StarRocks en Minikube con Datos Compartidos y S3 ofrece una forma moderna y eficiente de ejecutar análisis en tiempo real sobre volúmenes de datos masivos. StarRocks destaca por consultas en subsegundos sobre datos a escala petabyte gracias a su motor de ejecución vectorizado y su optimizador basado en costes. Su modo Shared Data separa el cómputo del almacenamiento, permitiendo que los nodos de cómputo sean estateless y se escalen en segundos mientras los datos permanecen en un repositorio central duradero como Amazon S3.

Resumen del flujo de trabajo para un entorno local de prueba sobre EC2 y Minikube

Requisitos previos: una instancia EC2 con Linux, una cuenta AWS con credenciales y un bucket S3 accesible. Preparar la instancia actualizando paquetes e instalando herramientas clave como kubectl, Minikube, Helm y Docker. Crear archivos de configuración para habilitar Shared Data Mode en StarRocks y un pequeño script para validar el acceso a S3.

Crear el clúster Minikube: ejecutar Minikube con suficientes recursos para CN y FE. Recomendar asignar varias CPU y memoria amplia a la VM para que Minikube pueda ejecutar los contenedores y el operador de StarRocks sin problemas. Instalar el operador de StarRocks con Helm para desplegar y gestionar el ciclo de vida del clúster StarRocks en Kubernetes.

Configurar el acceso a S3: editar la configuración para incluir ruta al bucket, región, endpoint y credenciales. Probar el acceso mediante un script que utilice la librería boto3 para asegurar que las credenciales y permisos de bucket son correctos antes de proceder con la instalación.

Despliegue de StarRocks en modo Shared Data: aplicar el ConfigMap con la configuración de FE y el manifiesto del recurso personalizado StarRocksCluster que define FE, CN, políticas de autoscaling y la referencia al almacenamiento S3. En Shared Data Mode no se necesitan nodos BE locales porque el almacenamiento persiste en S3.

Carga de datos y consultas: una vez que los FE estén disponibles, conectarse al cliente MySQL embebido para crear bases y tablas, mover archivos CSV al interior del pod FE y usar la API de carga por streaming para insertar los datos en las tablas. Ejecutar consultas analíticas para validar rendimiento y correctitud.

Autoscaling y observabilidad: habilitar metrics server en Minikube para permitir Horizontal Pod Autoscaler. Ejecutar consultas de agregación o escaneos completos para generar carga y observar cómo el HPA escala los CN hacia arriba y hacia abajo según la demanda, demostrando la elasticidad del diseño Shared Data.

Limpieza: detener Minikube y eliminar recursos cuando se termine la prueba para evitar costes innecesarios en la instancia EC2 y en AWS.

Buenas prácticas y consideraciones operativas: asegurar cifrado en tránsito y en reposo para buckets S3, usar roles y políticas de IAM con el menor privilegio necesario, monitorizar latencias de red entre los nodos y S3, y ajustar parámetros de JVM y memoria en FE para cargas de producción. Para producción considerar despliegues multi AZ y backups periódicos del metastore cloud native.

Acerca de Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Diseñamos plataformas de datos y pipelines analíticos a medida que combinan soluciones como StarRocks con arquitecturas cloud para lograr rendimiento y eficiencia económica. Ofrecemos servicios de implementación, automatización, integración de agentes IA y proyectos de inteligencia de negocio y power bi para ayudar a las empresas a transformar datos en decisiones accionables. Si buscas soporte para desplegar plataformas en la nube, conocernos te interesa y puedes revisar nuestros servicios cloud en Servicios cloud AWS y Azure y nuestras soluciones de inteligencia artificial en Inteligencia artificial para empresas.

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Conclusión: desplegar StarRocks en Minikube usando Shared Data Mode y S3 es una excelente manera de aprender y validar una arquitectura que separa cómputo y almacenamiento, ofrece autoescalado y reduce costes operativos. Con la experiencia de Q2BSTUDIO puedes acelerar la puesta en marcha, optimizar seguridad y rendimiento y convertir esta prueba de concepto en una solución productiva adaptada a tus necesidades empresariales.