Explora las mejores alternativas a CortexDB para usuarios que necesitan nuevas funciones de software o desean probar diferentes soluciones. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a CortexDB incluyen fiabilidad y facilidad de uso. La mejor alternativa general a CortexDB es Epsilon3. Otras aplicaciones similares a CortexDB son InfluxDB, CrateDB, Aerospike, y Prometheus. Se pueden encontrar CortexDB 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.
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.
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.
Obtenga representaciones visuales precisas de las condiciones operativas actuales a partir de datos de toda su planta. Reconociendo las necesidades de los operadores de la industria de procesos, ingenieros, gerentes y ejecutivos, el software de soporte de decisiones y análisis de dataPARC ofrece un valor inmediato tanto al personal de la planta como a su resultado final. dataPARC empodera a los usuarios con sus módulos analíticos y de resolución de problemas intuitivos, fáciles de usar y ricos en funciones. Es una solución práctica y llave en mano que cumple con la promesa de integración y utilización de datos en toda la planta.