Comparación de rendimiento: TimescaleDB vs. Amazon Timestream

• "TimescaleDB es 6000 veces más rápido en inserciones, 5 a 175 veces más rápido en consultas y cuesta entre 150 y 200 veces menos"

• "Amazon Timestream es lento, caro y además carece de funciones clave como respaldo/restauración/actualización/eliminación"

• Inserción de 1,000 millones de métricas: 5 minutos vs. más de 300 horas

• Amazon Timestream cuesta $336; TimescaleDB totalmente gestionado cuesta $2.18; ejecutar TimescaleDB de código abierto en una VM propia cuesta $1.50

• Resultado de revisar la guía de desarrollo de 240 páginas de Amazon Timestream

→ No aparece el término Recovery/Restore. La palabra Backup aparece una vez, pero es para decir que no hay respaldos: "guárdenlo ustedes mismos por su cuenta como desarrolladores"

→ No hay forma de hacer DELETE/UPDATE de los datos. Para borrarlos hay que hacer Drop de la tabla, y ni siquiera hay manera de restaurarla después

→ Como TimescaleDB está basado en PostgreSQL, se pueden usar directamente herramientas como pg_dump/pg_restore/pg_basebackup

• El Time Series Benchmark Suite usado en la prueba está publicado en GitHub

[xguru]

Es un texto tremendamente agresivo.

Del lado de Timescale, siempre han sido cautelosos con que, al menos en bases de datos de series temporales, AWS tome software open source existente y gane dinero con eso...

A través de la Timescale License (TSL), lo publican de forma completamente gratuita, pero solo prohíben crear un as-a-Service con ello.

La competencia está interesante.

• Lanzamiento de TimescaleDB 2.0 https://es.news.hada.io/topic?id=3112

• Timescale publica gratis TimescaleDB multinodo https://es.news.hada.io/topic?id=2138

Yo veo que AWS sacó MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) porque Kinesis tenía un rendimiento muy inferior al de Kafka...

¿Será igual en el lado de las bases de datos de series temporales?