Top 10 DataStax Alternativen & Wettbewerber

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Entdecken Sie die besten Alternativen zu DataStax für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Schlüssel-Wert-Datenbanken ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach einfach zu bedienen, top-bewertet-Softwarelösungen mit authentifizierung, überwachungsprotokolle, und integrierter cache. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu DataStax zu berücksichtigen sind, beinhalten integration. Die beste Gesamtalternative zu DataStax ist Snowflake. Andere ähnliche Apps wie DataStax sind Amazon DynamoDB, ScyllaDB, MongoDB Atlas, und MongoDB. DataStax Alternativen finden Sie in Schlüssel-Wert-Datenbanken, aber sie könnten auch in Datenlagerlösungen oder Dokumentdatenbanken sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu DataStax

Snowflake
Amazon DynamoDB
ScyllaDB
MongoDB Atlas
MongoDB
Datadog
Oracle Database
IBM Db2

Top 10 Alternativen zu DataStax kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie DataStax im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Beratung, und Computernetzwerke überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Snowflake

Von Snowflake, Inc.

4.6/5

(678)

Produktbeschreibung

Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass Snowflake ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher zu verwalten

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Spaltenorientierte Datenbanken

Amazon DynamoDB

Von Amazon Web Services (AWS)

4.4/5

(524)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass Amazon DynamoDB ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher zu verwalten

Einfacher einzurichten

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Datenbank als Dienst (DBaaS)

Schlüssel-Wert-Datenbanken

Von ScyllaDB

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass ScyllaDB ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher zu verwalten

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Datenbank als Dienst (DBaaS)

Schlüssel-Wert-Datenbanken

Weitspaltige Datenbank

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MongoDB

Von MongoDB

4.5/5

(544)

Produktbeschreibung

MongoDB Atlas ist eine Entwickler-Datenplattform, die eine eng integrierte Sammlung von Daten- und Anwendungsinfrastruktur-Bausteinen bereitstellt, um Unternehmen zu ermöglichen, maßgeschneiderte Architekturen schnell bereitzustellen, um jeden Anwendungsbedarf zu adressieren. Atlas unterstützt transaktionale, Volltextsuche, Vektorsuche, Zeitreihen- und Stream-Verarbeitungsanwendungsfälle über mobile, verteilte, ereignisgesteuerte und serverlose Architekturen hinweg.

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Von Datadog

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass Datadog ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher zu verwalten

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Von Oracle

Produktbeschreibung

Oracle-Datenbank ist ein umfassendes, multimodales Datenbankmanagementsystem, das von der Oracle Corporation entwickelt wurde. Es ist darauf ausgelegt, verschiedene Datentypen und Arbeitslasten zu bewältigen, einschließlich Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), Data Warehousing und gemischten Datenbankoperationen. Mit seiner robusten Architektur unterstützt die Oracle-Datenbank die Bereitstellung in lokalen Umgebungen, Cloud-Plattformen und hybriden Konfigurationen und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, um den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Multimodale Unterstützung: Die Oracle-Datenbank unterstützt verschiedene Datenmodelle, einschließlich relationaler, dokumentenbasierter, graphenbasierter und Schlüssel-Wert-Modelle, sodass Entwickler mit unterschiedlichen Datentypen innerhalb einer einzigen Plattform arbeiten können. - Erweiterte Analytik: Die Datenbank integriert erweiterte Analysefunktionen, wie maschinelles Lernen in der Datenbank und AI Vector Search, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen direkt innerhalb der Datenbankumgebung durchzuführen. - Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit: Für geschäftskritische Anwendungen konzipiert, bietet die Oracle-Datenbank Funktionen wie Datenreplikation, Backup, Server-Cluster und automatisches Speichermanagement, um hohe Verfügbarkeit und nahtlose Skalierbarkeit zu gewährleisten. - Sicherheit: Mit umfassenden Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, SQL-Firewall und Datenmaskierung, schützt die Oracle-Datenbank sensible Informationen und gewährleistet die Datenintegrität. - Multicloud-Bereitstellung: Die Oracle-Datenbank unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Cloud-Plattformen, einschließlich Oracle Cloud Infrastructure, AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, und bietet Flexibilität und Compliance mit Anforderungen an die Datenresidenz. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Die Oracle-Datenbank adressiert die komplexen Datenmanagementbedürfnisse moderner Unternehmen, indem sie eine einheitliche Plattform bietet, die mehrere Datenmodelle und Arbeitslasten unterstützt. Ihre Integration von KI- und maschinellen Lernfunktionen ermöglicht es Organisationen, direkt aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und so die Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Datenbank stellen sicher, dass Unternehmen kontinuierliche Betriebsabläufe aufrechterhalten und sich an wachsende Datenanforderungen anpassen können. Darüber hinaus schützen ihre robusten Sicherheitsfunktionen vor Datenverletzungen und gewährleisten die Einhaltung von regulatorischen Standards. Durch die Unterstützung von Multicloud-Bereitstellungen bietet die Oracle-Datenbank die Flexibilität, in verschiedenen Cloud-Umgebungen zu operieren und so eine nahtlose Integration und Innovation über verschiedene Plattformen hinweg zu ermöglichen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass Oracle Database ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Datenbank als Dienst (DBaaS)

IBM Db2

Von IBM

4.1/5

(680)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass IBM Db2 ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Datenbank als Dienst (DBaaS)

Amazon Redshift

Von Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(397)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass Amazon Redshift ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Einfacher zu verwalten

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Spaltenorientierte Datenbanken

Dynatrace

Von Dynatrace

4.5/5

(1,354)

Produktbeschreibung

Dynatrace hat die Überwachung der heutigen digitalen Ökosysteme neu definiert. KI-gestützt, Full-Stack und vollständig automatisiert, ist es die einzige Lösung, die Antworten liefert, nicht nur Daten, basierend auf tiefen Einblicken in jeden Benutzer, jede Transaktion, über jede Anwendung hinweg. Die weltweit führenden Marken vertrauen Dynatrace, um Kundenerfahrungen zu optimieren, schneller zu innovieren und IT-Operationen mit absolutem Vertrauen zu modernisieren.

Rezensenten sagen im Vergleich zu DataStax, dass Dynatrace ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Einfacher zu verwalten

Gemeinsame Kategorien mit DataStax:

Datenbanküberwachung