ScyllaDB Bewertungen & Produktdetails

Ich schätze, dass ScyllaDB eine große Menge an Daten ohne Leistungsprobleme speichern kann, was für unser KI-Modelltraining entscheidend ist. Der hohe Durchsatz ermöglicht es uns, Daten schnell zu lesen und zu schreiben, selbst bei hoher Arbeitsbelastung, und die geringe Latenz bedeutet, dass wir Daten sehr schnell an KI-Modelle übergeben können, was die Trainingszeit verkürzt. Die Leistung bleibt stabil, wenn die Datenmenge wächst, was unsere KI-Pipeline reibungslos und zuverlässig macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Überwachung von Datenbankanomalien kann verbessert werden, da es im Vergleich zu anderen Datenbanken nur wenige integrierte Tools gibt. Durch das Hinzufügen eines einfacheren und klareren Dashboards mit Diagrammen für Latenz, Durchsatz und Knotenstatus an einem Ort, besseren Warnungen und einer benutzerfreundlicheren Ansicht würde die tägliche Überwachung ebenfalls erleichtert werden. Die anfängliche Einrichtung war einfach, aber Anfänger ohne jegliche Kenntnisse könnten mehr Zeit für die Einrichtung benötigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Leistung ist wirklich beeindruckend - wir sehen eine viel geringere Latenz und eine deutlich bessere Durchsatzrate im Vergleich zu dem, was wir vorher hatten. Die Tatsache, dass es mit Cassandra kompatibel ist, hat unsere Migration ziemlich reibungslos gemacht, und ehrlich gesagt, allein die Geschwindigkeitsverbesserungen haben den Wechsel lohnenswert gemacht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat uns eine ganze Weile gedauert, uns damit wohlzufühlen, besonders da wir von einer einfacheren Datenbankeinrichtung kamen. Die Dokumentation ist in Ordnung, fühlt sich aber manchmal etwas spärlich an - wir haben viel zu viel Zeit damit verbracht, Dinge während unserer ersten Implementierung zu googeln. Wir würden gerne mehr praktische Beispiele und Tipps zur Fehlerbehebung sehen, wenn die Dinge nicht wie geplant laufen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es verarbeitet große Lese- und Schreiblasten, ohne langsamer zu werden. Die Daten werden in Shards aufgeteilt, sodass jeder Knoten seinen Teil übernimmt. Dies macht das System schnell und stabil. Die Daten bewegen sich leicht zwischen den Knoten, und die Aufgaben werden schneller abgeschlossen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht viel zu bemängeln. Aber es wäre schön, wenn ScyllaDB eine vollständige Benutzerverwaltung und Authentifizierung eingebaut hätte. Auf diese Weise müssten wir keine anderen Tools für die Zugriffskontrolle verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Hier sind die Dinge, die mir an unserem ScyllaDB-Anwendungsfall am meisten gefallen:

- Funktioniert sehr gut für unsere Online-Shopping-Seite

- Kann viele Kunden gleichzeitig bedienen, ohne die Leistung zu verlangsamen

- Einfach, mehr Server hinzuzufügen, wenn wir während der Verkaufszeiten beschäftigt sind

- Produktkatalog lädt super schnell für Kunden

- Einkaufswagen-Daten gehen nie verloren

- Funktioniert gut mit unseren vorhandenen Tools

- Kundenbestellungen werden auch während der Stoßzeiten schnell verarbeitet Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Das erste Mal einzurichten war knifflig

- Nicht viele Online-Tutorials für Anfänger

- Einige Funktionen, die wir in unserer alten Datenbank verwendet haben, sind nicht verfügbar Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich verwende ScyllaDB als NoSQL-Datenbank, um Nachrichtendaten anzuhängen, bevor ich sie an nachgelagerte Dienste übergebe, wo sich ihre Effizienz deutlich auszeichnet. ScyllaDB ist günstiger als DynamoDB, bietet jedoch vergleichbare oder manchmal sogar überlegene Leistung, was für eine kosteneffiziente Skalierbarkeit äußerst vorteilhaft ist. Ich schätze die SQL-ähnliche Syntax, die ScyllaDB bietet, da sie die Benutzerfreundlichkeit verbessert, indem sie das Abfragen und Verwalten von Daten erleichtert. Die Shard-per-Core-Architektur ist besonders beeindruckend, da sie es uns ermöglicht, die CPU-Auslastung zu maximieren und außergewöhnliche Leistungsniveaus zu erreichen, was für unsere intensiven Verarbeitungsanforderungen entscheidend ist. Darüber hinaus war das Support-Team von ScyllaDB unglaublich aktiv und hilfsbereit bei der Fehlersuche, was den Übergang reibungslos machte und Vertrauen in die Einführung ihres Systems schuf. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde den Mangel an Unterstützung für Lightweight-Transaktionen (LWT) über Knoten oder Partitionen hinweg herausfordernd. Diese Einschränkung erschwert es, Transaktionen in einer Weise zu handhaben, die mit PostgreSQL vergleichbar ist, wo Transaktionen mehrere Tabellen in der Datenbank berühren können. Außerdem würde ich eingebaute Unterstützung für Wiederholungen schätzen, die derzeit fehlt und die Handhabung von Transaktionen effektiv beeinträchtigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich verwende ScyllaDB als hochleistungsfähige Backend-Datenbank für meine Echtzeit-Sprachchat-Anwendung und bin von ihrer Fähigkeit, zustandsbehaftete Informationen mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit effizient zu verwalten, äußerst beeindruckt. ScyllaDB bewältigt mühelos ein enormes Volumen an Lese- und Schreibvorgängen und beseitigt die ständige Sorge, dass die Datenbank zum Engpass wird. Ihre Zuverlässigkeit ermöglicht es mir, mich auf den Aufbau der Funktionen meiner Anwendung zu konzentrieren, anstatt ständig an der Leistung zu feilen. Darüber hinaus war die Einrichtung dank Docker überraschend einfach, da ich einfach das offizielle ScyllaDB-Image gezogen und es zu meiner docker-compose.yml-Datei hinzugefügt habe, was die Komplexität der Installation erheblich reduzierte. Die nahtlose Integration mit meiner Go-Anwendung über den gocql-Treiber sowie der Betrieb innerhalb von Docker als Teil meines Hauptentwicklungsstacks unterstreichen ihre Anpassungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit in verschiedenen Entwicklungsumgebungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde die Lernkurve für ScyllaDB ziemlich steil, besonders für Neulinge in verteilten NoSQL-Datenbanken. Der Übergang von einem SQL-Hintergrund erfordert einen erheblichen Wandel im Datenmodellierungsansatz, und das Verständnis von Konzepten wie Konsistenzstufen, Replikation und Abfragemustern ist nicht einfach. Diese Komplexität kann abschreckend sein und erfordert einen engagierten Einsatz, um sie vollständig zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze ScyllaDB für seine hohe Leistung und niedrige Latenz bei der Verarbeitung von NoSQL-Workloads, was es besonders nützlich für Echtzeitanwendungen wie IoT, Finanzen und Technologie macht, insbesondere bei der Analyse von Zeitreihendaten. ScyllaDB sticht als klarer Ersatz für Apache Cassandra hervor und bietet Unterstützung für die DynamoDB-API von AWS, was seine Anwendbarkeit und Flexibilität erhöht. Ich liebe seine Thread-per-Core-Architektur, die maximale CPU-Effizienz gewährleistet, indem sie den Overhead des Kontextwechsels eliminiert, was zu ultra-niedriger Latenz selbst unter hoher Last führt. Diese Funktion, kombiniert mit seiner vorhersehbaren Leistung und automatisierten Workload-Isolierung, liefert konsistenten Durchsatz ohne Stabilitätsprobleme, was ScyllaDB ideal für Echtzeit- und Hochkonkurrenzsysteme macht. Die Datenbank glänzt in wichtigen Leistungskennzahlen wie Skalierbarkeit und Kosteneffizienz und bietet 20-fach besseren Durchsatz und vorhersehbarere Leistung unter hoher Last im Vergleich zu anderen NoSQL-Datenbanken wie Cassandra, MongoDB und DynamoDB. Ich schätze auch das Cloud-Modell, das ScyllaDB bietet, zusammen mit seiner starken Unterstützung für Zeitreihendaten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde die Dokumentationstiefe unzureichend, was es schwierig macht, alle Aspekte der Software vollständig zu verstehen. Der Einrichtungsprozess könnte benutzerfreundlicher sein, möglicherweise durch eine agentenbasierte Einrichtung. Es gibt unzureichende Unterstützung für komplexe Anwendungsfälle wie Migration und Cloud-Integrationen wie AWS. Außerdem müssen die Werkzeuge für den Datenexport oder -import verbessert werden. Ich hatte anfangs Hardwareprobleme, die während der Einrichtung von ScyllaDB ein erhebliches Hindernis darstellten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

ScyllaDB ist schnell, hoch skalierbar und nutzt alle CPU-Kerne effizient. Es verarbeitet Millionen von Operationen pro Sekunde mit konsistenter Leistung, skaliert einfach durch das Hinzufügen von Knoten und verfügt über ausgezeichnete, praxisnahe Dokumentation. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist selbstverwaltet und erfordert ein ziemlich tiefes technisches Wissen, um effektiv betrieben zu werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde, dass ScyllaDB im Vergleich zu anderen Datenbanken erhebliche Stärken bietet, was einen großen Vorteil für meine Projekte darstellt. Besonders schätze ich seine hohe Leistung und niedrige Latenz, die für meine Arbeit entscheidend sind. Die Thread-pro-Core-Architektur ist beeindruckend und bietet eine lineare Skalierbarkeit, die massives Wachstum effektiv unterstützt. Diese Fähigkeit ist es, die mich hauptsächlich dazu bewegt, ScyllaDB zu nutzen. Darüber hinaus fand ich die anfängliche Einrichtung einfach, was es auch für komplexe Aufgaben zugänglich macht. Ich würde die Wahrscheinlichkeit, ScyllaDB Freunden oder Kollegen zu empfehlen, mit 9,5 von 10 Punkten bewerten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich denke, ScyllaDB könnte davon profitieren, mehr Benutzerführungselemente zu integrieren. Ähnlich wie Plattformen wie Snowflake wäre es hilfreich, zusätzliche verwandte Ressourcen oder Anleitungen bereitzustellen, um das Benutzererlebnis zu verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze die signifikante Verbesserung der Lese- und Schreibgeschwindigkeiten von ScyllaDB im Vergleich zu Cassandra, was für unser Projekt mit einer großen Benutzerbasis von etwa 80 Millionen entscheidend ist. Ich schätze die Cassandra-Kompatibilität von ScyllaDB, die einen einfachen Lift-and-Shift-Prozess ermöglicht. Darüber hinaus ist die Shard-per-Core-Architektur hervorragend für die Leistungssteigerung, insbesondere in Umgebungen mit hoher Benutzerbasis. Auch wenn es anfangs einige Zeit gedauert hat, die Architektur zu verstehen, überwiegt das Potenzial für höhere Leistung die Lernkurve. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

ScyllaDB funktioniert nicht gut auf kleinen VMs. Die anfängliche Einrichtung benötigte einige Zeit, um ihre Architektur und internen Mechanismen zu verstehen. Ein entspannter CPU-Pinning-Modus könnte die Stabilität auf überbuchten Cloud-Hosts verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.