ClickHouse integra Postgres de alto rendimiento para aplicaciones de IA en tiempo real. ClickHouse amplía su plataforma con Postgres gestionado de nivel empresarial

San Francisco, California, 25 de enero de 2025.— ClickHouse anunció el lanzamiento de su nuevo servicio Postgres nativo, una solución de alto rendimiento integrada directamente en su plataforma de datos, orientada a desarrolladores que crean aplicaciones modernas, en tiempo real e impulsadas por inteligencia artificial.

El nuevo servicio ofrece una arquitectura de datos unificada, combinando capacidades transaccionales y analíticas sobre una única base escalable. Con ello, ClickHouse busca simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA que requieren tanto OLTP como OLAP, sin la complejidad operativa de gestionar sistemas separados.

Una alianza estratégica con Ubicloud

El servicio Postgres nativo fue desarrollado en colaboración con Ubicloud, proveedor de nube de código abierto especializado en Postgres de alto rendimiento. El equipo fundador de Ubicloud cuenta con experiencia previa en proyectos clave del ecosistema, como Citus Data, Heroku y Microsoft.

Este lanzamiento refuerza la estrategia de ClickHouse de integrar cargas de trabajo transaccionales y analíticas sobre una única plataforma, ampliando las capacidades de su stack de datos para escenarios empresariales y de IA avanzada.

Un paso más tras la adquisición de PeerDB

El anuncio se produce tras la adquisición de PeerDB en 2024, una compañía especializada en Postgres cuya tecnología permite la sincronización de datos en tiempo real desde Postgres hacia ClickHouse.

Gracias a PeerDB, cientos de clientes empresariales ya sincronizan datos transaccionales con ClickHouse, demostrando cómo ambas tecnologías se complementan de forma natural en arquitecturas modernas de datos.

Un sistema unificado para transacciones y analítica

Las aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real requieren, de forma simultánea, operaciones transaccionales y capacidades analíticas avanzadas. ClickHouse aborda este desafío integrando:

• Postgres de alto rendimiento para cargas transaccionales

• ClickHouse como motor analítico de baja latencia

• Sincronización con un solo clic, respaldada por almacenamiento NVMe

• Consultas hasta 100 veces más rápidas para análisis en tiempo real

Gracias a una capa de consultas unificada, los equipos pueden construir aplicaciones que combinan transacciones y análisis sin gestionar infraestructuras independientes.

Voces de liderazgo del ecosistema

Postgres y ClickHouse se han convertido en tecnologías esenciales para las aplicaciones de inteligencia artificial», afirmó Aaron Katz, director ejecutivo de ClickHouse. Con nuestro servicio Postgres nativo, unificamos las cargas de trabajo transaccionales y analíticas, permitiendo a los desarrolladores construir cualquier tipo de aplicación de IA sobre la mejor base técnica».

Por su parte, Umur Cubukcu, cofundador y co-director ejecutivo de Ubicloud, destacó:

Postgres y ClickHouse se complementan de forma natural y son clave para las aplicaciones de IA. Juntos, ofrecemos una plataforma integrada que simplifica el trabajo de los equipos y beneficia a todo el ecosistema de código abierto».

Empresas de IA que ya confían en Postgres y ClickHouse

Miles de organizaciones ya utilizan Postgres para cargas OLTP y ClickHouse para análisis OLAP, entre ellas GitLab, Instacart, Cloudflare y Ramp. Estas tecnologías impulsan aplicaciones críticas en tiempo real y soluciones orientadas a datos a gran escala.

Con el nuevo servicio Postgres nativo, ambas plataformas se acercan aún más, avanzando hacia una base de datos verdaderamente unificada para el desarrollo de aplicaciones de IA.

Desde la perspectiva de los clientes, Noah Pryor, CTO de Beehiv, señaló:

Dependemos de Postgres y ClickHouse para nuestras aplicaciones esenciales. Una integración más estrecha y nativa simplificaría de manera significativa nuestra arquitectura».

Acceso a la vista previa y documentación técnica

Los desarrolladores interesados pueden registrarse para acceder a la vista previa privada del servicio Postgres gestionado por ClickHouse. Además, el blog oficial de la compañía ofrece un análisis técnico detallado de la arquitectura y sus capacidades.

Acerca de ClickHouse

ClickHouse es un sistema de gestión de bases de datos por columnas de código abierto, diseñado para analítica en tiempo real a gran escala. Su plataforma ClickHouse Cloud ofrece consultas de baja latencia, alta concurrencia y rendimiento optimizado para escenarios donde los agentes de IA generan consultas frecuentes y complejas.

Empresas como Sony, Tesla, Memorial Sloan Kettering, Lyft e Instacart confían en ClickHouse para obtener información en tiempo real y tomar decisiones basadas en datos.

Acerca de Ubicloud

Ubicloud es un proveedor de nube de código abierto que ofrece servicios sobre infraestructuras bare metal y nubes públicas. Su solución Ubicloud PostgreSQL proporciona una experiencia Postgres gestionada de nivel empresarial, con reducciones de costes en la nube de hasta un 70 %.

La compañía cuenta con el respaldo de Y Combinator y gestiona más de un millón de máquinas virtuales cada semana.

Nota de Redacción | Contexto tecnológico

Postgres es uno de los sistemas de bases de datos relacionales de código abierto más influyentes de la historia del software moderno. Su origen se remonta a la década de 1980, en el proyecto POSTGRES de la Universidad de California en Berkeley, y desde entonces ha evolucionado hacia una plataforma robusta, extensible y ampliamente adoptada para cargas transaccionales críticas.

Por su parte, ClickHouse representa una nueva generación de motores analíticos diseñados para responder a los desafíos del big data, la analítica en tiempo real y, más recientemente, las aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial. Durante años, ambas tecnologías han coexistido en arquitecturas separadas —Postgres para OLTP y ClickHouse para OLAP— reflejando la histórica división entre transacciones y análisis.

La integración nativa anunciada por ClickHouse se inscribe en una tendencia más amplia del sector: la convergencia de cargas de trabajo, impulsada por la necesidad de reducir latencia, complejidad operativa y fricción en el desarrollo de aplicaciones modernas basadas en datos y agentes de IA.

Glosario de términos y acrónimos

Postgres (PostgreSQL): Sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto, reconocido por su robustez, extensibilidad y fiabilidad para cargas transaccionales críticas.

OLTP (Online Transaction Processing): Modelo de procesamiento orientado a gestionar grandes volúmenes de transacciones cortas y frecuentes, como pagos, registros o actualizaciones en tiempo real.

OLAP (Online Analytical Processing): Modelo de procesamiento diseñado para consultas complejas y análisis de grandes volúmenes de datos históricos, utilizado para inteligencia de negocios y analítica avanzada.

Base de datos unificada: Arquitectura que integra capacidades transaccionales (OLTP) y analíticas (OLAP) en una misma plataforma, reduciendo la complejidad operativa y la latencia.

Analítica en tiempo real: Capacidad de procesar y analizar datos a medida que se generan, permitiendo respuestas inmediatas y toma de decisiones basada en información actualizada.

IA (Inteligencia Artificial): Conjunto de técnicas y modelos computacionales que permiten a los sistemas aprender, razonar y ejecutar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana.

Agentes de IA: Componentes de software autónomos que interactúan con sistemas de datos y aplicaciones, generando consultas frecuentes y complejas para ejecutar tareas o tomar decisiones.

NVMe (Non-Volatile Memory Express): Protocolo de acceso a almacenamiento de alta velocidad diseñado para aprovechar memorias flash y reducir drásticamente la latencia en operaciones de lectura y escritura.

Sincronización de datos en tiempo real: Proceso mediante el cual los cambios en una base de datos transaccional se replican casi instantáneamente en un sistema analítico u otro entorno de datos.

Capa de consultas unificada: Abstracción que permite consultar datos transaccionales y analíticos desde una misma interfaz lógica, sin que el desarrollador gestione múltiples motores.

Arquitectura de datos moderna: Enfoque de diseño que prioriza escalabilidad, baja latencia, automatización y soporte para cargas de trabajo de IA y analítica avanzada.

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