La arquitectura es genuinamente diferente de las soluciones basadas en ClickHouse y Postgres. El almacenamiento de objetos es de primera clase (no una idea secundaria de jerarquización), por lo que los costos se mantienen predecibles a medida que crece el volumen de telemetría. La ingestión nativa de OTLP significa que pasamos del SDK a SQL consultable sin cola, sin trabajadores, sin canal de transformación. Para la observabilidad de IA específicamente, las convenciones semánticas de Gen-AI aterrizan directamente como columnas, lo que hace que la construcción de paneles de costos y latencia sea sencilla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Es un proyecto más joven, y ocasionalmente te encontrarás con bordes ásperos antes que el ecosistema más amplio. Nos encontramos con algunos errores (parámetros de marca de tiempo binaria en modo clúster, codificación Unicode en resultados de consultas) que necesitaban atención. Pero el equipo es muy receptivo y todo fue solucionado dentro de los 2 días posteriores al informe. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
