[
Reseñas de Druid
](https://www.g2.com/es/products/druid/reviews)

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Reseñas de Druid
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# Características de Druid

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## Características de la base de datos (7)

Almacenamiento

Disponibilidad

Estabilidad

Escalabilidad

Seguridad

Manipulación de datos

Lenguaje de consulta

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## base de datos (3)

Recopilación de datos en tiempo real

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

Distribución de datos

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

Lago de datos

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

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## Integraciones (2)

Integración con Hadoop

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

Integración con Spark

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

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## Plataforma (3)

Escalado de máquinas

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

Preparación de datos

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

Integración con Spark

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

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## Tratamiento (2)

Procesamiento en la nube

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

Procesamiento de cargas de trabajo

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

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## Gestión de datos (6)

Integración de datos

Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.

Compresión de datos

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

Calidad de los datos

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

Análisis de datos integrado

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

Aprendizaje automático en la base de datos

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

Análisis de Data Lake

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

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## Integración (3)

Integración AI/ML

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

Integración de herramientas de BI

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

Integración de Data Lake

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

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## Despliegue (2)

On-Premise

Proporciona opciones de implementación local.

Nube

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

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## Rendimiento (7)

Escalabilidad

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

Recuperación ante desastres

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

Simultaneidad de datos

Permite el control de simultaneidad multiversión.

Gestión de la carga de trabajo

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

Indexación avanzada

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

Optimizador de consultas

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

Caché integrada

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

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## Apoyo (6)

Búsqueda de texto

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

Tipos de datos

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

Idiomas

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

Sistemas operativos

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

Multimodelo

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

Sistemas operativos

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

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## Seguridad (10)

Bloqueo de base de datos

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

Control de acceso

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

Encriptación

Cifrado nativo incorporado con administración de claves empresariales.

Autenticación

Proporciona autenticación multifactor con certificados.

Gobierno de datos

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

Seguridad de 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

Autorización basada en roles

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

Autenticación

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

Registros de auditoría

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

Encriptación

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

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## Administración (4)

Esquema de datos

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

Lenguaje de consulta

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

ACID - Queja

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

Replicación de datos

Proporciona replicación basada en registros o en desencadenadores.

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## Almacenamiento (2)

Modelo de datos

Almacena tablas de datos como columnas.

Tipos de datos

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

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## Disponibilidad (3)

Uso compartido automático

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

Recuperación automática

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

Replicación de datos

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

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## Latencia de consulta (2)

Menor latencia de consulta

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

Consultas continuas

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

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## Latencia de datos (2)

Menor latencia de datos

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

Rendimiento de la canalización de datos

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

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## Conectores (2)

Ingestión más rápida

Gestiona la construcción de canalizaciones entre dos protocolos.

Conectores integrados

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

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## Escala (2)

Base de datos escalable linealmente

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

Administración del almacenamiento

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

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## Arquitectura (2)

Seguridad de los datos

Permite ingerir datos de forma eficiente y segura.

Arquitectura sin bloqueo

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

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## IA generativa (2)

Generación de texto

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

Resumen de texto

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

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## Alternativas mejor valoradas

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Druid Comparaciones

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Snowflake

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InfluxDB

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Amazon Timestream

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##### Categorías en G2

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Bases de datos relacionales
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Procesamiento y Distribución de Grandes Datos
](https://www.g2.com/es/categories/big-data-processing-and-distribution)[
Almacén de Datos
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Bases de datos columnar
](https://www.g2.com/es/categories/columnar-databases)[
Bases de datos de series temporales
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Base de datos analítica en tiempo real
](https://www.g2.com/es/categories/real-time-analytic-database)

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##### Explorar Más

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Las mejores plataformas de portales de clientes basadas en la nube
](https://www.g2.com/es/discussions/what-are-the-best-cloud-based-client-portal-platforms)[
¿Qué firmas de consultoría financiera se especializan en la reducción de costos específicos de la industria y en la mejora del rendimiento financiero?
](https://www.g2.com/es/discussions/which-financial-consulting-firms-specialize-in-industry-specific-cost-reduction-and-financial-performance-improvement)[
¿Cuál es el mejor software de nómina para pequeñas empresas?
](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-the-best-payroll-software-for-small-businesses)

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Proveedores de VoIP mejor valorados para startups tecnológicas
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