{"id":15093,"date":"2023-11-27T05:51:48","date_gmt":"2023-11-27T13:51:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=15093"},"modified":"2025-06-13T21:54:28","modified_gmt":"2025-06-14T04:54:28","slug":"couchbase-capella-columnar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-capella-columnar\/","title":{"rendered":"Couchbase Capella Columnar a\u00f1ade un servicio de an\u00e1lisis de datos en tiempo real"},"content":{"rendered":"<p><strong>El nuevo servicio columnar de Capella a\u00f1ade an\u00e1lisis de datos en tiempo real para ayudar a las organizaciones a crear aplicaciones modernas y adaptables en tiempo real.<\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Hoy, en <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-booth-aws-reinvent-2023\/\">AWS re:Invent<\/a>, Couchbase anunci\u00f3 el servicio columnar Capella, un nuevo servicio de an\u00e1lisis de datos en tiempo real para nuestra plataforma de datos en la nube que permite aplicaciones adaptables en tiempo real. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Capella columnar es un servicio que introduce un almac\u00e9n columnar y una amplia integraci\u00f3n de datos dentro de nuestra base de datos como servicio (DBaaS), permitiendo as\u00ed <strong>an\u00e1lisis de datos en tiempo real<\/strong> en la misma plataforma que <strong>cargas de trabajo de aplicaciones operativas<\/strong>. Al converger las aplicaciones operativas y anal\u00edticas en tiempo real en una plataforma de base de datos, Couchbase elimina las fricciones para ofrecer experiencias de cliente de primera calidad, especialmente las que incorporan inteligencia artificial. Llamamos a estas experiencias aplicaciones adaptativas porque ofrecen una hiperpersonalizaci\u00f3n contextualizada, habilitada por c\u00e1lculos anal\u00edticos en tiempo real, entre otras caracter\u00edsticas.\u00a0 <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Nos dimos cuenta de que el verdadero an\u00e1lisis de datos en tiempo real s\u00f3lo puede realizarse si los c\u00e1lculos se procesan simult\u00e1neamente y junto con la aplicaci\u00f3n en ejecuci\u00f3n. Y s\u00f3lo pueden ser \u00fatiles si estos resultados anal\u00edticos en tiempo real se escriben inmediatamente en la base de datos operativa y en las aplicaciones a las que sirve. Este tipo de conciliaci\u00f3n entre la anal\u00edtica en tiempo real y las aplicaciones operativas ha confundido al sector de las bases de datos durante d\u00e9cadas.<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Couchbase anuncia el nuevo servicio columnar Capella\" width=\"900\" height=\"506\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ndh5ftlExxs?feature=oembed&#038;enablejsapi=1&#038;origin=https:\/\/www.couchbase.com\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h2>\u00bfPor qu\u00e9 es tan dif\u00edcil hacer operativo el an\u00e1lisis de datos en tiempo real?<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Seg\u00fan Forrester, 73% de los datos de la empresa NO se utilizan en anal\u00edtica, y 40% de los proyectos de big data FALLARON a la hora de aportar valor. \u00bfPor qu\u00e9?  Porque se tarda demasiado tiempo en convertir cualquier conocimiento anal\u00edtico en una acci\u00f3n operativa, especialmente cuando tanto la medida anal\u00edtica como la aplicaci\u00f3n operativa se basan en m\u00faltiples bases de datos relacionales y NoSQL, un ETL complicado y puntos de integraci\u00f3n imposibles de entender.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">El an\u00e1lisis de datos en tiempo real requiere muchos datos<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los an\u00e1lisis suelen consumir grandes vol\u00famenes de datos cuya persistencia en el almacenamiento y agregaci\u00f3n de c\u00e1lculos resultan caras. Los c\u00e1lculos llevan demasiado tiempo cuando se consultan y agregan grandes vol\u00famenes de datos, y los escaneos de filas son caros. La industria de la anal\u00edtica naci\u00f3 para resolver estos problemas de volumen y latencia.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los sistemas anal\u00edticos adoptaron \"cubos\" OLAP que almacenan medidas precalculadas para evitar el gasto de ejecutar c\u00e1lculos repetidamente.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Por este motivo, los sistemas anal\u00edticos tambi\u00e9n adoptaron un modelo de almacenamiento en columnas m\u00e1s \u00e1gil que permit\u00eda consultar s\u00f3lo las dimensiones espec\u00edficas de los datos que se deseaban, en lugar de escanear cada fila en cada columna.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Esta es tambi\u00e9n la raz\u00f3n por la que los sistemas anal\u00edticos modernos escalan los recursos de computaci\u00f3n por separado de los recursos de almacenamiento.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tenga en cuenta que Big Data fue una fuerza centralizadora, as\u00ed como la computaci\u00f3n en nube, y el an\u00e1lisis de streaming, que tratan de reducir el problema del volumen de datos y hacerlo manejable.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Sin embargo, todo esto no ha servido para abordar la capacidad de hacer operativas autom\u00e1ticamente las medidas anal\u00edticas dentro de las aplicaciones, con el fin de hacer que las aplicaciones sean inmediatamente m\u00e1s inteligentes.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">\u00bfC\u00f3mo hacer que los an\u00e1lisis de datos en tiempo real sean procesables?\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Las medidas anal\u00edticas en tiempo real (tambi\u00e9n conocidas como \"Insights\") siguen siendo demasiado dif\u00edciles de hacer operativas dentro de las aplicaciones empresariales. Cuando trabajaba para un proveedor de herramientas de inteligencia empresarial, sol\u00edamos decir que hac\u00edamos, <em>Informaci\u00f3n pr\u00e1ctica<\/em> con nuestros cuadros de mando interactivos. Pero la informaci\u00f3n procesable sigue siendo un mito porque no hab\u00eda forma de incorporar medidas anal\u00edticas, derivadas de grandes y diversas cantidades de datos empresariales, dentro de las aplicaciones sin intervenci\u00f3n humana. Siempre era necesario que una persona pulsara un bot\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La mayor\u00eda de los sistemas anal\u00edticos <\/span><span style=\"font-weight: 400\">no<\/span><span style=\"font-weight: 400\"> Los valores de los datos derivados que calculan se introducen en los sistemas operativos. Por lo general, s\u00f3lo presentan sus resultados en forma de \"cuadros de mando\", que son excelentes para su visualizaci\u00f3n, pero dif\u00edciles de agilizar la toma de medidas. El retraso en la adopci\u00f3n de medidas suele ser de minutos a d\u00edas. <\/span><b>Esta es la brecha de latencia de escritura<\/b><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0y es un problema de hace 50 a\u00f1os. Por eso la anal\u00edtica casi nunca es una actividad \"en tiempo real\", como lo es una transacci\u00f3n de base de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Couchbase Columnar eliminar\u00e1 la brecha de latencia de escritura-retroceso para las aplicaciones operativas.\u00a0\u00a0<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Nuestro servicio Columnar de Capella ampliar\u00e1 las capacidades anal\u00edticas en tiempo real disponibles en Couchbase. El servicio Columnar a\u00f1ade lo siguiente a Capella:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Un nuevo sistema orientado a columnas, Log-Structured Merge (LSM) m\u00e1s B-tree estructurado <strong>motor de almacenamiento<\/strong> construido para ampliar el rendimiento anal\u00edtico y la capacidad de Capella. Ofrece una compresi\u00f3n impresionante y un acceso de alta velocidad basado en columnas a sus datos. Este motor sin servidor escalar\u00e1 din\u00e1micamente mientras contiene terabytes de datos anal\u00edticos. Sus datos se almacenan en AWS S3 y se separan de nuestras caracter\u00edsticas de c\u00f3mputo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Hemos mejorado nuestro <strong>motor de c\u00e1lculo<\/strong>, lo que permite realizar c\u00e1lculos en tiempo real independientemente del tama\u00f1o de los datos. Esta funci\u00f3n de agregaci\u00f3n utiliza SQL++ para las consultas e incluye la funci\u00f3n <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/second-patent-granted-to-couchbase-for-cost-based-optimization\/\">Optimizador basado en costes patentado por Couchbase<\/a> para garantizar un rendimiento excepcional incluso cuando las consultas son complejas.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Capacidad de ingesta en tiempo real gracias a <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/how-to-configure-couchbase-confluent-kakfa-sink-connector\/\">Apache Kafka<\/a>es capaz de conectarse, capturar y extraer datos de casi cualquier base de datos o aplicaci\u00f3n. Este proceso tambi\u00e9n transforma los datos extra\u00eddos en estructuras JSON f\u00e1ciles de desarrollar mientras est\u00e1n en tr\u00e1nsito. Imagine <em>ingesta en tiempo real<\/em> \u00a1de objetos BSON en Capella columnar!<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Lecturas, importaciones (y exportaciones) basadas en archivos para datos almacenados en AWS S3, incluidos JSON, Parquet, Avro, CSV y otros formatos de texto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Codificaci\u00f3n conversacional mediante <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/genai-a-new-tool-in-the-developer-toolbox\/\">Capella iQ<\/a>para permitir a los desarrolladores utilizar interacciones de lenguaje natural con ChatGPT (o eventualmente su modelo de lenguaje generativo AI favorito) para el desarrollo de SQL++.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Compatibilidad nativa con <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/tableau-couchbase-analytics-connector\/\">Tableau<\/a> y PowerBI para el desarrollo anal\u00edtico y la visualizaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\"><strong>Nuevas API de datos<\/strong> para leer y escribir medidas anal\u00edticas en aplicaciones operativas basadas en Capella. Esto elimina el problema de d\u00e9cadas de antig\u00fcedad de integrar an\u00e1lisis de datos en tiempo real en las aplicaciones.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Esto se traduce en la capacidad de ejecutar c\u00e1lculos anal\u00edticos a gran escala y en tiempo real que pueden utilizarse a medida que se dispone de nuevos datos en aplicaciones impulsadas por este y otros servicios de Capella, como Key\/Value, Query, Search, Eventing y Mobile App Services. Los clientes pueden crear y ofrecer aplicaciones adaptables que incorporen resultados anal\u00edticos en tiempo real.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-15111 size-full\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836.png\" alt=\"Diagram: Modern data platform for real-time adaptive applications\" width=\"2548\" height=\"1414\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836.png 2548w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836-300x166.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836-1024x568.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836-768x426.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836-1536x852.png 1536w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836-2048x1137.png 2048w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/11\/image_2023-11-26_190811836-1320x733.png 1320w\" sizes=\"auto, (max-width: 2548px) 100vw, 2548px\" \/><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">\u00bfQu\u00e9 hace que Capella Columnar sea mejor para aplicaciones que necesitan an\u00e1lisis en tiempo real?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Es la primera vez que una \u00fanica plataforma de bases de datos crea contenedores de almacenamiento especializados y optimizados tanto para datos operativos transaccionales como para datos anal\u00edticos, que se almacenan mejor en formato columnar. Cada contenedor de almacenamiento, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/magma-next-gen-document-storage-engine\/\">Magma<\/a> para datos operativos y columnar para datos anal\u00edticos, se basa en un dise\u00f1o Log-Structured Merge (LSM), que no s\u00f3lo es r\u00e1pido, sino que ofrece una mejor compresi\u00f3n, rendimiento IO y utilizaci\u00f3n de recursos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Es como poder flotar y volar al mismo tiempo.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3>\u00bfNo tiene esto tambi\u00e9n MongoDB Atlas?<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">No, MongoDB ha anunciado <em>\u00cdndices de almac\u00e9n de columnas<\/em>que es una estructura de indexaci\u00f3n duplicada contra los datos que persisten en su motor de almacenamiento singular, WiredTiger. Todos los datos se siguen almacenando en WiredTiger, el equivalente de MongoDB a <a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/server\/current\/learn\/buckets-memory-and-storage\/storage-engines.html\">Tienda de sof\u00e1s<\/a>. WiredTiger consume 50% de memoria disponible cuando est\u00e1 en uso, que es una de las razones por las que <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-capella-outshines-dynamodb-mongodb-redis-speed-functionality-tco\/\">MongoDB no escala<\/a> tan eficientemente como Couchbase y Capella.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El enfoque de Couchbase ofrece un mejor rendimiento y mejores oportunidades de incorporar datos externos para el an\u00e1lisis sin contaminar ni hinchar el almacenamiento de los datos operativos. As\u00ed, ambos motores trabajan y escalan sus cargas de trabajo de forma independiente mientras conviven en el mismo cl\u00faster.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">\u00bfQu\u00e9 es una aplicaci\u00f3n adaptativa?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Una aplicaci\u00f3n adaptativa puede ajustar su comportamiento y sus funciones en tiempo real en funci\u00f3n de diversos factores, como las preferencias del usuario, las condiciones ambientales, la entrada de datos o las circunstancias cambiantes. El objetivo de las aplicaciones adaptativas es ofrecer una experiencia de usuario hiperpersonalizada y con capacidad de respuesta adaptando din\u00e1micamente su funcionalidad a las necesidades espec\u00edficas y al contexto actual del usuario.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Principales caracter\u00edsticas de las aplicaciones adaptativas<\/span><\/h3>\n<p><b>Hiperpersonalizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Las aplicaciones adaptativas pueden personalizar su interfaz de usuario, contenido y funcionalidad para ajustarse a la situaci\u00f3n, preferencias y requisitos de cada usuario. Esta personalizaci\u00f3n puede aumentar la satisfacci\u00f3n y la productividad del usuario.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><b>Conocimiento del contexto<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Las aplicaciones adaptativas pueden adaptarse en funci\u00f3n del contexto actual, que puede incluir factores como la ubicaci\u00f3n, el tipo de dispositivo, las condiciones de la red, la hora del d\u00eda y los comportamientos pasados y presentes.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por ejemplo, una aplicaci\u00f3n de navegaci\u00f3n puede adaptar sus sugerencias de ruta en funci\u00f3n de las condiciones del tr\u00e1fico y los tiempos de conducci\u00f3n en tiempo real.<\/span><\/p>\n<p><b>Aprendizaje e inteligencia<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Las aplicaciones adaptativas incorporar\u00e1n aprendizaje autom\u00e1tico predictivo, inteligencia artificial, c\u00e1lculos en tiempo real y conversaciones de IA generativa para analizar continuamente el comportamiento del usuario y mejorar su capacidad de adaptaci\u00f3n. Pueden aprender de interacciones anteriores para hacer mejores predicciones y recomendaciones inmediatas.<\/span><\/p>\n<p><b>Flexibilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Las aplicaciones adaptativas est\u00e1n dise\u00f1adas para ser flexibles, ricas en funciones y f\u00e1cilmente configurables. Los datos de las aplicaciones adaptables deben estar disponibles en formatos flexibles como JSON para poder crear o modificar entradas de datos imprevistas, como mejorar los perfiles de cuenta con nuevos atributos de personalizaci\u00f3n o almacenar las indicaciones y respuestas de las conversaciones con LLM.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><b>Personalizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Los usuarios pueden tener la opci\u00f3n de ajustar la configuraci\u00f3n o proporcionar comentarios para ayudar a la aplicaci\u00f3n a adaptarse a sus necesidades.<\/span><\/p>\n<p><b>Automatizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Pueden automatizar determinadas tareas y procesos, facilitando a los usuarios la consecuci\u00f3n de sus objetivos sin intervenci\u00f3n manual.<\/span><\/p>\n<p><b>C\u00e1lculo<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Pueden instigar y responder a datos calculados, como el inventario en tiempo real, la planificaci\u00f3n y estimaci\u00f3n de la capacidad u otras m\u00e9tricas anal\u00edticas en tiempo real. Por eso necesit\u00e1bamos a\u00f1adir el servicio columnar de Capella.<\/span><\/p>\n<p><b>Rendimiento excepcional<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Las aplicaciones adaptativas deben ser capaces de reaccionar en tiempo real para no perder una oportunidad de respuesta. La latencia es el enemigo de las aplicaciones adaptativas.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><b>Edge y m\u00f3vil<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Las aplicaciones adaptativas ser\u00e1n intr\u00ednsecamente m\u00f3viles y operar\u00e1n en el borde debido a los comportamientos de sus usuarios. Los dispositivos m\u00f3viles ser\u00e1n un lugar clave desde el que se originar\u00e1n los datos de las aplicaciones adaptativas y el destino para el que se consumir\u00e1n sus datos.<\/span><\/p>\n<p><b>Situacional<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Las aplicaciones adaptativas anticipar\u00e1n y ejecutar\u00e1n acciones que aporten datos y funcionalidades de la aplicaci\u00f3n al usuario, sin que \u00e9ste lo haya solicitado.<\/span><\/p>\n<p><b>Conexi\u00f3n cruzada: <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Las aplicaciones adaptativas conectar\u00e1n entre s\u00ed la informaci\u00f3n de personalizaci\u00f3n de cuentas de los servicios que el usuario haya optado por utilizar, de forma que los programas de fidelizaci\u00f3n de su banco, aerol\u00ednea y hotel coordinar\u00e1n acciones entre s\u00ed, como subirle de categor\u00eda en tiempo real mientras cruza el umbral hacia el estatus \"platino\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre las aplicaciones adaptables, consulte el nuevo informe de Forrester sobre la hoja de ruta del mercado,<\/span><a href=\"https:\/\/www.forrester.com\/report\/translytical-architecture-2-0-evolves-to-support-distributed-multimodel-and\/RES180039\"> <span style=\"font-weight: 400\">La arquitectura transl\u00edtica 2.0 evoluciona para dar soporte a capacidades distribuidas, multimodelo y de inteligencia artificial.<\/span><\/a><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Resumen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El servicio columnar de Couchbase Capella permitir\u00e1 a los clientes:<\/span><\/p>\n<p><b>Mejorar la agilidad y el rendimiento.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Capella columnar funciona dentro de una aplicaci\u00f3n impulsada por Capella para permitir una ingesti\u00f3n r\u00e1pida y sin esquemas sin tener que realizar la extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga (ETL). El servicio puede distribuir datos de cargas de trabajo operativas para realizar an\u00e1lisis en tiempo real de los datos operativos e influir inmediatamente en el comportamiento de la aplicaci\u00f3n con esa informaci\u00f3n. Adem\u00e1s, la separaci\u00f3n de la computaci\u00f3n y el almacenamiento significa que Capella columnar puede escalar r\u00e1pidamente para satisfacer las cambiantes necesidades anal\u00edticas o de las aplicaciones.<\/span><\/p>\n<p><b>Ingesta de flujos desde fuentes de datos empresariales en tiempo real.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Con Capella columnar, los an\u00e1lisis operativos no se limitan \u00fanicamente a los datos operativos, ya que los usuarios pueden incluir conjuntos de datos externos JSON, relacionales, de streaming y de otro tipo procedentes de aplicaciones SaaS u otras fuentes de gesti\u00f3n de bases de datos. Capella columnar puede analizar una verdadera variedad de datos en una simple y \u00fanica sentencia. Por ejemplo, puede analizar datos de Couchbase, S3, BSON, Cassandra y MySQL en la misma sentencia.<\/span><\/p>\n<p><b>Mayor facilidad de uso para los desarrolladores.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Capella columnar utiliza el mismo <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/products\/n1ql\/\">Lenguaje de consulta SQL<\/a> en aplicaciones anal\u00edticas operativas y en tiempo real. Esto significa que los desarrolladores que ya conocen SQL pueden crear f\u00e1cilmente aplicaciones en una \u00fanica plataforma con un \u00fanico lenguaje de consulta en lugar de tener que utilizar dos lenguajes de consulta diferentes. El nuevo servicio tambi\u00e9n cuenta con un lenguaje natural<\/span> <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/ai-cloud-services\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Capella iQ<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> como copiloto de SQL++ para una codificaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida.<\/span><\/p>\n<p><b>Reducir la complejidad y los costes. <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Al converger los an\u00e1lisis operativos y en tiempo real en una plataforma de datos, los clientes pueden conseguir m\u00e1s con Capella y con un <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/how-couchbase-customers-reduce-tco\/\">menor coste total de propiedad<\/a> (TCO) en lugar de absorber el coste de una plataforma de base de datos para cargas de trabajo operativas y otra para anal\u00edtica en tiempo casi real. Adem\u00e1s, los equipos que conviertan datos JSON a bases de datos anal\u00edticas tradicionales ya no tendr\u00e1n que pasar por un complejo proceso de conversi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el servicio de columnas Capella<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/CapellaColumnar_Private_Preview_SignUp_LP.html\">Inscr\u00edbase en la vista previa privada<\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/youtu.be\/ndh5ftlExxs\"><span style=\"font-weight: 400\">Vea el anuncio en v\u00eddeo de la columna Capella<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/products\/analytics\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Explore nuestra p\u00e1gina web de an\u00e1lisis en tiempo real<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-is-generative-ai\/\"><span style=\"font-weight: 400\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestra estrategia de IA y Capella iQ<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El nuevo servicio columnar de Capella a\u00f1ade an\u00e1lisis de datos en tiempo real para ayudar a las organizaciones a crear aplicaciones modernas y adaptables en tiempo real. 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