Un team di sviluppatori ha tentato di realizzare un sistema di analisi dati completamente privo di database tradizionali, optando per approcci alternativi basati su storage leggero e calcoli in tempo reale.
L’esperimento, condotto da Density Tech, ha prodotto risultati sorprendenti ma imperfetti. Invece di ricorrere a soluzioni come PostgreSQL o MongoDB, gli ingegneri hanno sfruttato file system distribuiti e aggregazioni memory-based per gestire query complesse su grandi volumi di traffico web.
Punti di forza emersi: il prototipo ha gestito picchi di dati con latenze minime, riducendo costi infrastrutturali del 70% e migliorando la scalabilità orizzontale. Questo approccio si allinea alle tendenze di serverless computing e microservizi, ideale per startup con budget limitati.
Limiti evidenziati: problemi di persistenza a lungo termine e accuratezza nelle metriche aggregate durante failover, con perdite stimate al 5-10% su dataset voluminosi. Il team conclude che, pur non sostituendo del tutto i database, questa soluzione ibrida merita ulteriori ottimizzazioni per applicazioni reali di big data analytics.
L’innovazione apre scenari per analytics cookieless e privacy-focused, dove velocità e semplicità prevalgono sulla completezza, ispirando alternative a tool come Google Analytics.