de datos, esquema o tabla.

Cifrado nativo incorporado con administración de claves empresariales.

Proporciona autenticación multifactor con certificados.

Políticas, procedimientos y estándares para administrar y acceder a los datos.

Restringe el acceso a los datos a nivel de celda, enmascara u oculta partes de las celdas y cifra los datos en reposo y en movimiento

Proporciona roles de sistema predefinidos, privilegios y roles definidos por el usuario a los usuarios.

Permite la integración con mecanismos de seguridad externos como Kerberos, autenticación LDAP, etc.

Proporciona un registro de auditoría para realizar un seguimiento del acceso y las operaciones realizadas en las bases de datos para el cumplimiento normativo.

Proporciona capacidad de cifrado para todos los datos en reposo mediante claves de cifrado.

Los datos se organizan como un conjunto de tablas con columnas y filas como una estructura de tabla.

Permite a los usuarios crear, actualizar y recuperar datos en una base de datos.

Se adhiere a ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad), un conjunto de propiedades de transacción de base de datos.

Proporciona replicación basada en registros o en desencadenadores.

Almacena tablas de datos como columnas.

Admite múltiples tipos de datos como listas, conjuntos, hashes (similares al mapa), conjuntos ordenados, etc.

Implementa la partición horizontal automática de datos que permite almacenar datos en más de un nodo para escalar horizontalmente.

Restaura una base de datos a un estado correcto (coherente) en caso de error.

Copie datos a través de múltiples servidores a través de la arquitectura de replicación maestro-esclavo, peer-to-peer, etc.

Ayuda en el procesamiento más rápido de la consulta para obtener resultados.

Permite consultas más rápidas y cargas de trabajo similares a las de los motores de búsqueda.

Permite al usuario realizar un seguimiento del tiempo necesario para que los datos se generen y estén disponibles para su procesamiento

Ayuda a supervisar y generar informes sobre el rendimiento de la canalización de datos.

Gestiona la construcción de canalizaciones entre dos protocolos.

Permite la ingesta continua de datos directamente desde el origen de datos.

Ayuda a la base de datos a escalar horizontal y verticalmente en petabytes.

Ayuda a almacenar los datos en segmentos de tamaño fijo llamados vectores para una mejor administración.

Permite ingerir datos de forma eficiente y segura.

Permite el acceso simultáneo a los datos sin el uso de bloqueos de tabla.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.