ScyllaDB Reseñas y Detalles del Producto

Aprecio que ScyllaDB pueda almacenar una gran cantidad de datos sin problemas de rendimiento, lo cual es crucial para el entrenamiento de nuestro modelo de IA. El alto rendimiento nos permite leer y escribir datos rápidamente incluso durante cargas de trabajo pesadas, y su baja latencia significa que podemos alimentar datos a los modelos de IA muy rápidamente, reduciendo el tiempo de entrenamiento. El rendimiento se mantiene estable a medida que los datos crecen, lo que hace que nuestra canalización de IA sea fluida y confiable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El monitoreo de las anomalías de la base de datos se puede mejorar, hay pocas herramientas integradas en comparación con otras bases de datos. Al agregar un panel más simple y claro con gráficos para latencia, rendimiento y estado de los nodos en un solo lugar, mejores alertas y una vista más amigable para principiantes también harían que el monitoreo diario sea más fácil. La configuración inicial fue fácil, pero los principiantes sin ningún conocimiento podrían tardar más en configurarlo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento es realmente impresionante: estamos viendo una latencia mucho más baja y un rendimiento mucho mejor en comparación con lo que teníamos antes. El hecho de que sea compatible con Cassandra hizo que nuestra migración fuera bastante fluida, y sinceramente, las mejoras de velocidad por sí solas hicieron que valiera la pena el cambio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nos llevó bastante tiempo sentirnos cómodos con ello, especialmente viniendo de una configuración de base de datos más simple. La documentación está bien, pero a veces parece un poco escasa; pasamos demasiado tiempo buscando cosas en Google durante nuestro despliegue inicial. Nos encantaría ver más ejemplos prácticos y consejos de solución de problemas para cuando las cosas no salen como se planean. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Maneja grandes cargas de lectura y escritura sin ralentizarse. Los datos se dividen en fragmentos, por lo que cada nodo se encarga de su parte. Esto hace que el sistema sea rápido y estable. Los datos se mueven fácilmente entre nodos, y los trabajos se completan más rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que no me guste. Pero sería bueno si ScyllaDB pudiera tener gestión completa de usuarios y autenticación incorporada. De esa manera, no necesitaríamos usar otras herramientas para el control de acceso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A continuación se presentan las cosas que más me gustan de nuestro caso de uso de ScyllaDB:

- Funciona muy bien para nuestro sitio de compras en línea

- Capaz de manejar muchos clientes a la vez sin ralentizar el rendimiento

- Fácil de agregar más servidores cuando estamos ocupados durante el tiempo de ventas

- El catálogo de productos se carga súper rápido para los clientes

- Los datos del carrito de compras nunca se pierden

- Funciona bien con nuestras herramientas existentes

- Los pedidos de los clientes se procesan rápidamente incluso durante las horas pico Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Configurarlo por primera vez fue complicado

- No hay muchos tutoriales en línea para principiantes

- Algunas funciones que usábamos en nuestra antigua base de datos no están disponibles Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo ScyllaDB como una base de datos NoSQL para agregar datos de mensajes antes de transferirlos a servicios posteriores, donde su eficiencia destaca significativamente. ScyllaDB es más barato que DynamoDB, pero ofrece un rendimiento comparable o incluso superior en ocasiones, lo cual es muy beneficioso para una escalabilidad rentable. Aprecio la sintaxis similar a SQL que proporciona ScyllaDB, lo que mejora la usabilidad al facilitar la consulta y gestión de datos. La arquitectura de shard por núcleo es particularmente impresionante porque nos permite maximizar la utilización de la CPU, extrayendo niveles extraordinarios de rendimiento, lo cual es crítico para nuestras necesidades de procesamiento intensivo. Además, el equipo de soporte de ScyllaDB ha sido increíblemente activo y útil en la resolución de problemas, haciendo que la transición sea fluida e infundiendo confianza en la adopción de su sistema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro desafiante la falta de soporte para transacciones ligeras (LWT) a través de nodos o particiones. Esta limitación dificulta el manejo de transacciones de manera similar a PostgreSQL, donde las transacciones pueden involucrar múltiples tablas en la base de datos. Además, agradecería soporte incorporado para reintentos, que actualmente falta y afecta la facilidad de manejar transacciones de manera efectiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo ScyllaDB como la base de datos de alto rendimiento para mi aplicación de chat de voz en tiempo real, y estoy completamente impresionado por su capacidad para gestionar eficientemente información con estado con una velocidad y fiabilidad notables. ScyllaDB maneja efectivamente un gran volumen de lecturas y escrituras sin esfuerzo, eliminando la preocupación constante de que la base de datos se convierta en un cuello de botella. Su fiabilidad me permite centrarme en desarrollar las características de mi aplicación en lugar de ajustar constantemente el rendimiento. Además, su configuración fue sorprendentemente sencilla gracias a Docker, ya que simplemente descargué la imagen oficial de ScyllaDB y la añadí a mi archivo docker-compose.yml, lo que redujo significativamente la complejidad de la instalación. Su integración perfecta con mi aplicación Go a través del controlador gocql, junto con su operación dentro de Docker como parte de mi pila principal de desarrollo, subraya su adaptabilidad y facilidad de uso en diversos entornos de desarrollo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que la curva de aprendizaje para ScyllaDB es bastante pronunciada, especialmente para los recién llegados a las bases de datos NoSQL distribuidas. Pasar de un entorno SQL requiere un cambio significativo en el enfoque de modelado de datos, y entender conceptos como los niveles de consistencia, la replicación y los patrones de consulta no es sencillo. Esta complejidad puede ser abrumadora y requiere un esfuerzo dedicado para comprenderla completamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio ScyllaDB por su alto rendimiento y baja latencia en el manejo de cargas de trabajo NoSQL, lo que lo hace excepcionalmente útil para aplicaciones en tiempo real como IoT, finanzas y tecnología, especialmente al analizar datos de series temporales. ScyllaDB se destaca como un claro reemplazo para Apache Cassandra, ofreciendo soporte para la API de DynamoDB de AWS, lo que mejora su aplicabilidad y flexibilidad. Me encanta su arquitectura de hilo por núcleo, que asegura la máxima eficiencia de la CPU al eliminar la sobrecarga de cambio de contexto, resultando en una latencia ultra baja incluso bajo cargas pesadas. Esta característica, combinada con su rendimiento predecible y aislamiento de carga de trabajo automatizado, ofrece un rendimiento constante sin problemas de estabilidad, haciendo a ScyllaDB ideal para sistemas en tiempo real y de alta concurrencia. La base de datos sobresale en métricas clave de rendimiento como escalabilidad y eficiencia de costos, proporcionando un rendimiento 20 veces mejor y más predecible bajo carga pesada en comparación con otras bases de datos NoSQL como Cassandra, MongoDB y DynamoDB. También valoro el modelo en la nube que ofrece ScyllaDB, junto con su fuerte soporte para datos de series temporales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que la profundidad de la documentación es insuficiente, lo que dificulta comprender completamente todos los aspectos del software. El proceso de configuración podría ser más amigable para el usuario, posiblemente a través de una configuración basada en agentes. Hay un soporte inadecuado para casos de uso complejos como la migración y las integraciones en la nube como AWS. Además, las herramientas para la exportación o importación de datos necesitan mejoras. Me enfrenté a desafíos de hardware inicialmente, que fueron un obstáculo significativo durante la configuración de ScyllaDB. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ScyllaDB es rápida, altamente escalable y utiliza eficientemente todos los núcleos de la CPU. Maneja millones de operaciones por segundo con un rendimiento consistente, se escala fácilmente al agregar nodos y tiene una documentación excelente y práctica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es autogestionado y requiere un nivel bastante profundo de conocimiento técnico para operar de manera efectiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que ScyllaDB ofrece una fortaleza significativa en comparación con otras bases de datos, lo cual es una gran ventaja para mis proyectos. Aprecio particularmente su alto rendimiento y baja latencia, que son cruciales para mi trabajo. La arquitectura de hilo por núcleo es impresionante, proporcionando una escalabilidad lineal que apoya un crecimiento masivo de manera efectiva. Esta capacidad es lo que principalmente me atrae a usar ScyllaDB. Además, encontré que la configuración inicial es fácil, lo que la hace accesible incluso para tareas complejas. Calificaría la probabilidad de recomendar ScyllaDB a amigos o colegas bastante alta, en un 9.5 de 10. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que ScyllaDB podría beneficiarse de incorporar más funciones de orientación para el usuario. Similar a plataformas como Snowflake, tener recursos relacionados adicionales o guías sería útil para mejorar la experiencia del usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio la mejora significativa de ScyllaDB en las velocidades de lectura y escritura en comparación con Cassandra, lo cual es crucial para nuestro proyecto con una gran base de usuarios de alrededor de 80 millones. Valoro la compatibilidad de ScyllaDB con Cassandra, lo que permite un proceso de migración fácil. Además, la arquitectura de shard-por-núcleo es excelente para mejorar el rendimiento, especialmente en entornos con una alta base de usuarios. Aunque al principio tomó algo de tiempo entender su arquitectura, el potencial para un mayor rendimiento supera la curva de aprendizaje. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ScyllaDB no funciona bien en máquinas virtuales pequeñas. La configuración inicial tomó algo de tiempo para entender su arquitectura y mecanismos internos. Un modo de fijación de CPU relajado podría mejorar la estabilidad en hosts en la nube con exceso de suscripción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.