Caso de Estudio: Migración de CosmosDB y MS SQL a ClickHouse, PostgreSQL y CouchDB

Una plataforma de análisis en tiempo real basada originalmente en CosmosDB, Azure Synapse y MS SQL Server fue rediseñada utilizando tecnologías open source, optimizadas para control, velocidad y costos reducidos.

🔧 Tecnologías Utilizadas

• ClickHouse para analítica OLAP en tiempo real
• PostgreSQL para operaciones transaccionales y relacionales
• CouchDB como base documental con feed de cambios (changes)
• Kafka como canal de eventos en tiempo real
• Infraestructura VPS para control total y bajo costo

🧠 Problemas con la Arquitectura Original

• Costos mensuales elevados y variables en Azure
• Latencia en las consultas analíticas
• Complejidad en los flujos ETL entre servicios
• Fuerte dependencia del proveedor cloud (vendor lock-in)

🔁 Nueva Arquitectura Open Source

La nueva solución replicó un flujo tipo CosmosDB + Synapse utilizando herramientas libres.
Los eventos se capturan con CouchDB, se transportan con Kafka y se analizan con ClickHouse.
PostgreSQL sirve como soporte OLTP, uniendo capas transaccionales con lógica relacional.

✅ Resultados Obtenidos

• Reducción de costos de infraestructura por más del 80 por ciento
• Consultas analíticas con latencias inferiores a 150 milisegundos
• Pipeline en tiempo real, estable y fácil de escalar
• Independencia total de proveedores propietarios

🛠️ Servicios Entregados

• Despliegue de ClickHouse en VPS optimizado para OLAP
• Conectores de eventos: CouchDB → Kafka → ClickHouse
• Integración de PostgreSQL para transacciones y metadatos
• Scripts personalizados en Node.js / Python para sincronización
• Dockerización, TLS, backups y monitoreo incluidos
• Tuning de rendimiento en consultas y almacenamiento

⚙️ Beneficios Clave

ClickHouse

• Extremadamente rápido para analítica
• Excelente compresión de datos (LZ4, ZSTD)
• Funciones avanzadas: agregados, ventanas, vistas materializadas

PostgreSQL

• Robusto para transacciones
• Amplia compatibilidad con herramientas de BI
• Soporte nativo para integraciones relacionales

CouchDB

• Esquema flexible en JSON
• Alta velocidad de escritura
• Replicación sencilla y confiable

Kafka

• Transporte de eventos tolerante a fallos
• Escalabilidad horizontal sin perder consistencia

📌 Conclusión

Este rediseño migratorio permitió:

• Mejorar notablemente el rendimiento del sistema
• Disminuir drásticamente los gastos de operación
• Eliminar la dependencia del ecosistema Azure
• Construir una base de datos resiliente, escalable y auditable

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