ScyllaDB Reseñas y Detalles del Producto

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.

Me gusta el rendimiento de ScyllaDB, especialmente porque está influenciado por su indexación y por el hecho de que toda la base de datos está escrita en C++, lo que sirve como base para un DB NoSQL más rápido. Es excelente para almacenar nuestro sistema ERP, especialmente a medida que introducimos nuevas funciones y no estamos seguros del tamaño del esquema. Esta estructura de columnas anchas de NoSQL nos permite almacenar una amplia gama de datos. El rendimiento es excelente en comparación con MongoDB, y tiene una latencia muy baja. Experimentamos una disminución en la latencia mientras depurábamos a través del registro. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que la interfaz de usuario de ScyllaDB es muy minimalista. No tiene integración nativa para funciones en la nube como MongoDB o Firebase. Además, la transmisión en vivo requiere una configuración adicional en comparación con Firebase. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En Blockchain, manejamos una gran cantidad de datos de transacciones. ScyllaDB maneja escrituras y lecturas a alta velocidad sin ralentizarse para almacenar nuestros datos transaccionales de la cadena de Ethereum (u otras Blockchains) en nuestro almacenamiento local, solo para hacerlos más accesibles y rápidos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para obtener los mejores resultados absolutos, necesitas entender cómo modelar tus datos correctamente (claves de partición y claves de agrupamiento). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta ScyllaDB por sus significativos ahorros de costos y su compatibilidad con Cassandra. La simplicidad operativa y el ecosistema robusto lo hacen eficiente de usar. Valoro el alto rendimiento en menos nodos, lo que reduce los costos de infraestructura debido a la optimización de la CPU y la capacidad de trabajar con clústeres más pequeños. Las características de autoajuste y autooptimización ayudan a reducir la carga manual del DBA. También aprecio la fuerte comunidad y el soporte OEM, que reducen los riesgos de tiempo de inactividad y facilitan la adopción en entornos de producción. Además, encontré que la configuración inicial es muy fácil, especialmente con servicios gestionados, y el proceso es familiar para los usuarios de Cassandra pero simplificado para los nuevos usuarios, particularmente con scripts de ajuste automatizado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La curva de aprendizaje en torno a la arquitectura de fragmento por núcleo y su ajuste es pronunciada para los nuevos miembros del equipo que no están familiarizados con ella. La integración de monitoreo y el SDK para desarrolladores aún están rezagados en comparación con otras bases de datos como Cassandra. Aunque la pila de monitoreo nativa de ScyllaDB con Prometheus y Grafana funciona bien, requiere configuración y ajuste manual en comparación con los servicios de bases de datos gestionados como Azure y AWS, y usar herramientas de observabilidad populares como New Relic o DataDog con plantillas de alerta preconstruidas para fallos comunes sería mucho mejor que tener que escribir numerosas consultas en Prometheus. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta cómo la comunidad de ScyllaDB está creciendo en este momento. También me encanta que tengan un costo más bajo, especialmente como una startup o pequeña organización donde somos muy estrictos con los costos y esperamos muchas más características de los sistemas de bases de datos. La configuración inicial de ScyllaDB fue muy fácil para mí. La documentación es excelente para consultar, y simplemente creé un clúster y lo implementé en ScyllaDB Cloud fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En este momento, es una implementación de base de datos simple que he hecho, y todavía tenemos que migrar. Tenemos los datos de respaldo de Supabase, y aún tenemos que implementarlos en ScyllaDB. Así que creo que necesitaría tiempo para dar una mejor respuesta a eso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la arquitectura orientada al rendimiento de ScyllaDB y su compatibilidad con las herramientas existentes de Cassandra, lo que la hace eficiente y escalable. Su enfoque en la eficiencia y la escalabilidad se destaca como fortalezas clave para mí. Aprecio cómo permite reutilizar APIs y flujos de trabajo familiares sin cambios importantes durante las evaluaciones. Es excelente para evaluar disparidades del sistema, asegurando baja latencia y comportamiento predecible. Su uso eficiente del hardware subyacente y la facilidad de integración en arquitecturas de datos distribuidas que necesitan crecer mientras mantienen un rendimiento consistente lo hace valioso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una idea podría ser la curva de aprendizaje inicial, especialmente para las personas que son nuevas en los conceptos de bases de datos distribuidas o ajuste de rendimiento. Algunas configuraciones podrían necesitar algo de trabajo en eso. Y establecer una orientación más clara. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de ScyllaDB es su rendimiento y eficiencia. Maneja un rendimiento muy alto con baja latencia, lo cual es crítico para cargas de trabajo de datos en tiempo real y a gran escala. También aprecio que se mantenga compatible con el ecosistema de Cassandra, por lo que los equipos pueden adoptarlo sin cambios importantes. La forma en que utiliza los recursos de hardware de manera eficiente hace que las operaciones sean mucho más simples. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que encuentro desafiante con ScyllaDB es la curva de aprendizaje cuando se trata de ajustarlo y operarlo a gran escala. Aunque ofrece un rendimiento fuerte, los equipos aún necesitan un buen entendimiento de los sistemas distribuidos para aprovecharlo al máximo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo ScyllaDB para construir sistemas backend de alto rendimiento que necesitan grandes volúmenes de datos con muy baja latencia. Me gusta su rendimiento y latencia, ya que puede procesar un gran número de operaciones de lectura y escritura manteniendo el tiempo de respuesta rápido. También me gusta su capacidad para escalar fácilmente. Además, es escalable y compatible con las APIs de Apache Cassandra, lo que facilita mucho la integración con herramientas y sistemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que podría mejorarse en ScyllaDB es la complejidad de la configuración inicial. Para los principiantes, la configuración y ajuste del clúster pueden llevar tiempo y requieren conocimientos previos. Herramientas y configuraciones más simplificadas y amigables para principiantes, respuestas más claras para escenarios comunes de implementación y opciones de configuración automatizadas podrían ayudar a los desarrolladores a comenzar más fácilmente. Creo que guías más amigables podrían hacer el proceso mucho más fácil para los nuevos usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta el impresionante rendimiento y eficiencia de ScyllaDB, que ofrece una latencia muy baja incluso bajo cargas de trabajo pesadas. Su excelente uso del hardware disponible nos permite manejar grandes conjuntos de datos con menos nodos, lo que ayuda a reducir los costos operativos. La compatibilidad perfecta con Apache Cassandra también es una gran ventaja, ya que facilita la adopción mientras seguimos beneficiándonos de mejoras significativas en el rendimiento y la escalabilidad. Valoro cómo nos permite mantener nuestras API receptivas y los servicios estables durante picos de tráfico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un área que podría mejorarse en ScyllaDB es la curva de aprendizaje operativa. Aunque funciona extremadamente bien una vez configurado correctamente, ajustar y gestionar los clústeres puede requerir un sólido conocimiento de sistemas distribuidos. Algunas herramientas del ecosistema y la documentación también son menos maduras en comparación con Apache Cassandra, por lo que la resolución de problemas o configuraciones avanzadas pueden requerir un esfuerzo adicional. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ScyllaDB ofrece una latencia extremadamente baja y un alto rendimiento a gran escala, lo que ayuda a mantener un rendimiento predecible incluso bajo una carga pesada. Su arquitectura de fragmento por núcleo y su eficiente programación de E/S le permiten utilizar completamente el hardware moderno sin necesidad de ajustes constantes, y eso puede reducir el número de nodos que necesitamos. También aprecio que sea en gran medida compatible con Cassandra, aunque mucho más rápido, por lo que obtienes un modelo de datos y un ecosistema familiar, junto con mejores latencias de cola. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ScyllaDB todavía tiene una curva de aprendizaje, especialmente cuando se trata de modelado de datos y planificación de capacidad. Si te equivocas en el modelo o en la infraestructura subyacente, el rendimiento puede degradarse rápidamente. También asume que tienes un hardware sólido y que tomas decisiones cuidadosas en torno al almacenamiento y la memoria, por lo que es menos indulgente que las bases de datos más simples. Debido a eso, puede parecer excesivo para cargas de trabajo más pequeñas o más genéricas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.