Dremio vs. Druid: Cuál es la mejor herramienta de almacenamiento de datos para su organización

Para aquellos que necesitan acceder y analizar grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa, existen varias opciones en el mercado. En este artículo, compararemos las características y capacidades de dos herramientas de almacenamiento de datos: Dremio y Druid. De esta manera, podrás elegir la opción que mejor se ajuste a las necesidades de tu organización.

¿Qué es Dremio?

Dremio es una plataforma de "data lakehouse" que permite a las organizaciones gestionar sus datos provenientes de diversas fuentes. Con integraciones amplias y herramientas intuitivas, Dremio brinda a los usuarios un control total sobre sus flujos de trabajo y procesos de análisis de datos.

¿Qué es Druid?

Druid es una base de datos distribuida de código abierto que admite flujos de trabajo de datos, visibilidad y análisis ad hoc. Los usuarios de la plataforma Druid pueden construir aplicaciones analíticas de datos o integrarse con canalizaciones de datos existentes para obtener información valiosa de sus conjuntos de datos.

Comparación en detalle: Dremio vs. Druid

Métodos de preparación y almacenamiento de datos

Dremio ofrece autorservicio en la curación y compartición de datos, permitiendo a los usuarios preparar sus datos para su uso sin necesidad de hacer copias de los mismos. Este sistema de almacenamiento de datos se integra con AWS Glue, lo que permite acceder a conjuntos de datos sin necesidad de realizar una preparación adicional. Dremio combina conjuntos de datos de diferentes almacenamientos y admite consultas SQL para procesarlos.

Dremio utiliza Data Reflections para los datos de origen, los cuales se mantienen en una representación columnar basada en Apache Parquet y Apache Arrow. Utiliza métodos de compresión que incluyen codificación delta, codificación de diccionario y codificación de longitud de ejecución. Dremio admite compresores snappy para operaciones de almacenamiento en disco, lo que ayuda a ahorrar espacio.

Por su parte, Druid cuenta con funciones de preparación de datos para una ingestión y utilización sencillas dentro de la plataforma. Su conexión con la interfaz de usuario de terceros, Metatron, proporciona soluciones para una preparación de datos fácil, lo que permite a los usuarios analizar y visualizar rápidamente sus datos. Los usuarios también pueden implementar la tecnología Apache Spark para el proceso de preparación de datos, ya que realizar cálculos con Spark prepara los datos para su ingestión en el sistema Druid.

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Además, Druid utiliza estrategias de compactación para ahorrar espacio de almacenamiento de datos y optimizar el tamaño de los segmentos en la base de datos. Esto puede mejorar el rendimiento, ya que los segmentos optimizados requieren menos procesamiento y memoria para la ingestión y consulta de datos. Otras estrategias de Druid para ahorrar espacio en disco incluyen la consolidación de datos en el momento de la ingestión y la utilización de particionamiento de segmentos.

Ingeniería de datos y funciones SQL

La plataforma totalmente gestionada de Dremio facilita el proceso de ingeniería de datos al simplificar la gestión de canalizaciones de datos, prevenir la proliferación de datos y los informes inconsistentes, y proporcionar gobernabilidad y trazabilidad incorporadas.

La aceleración transparente de consultas y el uso de SQL DML en el "lakehouse" de Dremio ofrecen capacidades de procesamiento de datos más rápidas y amplias. La plataforma permite una amplia gama de funciones SQL, como Aggregate, Binary, Bitwise, Boolean, Conditional, Context, Conversion, Data Generation, Datatype, Date/Time, Math, Percentile, String y Window.

Druid se utiliza principalmente para consultas de inteligencia empresarial en datos históricos y en tiempo real. Los datos pueden consultarse a través de JSON sobre HTTP y SQL, y Druid SQL puede traducir SQL en consultas nativas de Druid.

Druid SQL es la capa de SQL integrada que permite realizar más consultas SQL mediante la solución; el software luego ejecuta las consultas en función del tipo de origen de datos. Druid es compatible con muchas funciones y tipos de SQL, como funciones de agregación, funciones de cadena multivalor, funciones escalares, consultas de metadatos, exploraciones, búsquedas, límites, ordenamientos, agrupaciones, desplazamientos, identificadores y literales, parámetros de contexto, límites de tiempo y parámetros dinámicos.

Integración e implementación

Dremio permite a los usuarios construir paneles interactivos a través de conectores nativos. Funciona con muchas fuentes de datos y herramientas de inteligencia empresarial, como bases de datos relacionales, fuentes en la nube, sistemas de archivos locales, Hadoop, AWS, Microsoft, IBM y StreamSets. Además, las opciones de conexión permiten a los usuarios analizar datos de fuentes externas.

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Los usuarios pueden utilizar la API de Dremio dentro de sus flujos de trabajo de datos automatizados. La plataforma admite la integración de proveedores de identidad social, así como el cumplimiento de SOC 2 Tipo II y GDPR, lo que ofrece seguridad en todo el proceso de datos.

La plataforma de código abierto Druid tiene integraciones con diversas soluciones de inteligencia empresarial, lo que permite realizar transmisiones de datos en grandes conjuntos de datos desde "data lakes", buses de mensajes y otras fuentes de datos. Las organizaciones pueden utilizar la solución con otras herramientas de procesamiento de datos, como bases de datos de series temporales, sistemas de búsqueda y almacenes de datos.

Ejemplos de otras herramientas de software complementarias que se pueden integrar con Druid incluyen Apache Kafka, HDFS, AWS S3 y AWS Kinesis. El software de Druid se puede implementar localmente y en la nube en cualquier entorno Nix en hardware convencional.

Elegir el software de almacenamiento de datos adecuado

Druid puede ser una excelente opción para aquellos usuarios que desean traducir fácilmente SQL en consultas nativas para obtener información más rápidamente. Dremio puede ser una mejor opción para una organización que desea realizar menos procesamiento de preparación de datos. Al considerar las características de cada herramienta de almacenamiento de datos, los compradores pueden elegir las mejores opciones para sus requerimientos de gestión de datos.

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