Comparativa técnica: Kusto DB vs Cosmos DB vs SQL Dedicated Pool vs Delta Lake vs Fabric Datawarehouse

¿Qué motor elegir según tu escenario de datos?

Como arquitecto de datos, una de las decisiones más complejas (y frecuentes) que enfrentamos es elegir el tipo de motor de datos adecuado para cada caso de uso. Con la explosión de herramientas modernas, especialmente dentro del ecosistema de Microsoft Fabric y Azure, tenemos múltiples opciones viables. Pero no todas sirven para lo mismo.

Hoy compararemos 5 motores clave:

• Kusto Database (KQL DB)

• Cosmos DB

• SQL Dedicated Pool (Azure Synapse Analytics)

• Delta Lake (con Spark/Databricks o Fabric Lakehouse)

• Fabric Datawarehouse

Enfoque general de cada motor

Motor	Tipo de motor	Escenario principal
Kusto DB	Columnar, orientado a eventos	Telemetría, logs, consultas en tiempo real
Cosmos DB	NoSQL distribuido multimodelo	Aplicaciones transaccionales globales
SQL Dedicated Pool	MPP relacional tradicional	Reporting analítico con cargas pesadas
Delta Lake	Almacenamiento basado en archivos (parquet + logs)	Ingesta masiva, procesamiento distribuido
Fabric DW	SaaS Data Warehouse columnar	Modelos BI corporativos, gobernanza de datos

Comparativa técnica general

Característica	Kusto DB	Cosmos DB	SQL Dedicated Pool	Delta Lake	Fabric DW
Modelo de datos	Columnar	NoSQL multimodelo	Relacional	Archivos parquet + log	Relacional columnar
Tipo de carga	Lectura intensiva	Lectura/escritura baja latencia	Batch analítico	Batch + streaming	Lectura intensiva
Lenguaje de consulta	KQL	SQL / API específica	T-SQL	Spark SQL / PySpark	T-SQL
Escenarios ideales	Logs, métricas, IoT	Aplicaciones globales	Reporting empresarial	Data lakehouse	Modelos BI gobernados
Retención de datos	Alta (temporal)	Permanente	Permanente	Variable	Permanente
Soporte para JSON/datos semiestructurados	Excelente	Excelente	Limitado	Nativo	Limitado
Rendimiento en tiempo real	Excelente	Muy bueno (limitado a app)	Bajo	Medio	Medio
Soporte ACID	Parcial	Parcial	Sí	Sí (con Delta Engine)	Sí
Integración con Power BI	Directa	Indirecta	Directa	Vía Lakehouse/SQL	Directa (nativa)
Gobernanza y linaje	Básico (OneLake)	Bajo (requiere extra)	Medio	Depende del stack	Nativo con Purview
Escalabilidad	Alta	Altísima	Alta	Altísima	Alta
Costos	Eficiente para consultas	Alto por RU	Alto en cargas pesadas	Bajo (pay per storage)	Balanceado

Comparación visual rápida por caso de uso

Caso de uso	Mejor opción
Logs, métricas, eventos IoT	Kusto DB
Aplicaciones globales, NoSQL	Cosmos DB
Reporting corporativo tradicional	SQL Dedicated Pool / Fabric DW
Ingesta masiva + ML	Delta Lake
Arquitectura 100% SaaS gobernada	Fabric DW
Paneles en tiempo real	Kusto DB + Power BI
Transacciones distribuidas	Cosmos DB
Procesamiento batch con Spark	Delta Lake

Recomendaciones finales para arquitectos de datos

• No existe una base perfecta: elige según el problema, no según la moda.

• Divide tu arquitectura en capas: puedes usar Kusto para monitoreo, Delta para procesamiento crudo y Fabric DW para BI corporativo… todo dentro de Fabric.

• Conoce tus usuarios finales: dashboards operativos vs. analistas de negocio requieren modelos de datos distintos.

• Evalúa costos vs. rendimiento: algunos motores escalan fácil, pero a alto precio si no se controlan.

• Integra, no repliques innecesariamente: si OneLake puede ayudarte a evitar duplicación, úsalo como capa común.

***Este contenido fue potenciado con IA. Porque cuando el conocimiento humano se encuentra con la inteligencia artificial, surgen mejores ideas.***

#MicrosoftFabric #KustoDB #CosmosDB #DeltaLake #DataWarehouse #ArquitecturaDeDatos #AzureSynapse #FabricDW #PowerBI #DataPlatform #DataOps #RealTimeAnalytics #BigData #IngenieriaDeDatos #ComparativaDeBasesDeDatos