Die unten aufgeführten Zeitreihendatenbanken-Lösungen sind die häufigsten Alternativen, die von Benutzern und Reviewern mit TDengine verglichen werden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu TDengine zu berücksichtigen sind, beinhalten features und performance. Die beste Gesamtalternative zu TDengine ist InfluxDB. Andere ähnliche Apps wie TDengine sind Epsilon3, QuestDB, CrateDB, und Aerospike. TDengine Alternativen finden Sie in Zeitreihendatenbanken, aber sie könnten auch in Schlüssel-Wert-Datenbanken oder Standardarbeitsanweisungen Software sein.
InfluxDB ist die Open-Source-Zeitreihendatenbank.
Software für komplexe Ingenieur-, Test- und Betriebsverfahren. Bei Epsilon3 modernisieren wir Weltraummissionen sowie komplexe Ingenieur- und Testverfahren, indem wir den Industriestandard für Betriebssoftware entwickeln. Wir sind ein Team von Ingenieur- und Designführern von Northrop, Google und SpaceX, wo wir die Operationen aus erster Hand geleitet haben, um amerikanische Astronauten zur ISS zu bringen. Aktuelle Missionswerkzeuge werden im Lebenszyklus eines Programms vernachlässigt, was Ineffizienz, Fehler und zusätzliche Kosten im Verlauf eines Projekts verursacht. Epsilon3 stattet Betreiber mit den bestmöglichen Werkzeugen während des gesamten Lebenszyklus eines Projekts aus, was zu einer 10-fachen Effizienzsteigerung und Bedienerfreundlichkeit führt.
QuestDB ist die schnellste Open-Source-Zeitreihendatenbank auf dem Markt. Wir sind eine SQL-basierte TSDB, die von Grund auf entwickelt wurde, um Zeitreihendaten schneller bereitzustellen.
Aerospike-Datenbank ist ein Key-Value-Store und eine hochleistungsfähige Echtzeit-NoSQL-Datenbank mit flexiblem Schema.
Prometheus ist ein Open-Source-Toolkit für Systemüberwachung und Alarmierung, das für Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Es sammelt und speichert Metriken als Zeitreihendaten, was eine Echtzeitüberwachung von Anwendungen, Systemen und Diensten ermöglicht. Mit seiner leistungsstarken Abfragesprache PromQL können Benutzer Daten effektiv analysieren und visualisieren. Prometheus arbeitet unabhängig, erfordert keine externen Abhängigkeiten und integriert sich nahtlos mit verschiedenen Service-Discovery-Mechanismen, was es ideal für dynamische Umgebungen macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Dimensionales Datenmodell: Prometheus organisiert Zeitreihendaten mit einem flexiblen dimensionalen Modell, das jede Serie durch einen Metriknamen und ein Set von Schlüssel-Wert-Paaren identifiziert. - Leistungsstarke Abfragesprache (PromQL): PromQL ermöglicht es Benutzern, Zeitreihendaten für Visualisierungen, Alarme und mehr abzufragen, zu korrelieren und zu transformieren. - Präzise Alarmierung: Alarmierungsregeln basierend auf PromQL nutzen das dimensionale Datenmodell, wobei eine separate Alertmanager-Komponente Benachrichtigungen und Stummschaltungen verwaltet. - Einfache Bedienung: Prometheus-Server funktionieren unabhängig und verlassen sich ausschließlich auf lokalen Speicher. Entwickelt in Go, sind die statisch verlinkten Binärdateien einfach in verschiedenen Umgebungen bereitzustellen. - Instrumentierungsbibliotheken: Eine breite Palette von offiziellen und von der Community beigetragenen Bibliotheken steht zur Instrumentierung von Anwendungen in den meisten großen Programmiersprachen zur Verfügung. - Allgegenwärtige Integrationen: Prometheus bietet zahlreiche Integrationen, die eine einfache Extraktion von Metriken aus bestehenden Systemen erleichtern. Primärer Wert und gelöstes Problem: Prometheus adressiert das Bedürfnis nach einer robusten, skalierbaren und flexiblen Überwachungslösung in modernen, dynamischen Umgebungen. Seine Fähigkeit, Zeitreihendaten zu sammeln, zu speichern und abzufragen, ermöglicht es Organisationen, Echtzeiteinblicke in die Leistung und Gesundheit ihrer Systeme zu gewinnen. Durch die Bereitstellung präziser Alarmierung und nahtloser Integration mit verschiedenen Service-Discovery-Mechanismen stellt Prometheus sicher, dass Probleme schnell erkannt und behoben werden, was die Systemzuverlässigkeit und Betriebseffizienz verbessert.
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.
Big-Data-Plattform, die auf Apache Cassandra basiert.
Redis Cloud kombiniert die Leistungsfähigkeit von Redis mit der Bequemlichkeit eines vollständig verwalteten Dienstes und bietet blitzschnelle Leistung mit Latenzen im Sub-Millisekundenbereich und Millionen von Operationen pro Sekunde. Redis Cloud skaliert mühelos, um jede Arbeitslast zu bewältigen, und stellt sicher, dass Ihre Anwendungen schnell und reaktionsfähig bleiben. Mit Funktionen wie automatischer Tiering und erweiterten Abfrage- und Suchfunktionen vereinfacht Redis Cloud Ihren Technologiestack und liefert gleichzeitig außergewöhnliche Leistung. Unsere robuste Hochverfügbarkeit, einschließlich einer branchenführenden 99,999% Betriebszeit-SLA, stellt sicher, dass Ihre Daten immer sicher und zugänglich sind, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, Anwendungen mit Zuversicht zu entwickeln und bereitzustellen.
Erhalten Sie genaue visuelle Darstellungen der aktuellen Betriebsbedingungen aus Daten Ihrer gesamten Anlage. In Anerkennung der Bedürfnisse von Betreibern, Ingenieuren, Management und Führungskräften in der Prozessindustrie liefert die Entscheidungsunterstützungs- und Analysesoftware von dataPARC sofortigen Mehrwert sowohl für das Anlagenpersonal als auch für Ihr Endergebnis. dataPARC befähigt Benutzer mit seinen intuitiven, benutzerfreundlichen, funktionsreichen Analyse- und Fehlerbehebungsmodulen. Es ist eine praktische, schlüsselfertige Lösung, die das Versprechen der anlagenweiten Datenintegration und -nutzung erfüllt.