Investiga soluciones alternativas a KairosDB en G2, con reseñas reales de usuarios sobre herramientas competidoras. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a KairosDB incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a KairosDB es Epsilon3. Otras aplicaciones similares a KairosDB son InfluxDB, CrateDB, Aerospike, y Prometheus. Se pueden encontrar KairosDB alternativas en Bases de Datos de Series Temporales pero también pueden estar en Bases de datos de clave-valor o en Procedimientos Operativos Estándar Software.
Software para procedimientos de ingeniería, pruebas y operaciones complejas. En Epsilon3, modernizamos las misiones espaciales y la ingeniería y pruebas complejas al construir el estándar de la industria del software operativo. Somos un equipo de líderes en ingeniería y diseño de Northrop, Google y SpaceX, donde llevamos a cabo operaciones de primera mano para llevar a los astronautas estadounidenses a la ISS. Las herramientas de misión actuales son descuidadas en el ciclo de vida de un programa, creando ineficiencia, errores y costos adicionales a lo largo de un proyecto. Epsilon3 equipa a los operadores con las mejores herramientas posibles a lo largo de todo el ciclo de vida de un proyecto, lo que resulta en una eficiencia 10 veces mayor y una mayor facilidad de uso para el operador.
InfluxDB es la base de datos de series temporales de código abierto.
Crate.io es una base de datos distribuida y orientada a documentos diseñada para ser utilizada con la sintaxis SQL tradicional.
Prometheus es un conjunto de herramientas de monitoreo y alerta de sistemas de código abierto diseñado para la fiabilidad y escalabilidad. Recoge y almacena métricas como datos de series temporales, permitiendo el monitoreo en tiempo real de aplicaciones, sistemas y servicios. Con su potente lenguaje de consulta, PromQL, los usuarios pueden analizar y visualizar datos de manera efectiva. Prometheus opera de manera independiente, sin requerir dependencias externas, e integra sin problemas con varios mecanismos de descubrimiento de servicios, lo que lo hace ideal para entornos dinámicos. Características y Funcionalidad Clave: - Modelo de Datos Dimensional: Prometheus organiza los datos de series temporales utilizando un modelo dimensional flexible, identificando cada serie por un nombre de métrica y un conjunto de pares clave-valor. - Potente Lenguaje de Consulta (PromQL): PromQL permite a los usuarios consultar, correlacionar y transformar datos de series temporales para visualizaciones, alertas y más. - Alertas Precisas: Las reglas de alerta basadas en PromQL aprovechan el modelo de datos dimensional, con un componente separado de Alertmanager que maneja las notificaciones y silencios. - Operación Sencilla: Los servidores de Prometheus funcionan de manera independiente, confiando únicamente en el almacenamiento local. Desarrollados en Go, los binarios enlazados estáticamente son fáciles de desplegar en varios entornos. - Bibliotecas de Instrumentación: Hay una amplia gama de bibliotecas oficiales y contribuidas por la comunidad disponibles para instrumentar aplicaciones en la mayoría de los principales lenguajes de programación. - Integraciones Ubicuas: Prometheus ofrece numerosas integraciones, facilitando la extracción fácil de métricas de sistemas existentes. Valor Principal y Problema Resuelto: Prometheus aborda la necesidad de una solución de monitoreo robusta, escalable y flexible en entornos modernos y dinámicos. Su capacidad para recoger, almacenar y consultar datos de series temporales permite a las organizaciones obtener información en tiempo real sobre el rendimiento y la salud de sus sistemas. Al proporcionar alertas precisas e integración sin problemas con varios mecanismos de descubrimiento de servicios, Prometheus asegura que los problemas se detecten y aborden rápidamente, mejorando la fiabilidad del sistema y la eficiencia operativa.
KX es el creador de kdb+, una base de datos de series temporales y vectores, evaluada de manera independiente como la más rápida del mercado. Puede procesar y analizar datos de series temporales, históricos y vectores a una velocidad y escala inigualables, capacitando a desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de datos para construir aplicaciones de alto rendimiento basadas en datos y potenciar sus herramientas de análisis favoritas en la nube, en las instalaciones o en el borde.
Plataforma de big data construida sobre Apache Cassandra.
Redis Cloud combina el poder de Redis con la conveniencia de un servicio completamente gestionado, ofreciendo un rendimiento extremadamente rápido con latencia de sub-milisegundos y millones de operaciones por segundo. Redis Cloud se escala sin esfuerzo para manejar cualquier carga de trabajo, asegurando que tus aplicaciones permanezcan rápidas y receptivas. Con características como auto escalado y capacidades avanzadas de consulta y búsqueda, Redis Cloud simplifica tu pila tecnológica mientras ofrece un rendimiento excepcional. Nuestra alta disponibilidad robusta, incluyendo un SLA de tiempo de actividad líder en la industria del 99.999%, asegura que tus datos estén siempre seguros y accesibles, permitiéndote centrarte en construir y desplegar aplicaciones con confianza.
Google Cloud Bigtable es un sistema de almacenamiento distribuido para gestionar datos estructurados que está diseñado para escalar a un tamaño muy grande: petabytes de datos a través de miles de servidores comunes.
Rockset es la base de datos de búsqueda y análisis construida para la nube.