¿Alguna vez has tenido problemas para almacenar millones de lecturas de sensores, métricas o puntos de datos IoT de forma eficiente? tsink nació de la frustración con soluciones existentes cuando mi sistema de monitorización necesitaba procesar 10 millones de puntos por segundo sin despeinarse. En este artículo describo por qué desarrollé esta librería en Rust y cómo resuelve los retos reales de las series temporales.
El problema: los datos de series temporales son distintos a las cargas tradicionales. Las bases de datos convencionales no fueron diseñadas para ingestiones masivas de miles de lecturas por segundo ni para consultas de latencias en cientos de endpoints. Se necesita una solución diseñada para este propósito y ahí es donde tsink destaca.
Qué hace especial a tsink: compresión Gorilla que funciona de verdad. 100 GB de métricas crudas comprimieron hasta 1.37 GB. No es un error tipográfico: cada punto de 16 bytes compresa en menos de 2 bytes de media, lo que reduce drásticamente el coste en SSD. Diseño thread safe: a diferencia de muchas bases embebidas, tsink gestiona escrituras concurrentes sin carreras de datos; ejecuciones con 10 hilos y miles de puntos por hilo funcionaron sin problemas. Detección de contenedores: tsink detecta límites de cgroups y ajusta su pool de trabajadores si despliegas en Docker con 2 CPU aunque el host tenga 32 núcleos.
Ejemplo de uso en pocas palabras: crea un almacenamiento con parámetros de producción, inserta filas con etiquetas multidimensionales para método, endpoint y estado, y ejecuta consultas por rango temporal. El API es sencillo y permite insertar lotes y seleccionar series con filtros por etiquetas.
Números de rendimiento reales obtenidos en un portátil AMD Ryzen 7940HS: inserción de puntos individuales a 10 millones ops por segundo, inserción por lotes de 1000 puntos a 15 millones puntos por segundo, y consultas de 1 millón de puntos manteniendo alrededor de 3.4 millones de consultas por segundo. En mi caso reemplazó una instalación TimescaleDB con 50K inserts por segundo que se estaba quedando corta.
Arquitectura pensada para velocidad: modelo de particiones que mantiene todo simple y rápido. Partición activa en memoria para datos nuevos, partición buffer para datos recientes fuera de orden y particiones en disco memory mapped para histórico. Sin procesos de compactación complejos que consuman CPU innecesaria.
Manejo de datos fuera de orden: los retrasos de red implican que las métricas no siempre llegan en orden cronológico. tsink acepta inserciones fuera de orden y las reordena para las consultas, asegurando que los resultados siempre se devuelvan correctamente ordenados por timestamp.
Recuperación ante fallos incorporada: el Write Ahead Log ha salvado datos repetidamente durante pruebas en las que el proceso se terminó abruptamente. Con una configuración razonable del WAL, incluso escrituras interrumpidas se recuperan sin pérdida.
Casos de uso ideales: IoT y millones de lecturas con huella mínima de almacenamiento, métricas de aplicaciones como CPU, memoria y latencias, datos de ticks financieros, y agregación de logs para conteos de eventos y tasas de error. No es ideal cuando necesitas consultas SQL complejas con JOINs, actualizaciones frecuentes a datos históricos o datos no numéricos.
Empezar es muy sencillo. Añade a tu Cargo.toml esta dependencia de ejemplo: [dependencies] tsink = 0.2.0. La configuración básica en memoria se reduce a crear el StorageBuilder, insertar filas y ejecutar select por rango temporal. Características prácticas: timestamp automático al pasar 0, etiquetas multidimensionales para series por host, región o servicio, y lecturas zero copy gracias a memory mapping.
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Licencia y comunidad: tsink es MIT licensed, código claro y documentación útil para profundizar en internals. Prueba los ejemplos incluidos y ejecuta cargo run --example comprehensive para ver todas las características en acción.
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