Couchbase Server 7.1 reduce drásticamente los costes de implementación
Esta nueva versión mejora el rendimiento y la eficiencia del almacenamiento, reduce el tamaño del clúster hasta 10 veces y disminuye el coste total de propiedad.
Couchbase Server 7.1 reduce drásticamente los costes de implementación
Redacción Data Center Market
Couchbase ha presentado la versión 7.1 de Couchbase Server. Ya disponible, esta nueva versión ofrece grandes mejoras en el rendimiento, la capacidad de almacenamiento y la amplitud de la carga de trabajo, incluyendo un mayor soporte de análisis operacional gracias a la integración directa con Tableau, todo ello reduciendo considerablemente los costes de implementación. Con Couchbase Server 7.1, los arquitectos empresariales y los equipos de desarrollo reducen significativamente el coste de creación y ejecución de las aplicaciones, al tiempo que obtienen una gran eficiencia operativa.
"Cada vez más empresas están experimentando los inconvenientes de desplegar arquitecturas de primera generación en la nube, siendo uno de ellos el coste de la proliferación de iniciativas en la nube", afirma Ravi Mayuram, director de tecnología de Couchbase. "Como resultado, las empresas actuales buscan consolidar los recursos de infraestructura para invertir menos y reducir la complejidad de sus arquitecturas de datos con bases de datos multi-modelo. Esta nueva versión hace eso y mucho más, ya que ayuda a reducir el tamaño de los clusters a la vez que proporciona un mayor rendimiento, una mayor capacidad de datos y un acceso más sencillo a la analítica activa a través de Tableau. Con Couchbase Server 7.1, las aplicaciones modernas pueden ser más inteligentes y rentables”.
Las nuevas mejoras de Couchbase Server 7.1 proporcionan un mayor rendimiento al tiempo que reducen el número de nodos de clúster necesarios para manejar mayores volúmenes de datos. Ofrece un coste total de propiedad extremadamente asequible en comparación con otras alternativas NoSQL multi-modelo. En concreto, los clientes se beneficiarán de lo siguiente:
Mejora de la eficiencia y el rendimiento del clúster, que reduce los costes de implementación mediante la introducción de un nuevo motor de almacenamiento de alta densidad que aumenta la capacidad de almacenamiento de los nodos en más de 3 veces y el rendimiento de la escritura en 4 veces, y que reduce el consumo de memoria en 10 veces. De esta manera, los clientes pueden reducir drásticamente los costes, el tamaño y la complejidad de los clusters. Esto significa que los clusters existentes pueden ser hasta 10 veces más eficientes mientras manejan tres veces más datos. Además, los nuevos clusters pueden empezar siendo más pequeños y utilizando un hardware más económico, y crecer de forma más eficiente, lo que permite a los clientes ser mucho más rentables a la hora de dar soporte a los casos de uso más tradicionales de las bases de datos.
Mayor compatibilidad con las capacidades convencionales de las bases de datos como el servicio de copia de seguridad mejorado para lograr una mayor disponibilidad de los datos y las funciones definidas por el usuario (UDF) basadas en JavaScript para separar mejor el procesamiento funcional de la gestión del almacenamiento.
Compatibilidad ampliada para procesadores ARM, que ofrece un mayor rendimiento a la vez que disminuye el consumo de energía y reduce los gastos operativos en la nube. Los clientes pueden desarrollar aplicaciones en contenedores con Couchbase en sistemas Apple M1 locales e implementarlos fácilmente en instancias basadas en AWS Graviton. Esta práctica puede reducir aún más los costes de infraestructura del cliente en hasta un 50%.
Mejora de los análisis operativos con la integración directa de Tableau
Las organizaciones actuales requieren un procesamiento operativo de las transacciones, las interacciones y la analítica sobre los datos activos para satisfacer las demandas de inteligencia y rendimiento de su negocio a nivel global. Un nuevo conector directo de Tableau permite la analítica operativa en Couchbase, proporcionando el enfoque más fácil y eficaz para analizar datos JSON activos dentro de su almacén de datos operativos, sin interferir con el rendimiento operativo y sin mover los datos. Los usuarios pueden crear vistas tabulares utilizando SQL++, desarrollar visualizaciones en Tableau y realizar análisis sofisticados e interactivos para obtener información de los datos operativos activos.
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