Wenn Sie pgMustard in Betracht ziehen, möchten Sie möglicherweise auch ähnliche Alternativen oder Wettbewerber untersuchen, um die beste Lösung zu finden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu pgMustard zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu pgMustard ist Microsoft SQL Server. Andere ähnliche Apps wie pgMustard sind Dynatrace, Okta, SolarWinds Observability, und Datadog. pgMustard Alternativen finden Sie in Datenbankverwaltungssysteme (DBMS), aber sie könnten auch in Relationale Datenbanken oder Anwendungsleistungsüberwachungs-Tools sein.
SQL Server 2017 bringt die Leistungsfähigkeit von SQL Server erstmals auf Windows, Linux und Docker-Container und ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen mit ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen. Erleben Sie branchenführende Leistung, seien Sie beruhigt mit innovativen Sicherheitsfunktionen, transformieren Sie Ihr Geschäft mit integrierter KI und liefern Sie Einblicke, wo immer sich Ihre Benutzer befinden, mit mobilem BI.
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.
Okta ist ein bedarfsorientierter Identitäts- und Zugriffsverwaltungsdienst für webbasierte Anwendungen, sowohl in der Cloud als auch hinter der Firewall.
Datadog ist ein Überwachungsdienst für IT-, Entwicklungs- und Betriebsteams, die Anwendungen in großem Maßstab schreiben und ausführen und die riesigen Datenmengen, die von ihren Apps, Tools und Diensten produziert werden, in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln möchten.
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.
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.
Monte Carlo ist die erste End-to-End-Lösung zur Vermeidung von fehlerhaften Datenpipelines. Die Lösung von Monte Carlo bietet die Leistungsfähigkeit der Datenbeobachtbarkeit und gibt Dateningenieur- und Analytikteams die Möglichkeit, das kostspielige Problem der Daten-Ausfallzeiten zu lösen.
Instana entdeckt, kartiert und überwacht automatisch alle Dienste und Infrastrukturelemente sowohl vor Ort als auch in der Cloud und bietet KI-gesteuerten Anwendungskontext sowie Problemlösungen zur Verbesserung der IT-Betriebsabläufe. Die Zero-Konfigurations-Dashboards von Instana helfen, den Aufwand für SRE- und DevOps-Teams zu reduzieren, sodass sie mehr Zeit für Innovationen als für Fehlersuche aufwenden können. Seine automatisierten Playbooks adressieren nahtlos häufige Probleme und präzise, ML-gesteuerte Warnungen helfen, schnelle Veränderungen zu managen, wodurch die Verfügbarkeit der Infrastruktur verbessert wird. Diese Fähigkeiten helfen bei der Vorhersage und Verwaltung von IT-Budgets, um die steigende Nachfrage während Spitzenzeiten zu unterstützen.