OLTP vs OLAP: patrones y anti-patrones — consistencia, latencia y particionado

By Dataprix on 4 Diciembre, 2025 - 18:51

La frontera entre OLTP y OLAP

La distinción entre sistemas OLTP (Online Transaction Processing) y OLAP (Online Analytical Processing) representa una de las decisiones arquitectónicas más fundamentales en cualquier plataforma de datos empresarial. Sin embargo, la línea divisoria se ha difuminado considerablemente en los últimos años con la llegada de arquitecturas híbridas (HTAP), bases de datos distribuidas y requisitos de analítica en tiempo real..

Oracle Autonomous Database

Oracle Autonomous Database
Oracle Autonomous Database ofrece automatización del mantenimiento, ajuste automático de rendimiento y funciones de seguridad integradas.
Esta reseña presenta resultados de rendimiento para cargas analíticas y de Machine Learning, un resumen de modelos de coste y licenciamiento, y una comparativa con alternativas relevantes. Incluye una sección de preguntas frecuentes técnicas..

Panorama actual de motores de datos: RDBMS, NewSQL, NoSQL, series temporales, grafos , grafos y su lugar en la arquitectura

By Dataprix on 23 Octubre, 2025 - 20:32

Panorama actual de motores de datos

La elección del motor de datos correcto puede suponer la diferencia entre una arquitectura que escala con elegancia y un cuello de botella perpetuo de 2 millones de euros anuales. Este capítulo desmitifica el zoo de bases de datos modernas y ofrece un marco de decisión práctico basado en patrones de acceso, no en tendencias tecnológicas..

Principios de arquitectura de datos: modularidad, observabilidad, escalabilidad, seguridad y coste

19 Septiembre, 2025 - 20:33 By Dataprix

5 principios de la arquitectura de datos
La arquitectura de datos moderna ya no se define solo por la tecnología que la soporta, sino por los principios que la orientan. En un entorno donde la presión por innovar convive con el riesgo de sobrecostes, ciberamenazas y sistemas cada vez más complejos, los CIOs y arquitectos necesitan guías claras que trasciendan las modas tecnológicas.
Este capítulo aborda los cinco principios universales de la arquitectura de datos..

Amazon SageMaker

Amazon Sagemaker Studio

Amazon SageMaker es una solución de aprendizaje automático que permite a científicos de datos y desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Es compatible con el aprendizaje por lotes y en línea, y viene con algoritmos preconstruidos para casos de uso comunes..

Suscribirse a observabilidad