Evergen, empresa australiana dedicada al monitoreo de activos renovables, sustituyó una arquitectura costosa y compleja basada en MongoDB y Kafka por TigerData TimescaleDB para gestionar series temporales masivas procedentes de cientos de miles de dispositivos. La transición aprovechó SQL familiar sobre Postgres, agregados continuos, compresión avanzada y almacenamiento por niveles, lo que permitió reducir el consumo de Kubernetes en más de 50 por ciento y mantener retención de datos raw hasta 2 años sin sacrificar rendimiento.

El cambio a TigerData TimescaleDB entregó paneles con latencias por debajo de 500 ms, acceso directo a datos sin procesar cuando se necesita auditoría o análisis detallado, y operaciones mucho más simples para los equipos de SRE y desarrollo. Funcionalidades como continuous aggregates y compresión hicieron posible almacenar grandes volúmenes de telemetría con costos de almacenamiento y computación mucho menores, mientras que la compatibilidad con SQL facilitó consultas ad hoc y la integración con ecosistemas de BI y ML.

Más allá de la eficiencia técnica, la migración demostró que adoptar soluciones optimizadas para series temporales acelera la entrega de valor: dashboards más rápidos, alertas en tiempo real más confiables y retención histórica para análisis de tendencias y mantenimiento predictivo. Todo esto manteniendo la familiaridad del stack Postgres, lo que reduce la curva de aprendizaje del equipo y los riesgos operativos.

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