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BF
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"Die Verwendung von Hypertable bei der Arbeit hat mein Leben vereinfacht."
Was gefällt dir am besten Hypertable?

Hypertables Fähigkeit zur Skalierbarkeit und zur Analyse großer Datensätze in verteilter Weise macht das Leben einfacher, es bietet gute Unterstützung für mehrere Datentypen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Hypertable?

Die Komplexität der anfänglichen Einrichtung und die Sicherheitsfunktionen sind für mich Nachteile von Hypertable. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Hypertable, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
Google Cloud BigQuery Logo
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,208)
Analysieren Sie Big Data in der Cloud mit BigQuery. Führen Sie schnelle, SQL-ähnliche Abfragen gegen Multi-Terabyte-Datensätze in Sekunden aus. Skalierbar und einfach zu bedienen, bietet BigQuery Echtzeiteinblicke in Ihre Daten.
2
Amazon Redshift Logo
Amazon Redshift
4.3
(398)
Amazon Redshift ist ein schnelles, vollständig verwaltetes Data Warehouse, das es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten mit standardmäßigem SQL und Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools (BI) zu analysieren.
3
Snowflake Logo
Snowflake
4.6
(678)
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.
4
MariaDB Logo
MariaDB
4.4
(224)
MariaDB ist eine leistungsstarke, quelloffene Datenbank, die den geschäftigsten Websites der Welt hilft, mehr Inhalte schneller bereitzustellen.
5
OpenText Vertica Logo
OpenText Vertica
4.3
(216)
Vertica bietet eine softwarebasierte Analyseplattform, die Organisationen jeder Größe dabei unterstützt, Daten in Echtzeit und in großem Maßstab zu monetarisieren.
6
Hbase Logo
Hbase
4.2
(114)
Ein skalierbares, verteiltes Datenbanksystem, das die Speicherung strukturierter Daten für große Tabellen unterstützt. Verwenden Sie HBase, wenn Sie zufälligen, Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf Big Data benötigen.
7
CrateDB Logo
CrateDB
4.4
(84)
Crate.io ist eine verteilte, dokumentenorientierte Datenbank, die für die Verwendung mit traditioneller SQL-Syntax entwickelt wurde.
8
Azure Cosmos DB Logo
Azure Cosmos DB
4.2
(68)
Azure Cosmos DB ist ein vollständig verwalteter, global verteilter NoSQL- und Vektordatenbankdienst, der entwickelt wurde, um geschäftskritische Anwendungen mit extrem niedriger Latenz und elastischer Skalierbarkeit zu unterstützen. Er ermöglicht Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen und Agenten zu erstellen, indem er eine nahtlose Integration mit KI-Diensten bietet, die eine effiziente Speicherung und Abfrage sowohl von NoSQL-Daten als auch von Vektoren ermöglicht. Mit seinem schema-agnostischen JSON-Dokumentmodell vereinfacht Azure Cosmos DB den Entwicklungsprozess, indem es alle Daten automatisch indexiert und die Notwendigkeit für manuelle Schema- oder Indexverwaltung eliminiert. Der Dienst bietet umfassende Service Level Agreements (SLAs), die Lese- und Schreiblatenzen von weniger als 10 Millisekunden und eine Verfügbarkeit von 99,999 % gewährleisten, was ihn zu einer zuverlässigen Wahl für Anwendungen macht, die hohe Leistung und globale Reichweite erfordern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Globale Verteilung: Azure Cosmos DB ermöglicht eine schlüsselfertige globale Verteilung, die es erlaubt, Daten über mehrere Regionen weltweit zu replizieren und so hohe Verfügbarkeit und niedrige Latenzzugriffe auf Daten zu bieten. - Elastische Skalierbarkeit: Der Dienst bietet elastische Skalierung von Durchsatz und Speicher, sodass Entwickler Ressourcen je nach Bedarf ohne Ausfallzeiten hoch- oder herunterskalieren können. - Multi-Model-Unterstützung: Er unterstützt nativ mehrere Datenmodelle, einschließlich Dokument-, Schlüssel-Wert-, Graph- und Spaltenfamilienmodelle, um unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden. - KI-Integration: Eingebaute Vektorsuchfunktionen vereinfachen die Entwicklung von KI-Anwendungen, indem sie Vektoren effizient neben NoSQL-Daten speichern und abfragen. - Automatische Indexierung: Alle Daten werden automatisch indexiert, was schnelle und effiziente Abfragen ohne die Notwendigkeit einer manuellen Indexverwaltung erleichtert. - Umfassende SLAs: Azure Cosmos DB bietet branchenführende SLAs, die Durchsatz, Latenz, Verfügbarkeit und Konsistenz abdecken und so eine vorhersehbare Leistung gewährleisten. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Cosmos DB adressiert die Herausforderungen beim Aufbau und der Verwaltung global verteilter Anwendungen, indem es einen vollständig verwalteten Datenbankdienst bietet, der hohe Verfügbarkeit, niedrige Latenz und elastische Skalierbarkeit sicherstellt. Seine Integration mit KI-Diensten und die Unterstützung für mehrere Datenmodelle befähigen Entwickler, intelligente, reaktionsfähige Anwendungen zu erstellen, ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung. Durch die automatische Handhabung von Datenverteilung, Skalierung und Indexierung ermöglicht Azure Cosmos DB Organisationen, sich auf Innovation und die Bereitstellung von Mehrwert für ihre Benutzer zu konzentrieren, was es zu einer idealen Lösung für Anwendungen macht, die Echtzeitzugriff auf Daten und globale Reichweite erfordern.
9
KX Logo
KX
4.6
(51)
KX ist der Hersteller von kdb+, einer Zeitreihen- und Vektordatenbank, die unabhängig als die schnellste auf dem Markt bewertet wurde. Sie kann Zeitreihen-, historische und Vektordaten mit unübertroffener Geschwindigkeit und Skalierbarkeit verarbeiten und analysieren, wodurch Entwickler, Datenwissenschaftler und Dateningenieure in die Lage versetzt werden, leistungsstarke datengesteuerte Anwendungen zu erstellen und ihre bevorzugten Analysetools in der Cloud, vor Ort oder am Edge zu beschleunigen. Für weitere Informationen besuchen Sie www.kx.com.
10
Google Cloud BigTable Logo
Google Cloud BigTable
4.4
(41)
Google Cloud Bigtable ist ein verteiltes Speichersystem zur Verwaltung strukturierter Daten, das darauf ausgelegt ist, auf eine sehr große Größe zu skalieren: Petabytes an Daten über Tausende von Standardservern.
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