SingleStore AI

SingleStore AI es una plataforma de datos en tiempo real nativa en la nube diseñada para aplicaciones empresariales de IA. Emplea una arquitectura HTAP unificada, soporta procesamiento transaccional, análisis en tiempo real, recuperación vectorial y datos multimodelo, con el objetivo de simplificar la arquitectura de datos y acelerar el desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA en tiempo real.

Sus características principales incluyen una arquitectura HTAP unificada, recuperación vectorial y funciones de IA integradas, soporte para datos multimodelo, procesamiento en tiempo real de alto rendimiento, despliegue nativo en la nube con escalado elástico y una integración fluida con un amplio ecosistema de herramientas.

Es adecuado para empresas y desarrolladores que necesitan gestionar aplicaciones en tiempo real y con uso intensivo de datos, como inteligencia empresarial en tiempo real, aplicaciones de IA/aprendizaje automático, detección de fraude, análisis de IoT, personalización de clientes y aplicaciones de recuperación aumentada (RAG).

La plataforma integra recuperación vectorial para búsquedas de similitud y ofrece funciones de IA y ML que permiten llamar a modelos de lenguaje a gran escala desde SQL. También soporta la ejecución segura de cómputo dentro de la base de datos mediante motores de código.

Soporta despliegues multicloud, incluyendo AWS, Azure y GCP, así como despliegues híbridos y on‑premises. El servicio Helios ofrece un modo de base de datos en la nube y cuenta con escalado elástico con separación de almacenamiento y cómputo.

Está diseñado para encajar en arquitecturas de datos existentes sin reemplazar el almacenamiento. Ofrece API de datos, conector dbt, integración con Apache Iceberg y soporte para Jupyter Notebook para colaborar con las herramientas y flujos de análisis ya presentes.

Con el API SingleStore Kai™ puede acelerar el rendimiento analítico de aplicaciones MongoDB existentes sin cambiar las consultas ni transformar los datos.

La plataforma está optimizada para procesamiento en tiempo real y afirma ofrecer latencias de consulta en milisegundos, soportar alta concurrencia y mejorar la velocidad en escenarios específicos (por ejemplo, análisis de JSON). El rendimiento real depende del entorno de despliegue y la carga de trabajo.

Soporta datos multimodelo: datos relacionales tradicionales, documentos JSON, vectores, datos geoespaciales y series temporales, adecuados para construir aplicaciones modernas y complejas.