En el mundo actual, donde la velocidad y precisión en el procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real se han convertido en un factor decisivo para las empresas, contar con herramientas eficientes y confiables es esencial. Apache Flink, reconocida plataforma de procesamiento en streaming, ha sido una opción popular para muchas organizaciones. Sin embargo, la demanda creciente por soluciones aún más rápidas, integradas y fáciles de manejar ha llevado al desarrollo de nuevas herramientas que prometen revolucionar este campo. Epsio se erige como una alternativa robusta y sorprendente, destacándose por ser hasta 7 veces más rápida que Flink sin sacrificar la consistencia y fiabilidad de los datos procesados. Epsio, un motor de streaming SQL que permite la creación de vistas incrementales directamente dentro de la propia base de datos, ha sido diseñado con una filosofía clara: integración absoluta sin fricciones con el entorno de base de datos existente, y velocidad de clase mundial.
A diferencia de Flink y otras herramientas que requieren componentes externos, como Debezium y Kafka para replicación y transmisión de datos, Epsio destaca por su arquitectura autosuficiente que elimina la necesidad de instalación y configuración de módulos adicionales. Esto se traduce en un despliegue más sencillo y un entorno operacional menos complejo para los equipos técnicos. Un aspecto fundamental que diferencia a Epsio de sus competidores es su enfoque en la precisión absoluta. Muchos motores de streaming tradicionales enfrentan el problema de la inconsistencia entre tablas debido a que procesan datos de forma independiente para cada una de ellas. Esto puede resultar en resultados incorrectos o desfasados que, en entornos empresariales, pueden generar consecuencias significativas.
Epsio aborda esta problemática operando en estricto alineamiento con la base de datos, garantizando que las vistas y agregados sean consistentes y reflejen el estado real y actualizado de la información. La comparación entre Epsio y Flink ha sido evaluada en pruebas rigurosas utilizando el benchmark TPC-DS, un estándar en la industria para simular escenarios de negocios minoristas reales con estructuras de datos complejas y consultas exigentes. Durante estas pruebas, se analizaron diversas consultas de agregación que representaban casos de uso comunes, desde conteos simples hasta análisis complejos de comportamiento del cliente en diferentes canales de venta. Los resultados fueron impresionantes: en las cuatro consultas evaluadas, Epsio superó a Flink con factores de rendimiento que oscilaron entre 7.7 y 21.
4 veces más rápido. La infraestructura empleada para estas pruebas consistió en instancias de Google Cloud Platform N2 con 16 CPUs virtuales y 64 GB de RAM, configuradas para garantizar un ambiente estable y capaz de manejar grandes volúmenes de datos (aproximadamente 1 billón de filas en la base de datos). En contraste con Flink, que necesitó la integración de Debezium para replicar los cambios desde PostgreSQL hacia Kafka y subsecuentemente a Flink, Epsio operó directamente con el flujo de cambios generados por la base de datos sin intermediarios. El beneficio de esta integración directa no solo se refleja en la mejora de la latencia y el rendimiento, sino también en la reducción de la complejidad operativa. Los equipos técnicos no necesitan gestionar múltiples sistemas interconectados, lo que minimiza los riesgos de fallos y dificulta menos el mantenimiento.
Además, Epsio permite a los usuarios crear y administrar vistas incrementales directamente con sentencias SQL estándar en su base de datos, simplificando así la adopción y el desarrollo de soluciones. Analizando con más detalle algunas de las consultas utilizadas en el benchmark, la primera consistió en un conteo simple sobre la tabla store_sales con aproximadamente 288 millones de filas. Esta prueba enfatiza la capacidad del sistema para manejar grandes volúmenes de datos con una agregación sencilla. Epsio logró completar esta consulta 7.77 veces más rápido que Flink, demostrando eficiencia en el procesamiento de datos en movimiento y la aplicación rápida de operaciones.
Otra consulta centró su análisis en agregaciones de ventas agrupadas por fecha y atributos del producto, generando un resultado con cerca de 4.8 millones de filas. Este tipo de consultas involucra combinaciones complejas y agregaciones múltiples, lo que exigen una capacidad sólida de manejo de joins y cálculos. En este escenario, Epsio alcanzó una mejora de rendimiento de 9.05 veces en comparación con Flink.
La tercera prueba puso a prueba la capacidad de gestión de datos altamente agregados, realizando análisis de ventas por grupos horarios y otras segmentaciones que finalmente condensaron el resultado a unas pocas miles de filas, sin perder la complicación de las relaciones internas entre los datos. Este caso representó el mayor salto de rendimiento, con Epsio siendo 21.44 veces más rápido que Flink, una diferencia notable que puede representar horas o días menos de procesamiento en ambientes productivos. Finalmente, la consulta más compleja evaluó las tendencias de compra de clientes en diferentes canales (tienda física, catálogo y web) durante dos años consecutivos, comparando crecimientos y comportamientos específicos entre estos canales. Esta consulta resalta la capacidad para manejar múltiples operadores y mover grandes volúmenes de datos a través de ellos sin pérdidas significativas de rendimiento.
Epsio superó a Flink en esta compleja carga de trabajo con un factor de 10.49 veces más rápido. Los beneficios no terminan en la velocidad. La facilidad de despliegue de Epsio y su capacidad para trabajar con el SQL tradicional minimizan la curva de aprendizaje y permiten que las empresas integren análisis avanzados y vistas incrementales sin una reingeniería de sus procesos actuales. Esto puede ser crucial para organizaciones con grandes infraestructuras, que buscan mejorar la eficiencia sin interrumpir sus flujos de trabajo establecidos.
