# Meilleur Bases de données de séries temporelles *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les bases de données de séries temporelles permettent aux entreprises de stocker des données horodatées. Une entreprise peut adopter une base de données de séries temporelles si elle a besoin de surveiller des données en temps réel ou si elle exécute des applications qui produisent continuellement des données. Quelques exemples d'applications qui produisent des données de séries temporelles incluent les outils de surveillance des performances réseau ou des applications (APM), les données des capteurs des dispositifs IoT, les données des marchés financiers, et un certain nombre d'applications de sécurité, parmi beaucoup d'autres. Les bases de données de séries temporelles sont optimisées pour stocker ces données afin qu'elles puissent être facilement extraites et analysées. Les données de séries temporelles sont souvent utilisées lors de l'exécution d'analyses prédictives ou d'algorithmes d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs de comprendre les données historiques pour aider à prédire les résultats futurs. Certains logiciels de traitement et de distribution de big data peuvent fournir des fonctionnalités de stockage de séries temporelles. Pour être inclus dans la catégorie des bases de données de séries temporelles, un produit doit : - Stocker des données basées sur des horodatages - Consommer des données en temps réel - Permettre aux utilisateurs d'extraire facilement les données pour l'analyse de séries temporelles ## How Many Bases de données de séries temporelles Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 52 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.46/5 - **New Reviews This Quarter**: 2 - **Buyer Segments**: Marché intermédiaire 63% │ Petite entreprise 38% - **Top Trending Product**: InfluxDB (+0.006) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Bases de données de séries temporelles Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 1,100+ Avis authentiques - 52+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Bases de données de séries temporelles Is Best for Your Use Case? - **Leader :** [CrateDB](https://www.g2.com/fr/products/cratedb/reviews) - **Meilleur performeur :** [dataPARC](https://www.g2.com/fr/products/dataparc/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [dataPARC](https://www.g2.com/fr/products/dataparc/reviews) - **Tendance :** [Prometheus](https://www.g2.com/fr/products/prometheus/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [InfluxDB](https://www.g2.com/fr/products/influxdata-influxdb/reviews) --- **Sponsored** ### QuestDB QuestDB est une base de données open-source, axée sur SQL, conçue pour les charges de travail les plus exigeantes, allant des salles de marché aux centres de contrôle de mission. Une conception multi-niveaux conserve les données chaudes dans des partitions natives et l'historique froid dans le stockage Parquet/objet, interrogé via une couche SQL unique. L'exécution vectorisée et en colonnes offre une ingestion à haut débit et des requêtes en millisecondes. Les formats ouverts (Parquet/Arrow) la rendent prête pour l'IA et sans verrouillage. Déployez-la en auto-hébergement ou dans votre cloud (BYOC). [Visiter le site web](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1761&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=131714&secure%5Bresource_id%5D=1761&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Ftime-series-databases&secure%5Btoken%5D=be94fb4b183fd18b498b79111b02c8b5ac18742f9a5bc3bc4789b65756fa8b9f&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fquestdb.com&secure%5Burl_type%5D=company_website) --- ## What Are the Top-Rated Bases de données de séries temporelles Products in 2026? ### 1. [CrateDB](https://www.g2.com/fr/products/cratedb/reviews) La base de données en temps réel pour l'analyse, la recherche et l'IA. Stockez tout type de données et combinez la simplicité du SQL avec l'évolutivité du NoSQL. CrateDB est une base de données open source, multi-modèle, distribuée et conteneurisée qui exécute des requêtes en millisecondes, quel que soit la complexité, le volume et la vitesse des données. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 82 **How Do G2 Users Rate CrateDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind CrateDB?** - **Vendeur:** [CrateDB](https://www.g2.com/fr/sellers/cratedb) - **Site Web de l'entreprise:** https://cratedb.com/ - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA - **Twitter:** @cratedb (4,178 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crateio/ (44 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur de données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 31% Marché intermédiaire #### What Are CrateDB's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (12 reviews) - Utilisation de SQL (11 reviews) - Intégrations faciles (10 reviews) - Flexibilité (10 reviews) - Caractéristiques (9 reviews) **Cons:** - Manque de fonctionnalités (5 reviews) - Limitations du logiciel (4 reviews) - Fonctionnalités limitées (3 reviews) - Documentation médiocre (3 reviews) - Configuration complexe (2 reviews) ### 2. [TDengine](https://www.g2.com/fr/products/tdengine/reviews) TDengine est une base de données de séries temporelles conçue pour aider les industries traditionnelles à surmonter les défis de l'Industrie 4.0 et de l'IoT industriel. Elle permet l'ingestion, le stockage, l'analyse et la distribution en temps réel de pétaoctets de données par jour, générées par des milliards de capteurs et de collecteurs de données. En rendant les big data accessibles et abordables, TDengine aide tout le monde — des développeurs indépendants et startups aux piliers de l'industrie et multinationales — à libérer la véritable valeur de leurs données. TDengine se distingue des bases de données de séries temporelles typiques par les quatre compétences clés suivantes : - Haute performance à toute échelle : Avec son architecture évolutive distribuée qui grandit avec votre entreprise, TDengine peut stocker et traiter des ensembles de données massifs jusqu'à 10,6 fois plus rapidement que d'autres TSDB — tout en fournissant la latence de fraction de seconde que vos applications de visualisation et de reporting en temps réel exigent. - Stockage de données efficace : Avec son design unique et son modèle de données, TDengine offre la solution la plus rentable pour stocker vos données opérationnelles, y compris le stockage hiérarchisé, S3, et une compression de données de 10:1, garantissant que vous pouvez obtenir des informations commerciales précieuses à partir de vos données sans vous ruiner. - Consolidation des données à travers les sites : Avec des connecteurs intégrés pour une grande variété de sources industrielles — MQTT, Kafka, OPC, PI System, et plus — TDengine offre une ingestion de données sans code et un processus d'extraction, transformation et chargement (ETL) sur une plateforme centralisée qui agit comme une source unique de vérité pour votre entreprise. - Solution complète pour les données industrielles : Avec des abonnements de données prêts à l'emploi, la mise en cache et le traitement de flux, TDengine est plus qu'une simple base de données de séries temporelles — elle inclut tous les composants clés nécessaires pour le stockage et le traitement des données industrielles intégrés dans un seul produit et accessibles via des instructions SQL familières. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate TDengine?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind TDengine?** - **Vendeur:** [TDengine](https://www.g2.com/fr/sellers/tdengine) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Los Gatos, California - **Twitter:** @TDengineDB (3,855 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tdengine/ (132 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 93% Petite entreprise, 7% Marché intermédiaire ### 3. [KX](https://www.g2.com/fr/products/kx-kx/reviews) Nous alimentons les décisions basées sur les données et conscientes du temps qui permettent aux organisations en mouvement rapide de réaliser le plein potentiel de leurs investissements en IA et de surpasser les concurrents. Notre technologie offre une valeur transformationnelle en répondant aux défis liés aux données en termes de complétude, de rapidité et d'efficacité. Nous permettons aux organisations de comprendre le changement au fil du temps et de générer des insights plus rapides et plus précis — à n'importe quelle échelle, et avec une efficacité de coût. Notre technologie est essentielle aux opérations des principales banques d'investissement mondiales, de l'aérospatiale et de la défense, de la fabrication de haute technologie, des soins de santé et des sciences de la vie, de l'automobile et des organisations de télématique de flotte. Le public principal pour KX comprend les leaders de ligne de métier, les développeurs, les scientifiques des données et les ingénieurs de données qui nécessitent des capacités analytiques sophistiquées pour créer des applications performantes et basées sur les données. Avec sa vitesse et sa scalabilité inégalées, KX permet aux utilisateurs de traiter efficacement de grands volumes de données, que ce soit dans des environnements cloud, sur site ou à la périphérie. Cette flexibilité garantit que les organisations peuvent intégrer la technologie KX dans leurs flux de travail existants de manière transparente, améliorant leurs capacités analytiques sans perturber les opérations en cours. KX se distingue dans le paysage analytique par sa performance indépendamment évaluée, reconnue comme la plus rapide disponible sur le marché. Cette vitesse est vitale pour les entreprises qui dépendent des insights de données en temps réel pour informer leurs processus de prise de décision. En permettant aux utilisateurs de découvrir des insights plus riches et exploitables rapidement, KX facilite des choix plus rapides et plus informés, stimulant l'avantage concurrentiel et la croissance transformative. Sa capacité à gérer des ensembles de données complexes et à fournir des insights rapidement est particulièrement avantageuse pour les industries qui opèrent dans des environnements à rythme rapide, où l'information en temps opportun est critique. Les caractéristiques clés de KX incluent des capacités avancées d'analyse de séries temporelles et de données vectorielles, qui permettent une gestion et une analyse efficaces de volumes de données étendus. De plus, KX s'intègre parfaitement avec les outils analytiques populaires, améliorant leur performance et permettant aux utilisateurs de maximiser leurs investissements existants. L'architecture de la plateforme est conçue pour une haute performance, garantissant que les organisations peuvent faire évoluer leurs opérations analytiques selon les besoins sans sacrifier la vitesse ou l'efficacité. Avec une présence mondiale en Amérique du Nord, en Europe et en Asie-Pacifique, KX est de confiance par les organisations leaders pour diriger leurs initiatives de données et d'IA. En fournissant une solution analytique puissante, KX améliore non seulement l'efficacité opérationnelle mais favorise également une culture d'innovation, permettant aux entreprises de rester compétitives dans un monde de plus en plus axé sur les données. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 50 **How Do G2 Users Rate KX?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind KX?** - **Vendeur:** [KX](https://www.g2.com/fr/sellers/kx-a145756d-91d3-463e-a51d-9e13b1ac577c) - **Année de fondation:** 1996 - **Emplacement du siège social:** NY, USA - **Twitter:** @kxsystems (4,169 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kx-systems (527 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Services financiers, Banque - **Company Size:** 57% Entreprise, 25% Petite entreprise #### What Are KX's Pros and Cons? **Pros:** - Vitesse (11 reviews) - Performance (9 reviews) - Puissance de l'outil (7 reviews) - Efficacité (6 reviews) - Traitement rapide (6 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (12 reviews) - Apprentissage difficile (7 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (7 reviews) - Complexité (2 reviews) - Cher (2 reviews) ### 4. [InfluxDB](https://www.g2.com/fr/products/influxdata-influxdb/reviews) InfluxDB est une plateforme de données spécialement conçue pour gérer toutes les données de séries temporelles, provenant des utilisateurs, capteurs, applications et infrastructures — collectant, stockant, visualisant et transformant les informations en actions de manière transparente. Avec une bibliothèque de plus de 300 plugins Telegraf open source, l'importation et la surveillance des données de n'importe quel système sont faciles. InfluxDB permet aux développeurs de créer des services et applications IoT, de surveillance et d'analytique transformateurs. L'architecture flexible d'InfluxDB s'adapte à toute mise en œuvre — que ce soit dans le cloud, à la périphérie ou sur site — et sa polyvalence, son accessibilité et ses outils de support (bibliothèques clientes, API, etc.) facilitent la tâche des développeurs à tout niveau pour construire rapidement des applications et services avec des données de séries temporelles. Optimisée pour l'efficacité et la productivité des développeurs, la plateforme InfluxDB permet aux créateurs de se concentrer sur les fonctionnalités et caractéristiques qui donnent de la valeur à leurs projets internes et un avantage concurrentiel à leurs applications. InfluxData propose une formation gratuite via InfluxDB University à l'adresse https://university.influxdata.com **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 98 **How Do G2 Users Rate InfluxDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind InfluxDB?** - **Vendeur:** [InfluxData](https://www.g2.com/fr/sellers/influxdata-c4358581-7be9-4eec-a0bc-bd083f9c5468) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Twitter:** @InfluxData (22 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5159145/ (179 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 59% Petite entreprise, 23% Marché intermédiaire ### 5. [Tiger Data](https://www.g2.com/fr/products/tiger-data/reviews) Tiger Data, des créateurs de TimescaleDB, est la base de données de séries temporelles Postgres n°1 pour les développeurs, les appareils et les agents. Gardez les données des capteurs, des chaînes de blocs et des clients à jour tout en conservant des années d'historique, toutes interrogeables en SQL standard. Pour l'IoT, le Web3 et l'IA. Pourquoi les équipes choisissent Tiger Data : - Fiabilité pour des milliers de développeurs. Plus de 3 millions de bases de données actives, plus de 2 000 clients. - Jusqu'à 95 % de compression. Conservez des années d'historique en ligne à une fraction du coût. - Prêt pour la production sans la douleur opérationnelle. HA multi-AZ, PITR, sauvegardes interrégionales, SOC 2/HIPAA/GDPR, observabilité approfondie. - Évoluez sans effort. Calcul et stockage désagrégés. Ne payez jamais pour une capacité inutilisée. - Architecture de données unifiée. Connectez n'importe quelle source de données et synchronisez-la automatiquement entre votre base de données opérationnelle et votre lac de données. - Approvisionnement hyperscaler. Disponible sur AWS Marketplace et Azure Marketplace. Capacités clés : - Partitionnement automatique Ingestez des millions de points de données par seconde sans gestion manuelle des tables ou partitionnement. - Vues matérialisées incrémentielles Pré-calculer et mettre en cache les agrégations pour des tableaux de bord et des API instantanés. - Stockage hybride ligne/colonne Écritures rapides, lectures compressées, optimisées pour les requêtes en temps réel et historiques. - Compression (jusqu'à 95 %) Les encodages en colonnes appliquent des filtres et des agrégats directement sur les données compressées pour des requêtes plus rapides et des économies importantes. - Stockage hiérarchisé Déplacez automatiquement les données plus anciennes ou moins fréquemment consultées vers un stockage d'objets à faible coût tout en les gardant entièrement interrogeables via la même interface SQL. - Cloud Postgres entièrement géré Évoluez le calcul et le stockage indépendamment, hiérarchisez le stockage S3 pour gérer les coûts, déployez à l'échelle mondiale et évitez les opérations de base de données. Secteurs industriels : Les développeurs et les équipes de plateforme dans l'IoT industriel, la fabrication, la crypto, le SaaS/ML et les outils DevOps comptent sur Tiger pour combiner les données opérationnelles et historiques pour des tableaux de bord en temps réel et des informations critiques, interrogeables en SQL standard. Comment commencer : Essayez Tiger Cloud gratuitement pendant 1 mois sans carte de crédit nécessaire, ou utilisez-nous indéfiniment dans le cadre de notre plan gratuit. Commencez maintenant - https://console.cloud.timescale.com/signup?utm\_source=g2&utm\_medium=referral&utm\_campaign=free-trial-g2 **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 33 **How Do G2 Users Rate Tiger Data?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Tiger Data?** - **Vendeur:** [Tiger Data (creators of TimescaleDB)](https://www.g2.com/fr/sellers/tiger-data-creators-of-timescaledb) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.tigerdata.com/ - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** New York, New York - **Twitter:** @TigerDatabase (1,316 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Services financiers - **Company Size:** 79% Petite entreprise, 18% Marché intermédiaire #### What Are Tiger Data's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (8 reviews) - Configuration facile (5 reviews) - Configurer la facilité (5 reviews) - Analytique (4 reviews) - Performance (4 reviews) **Cons:** - Cher (4 reviews) - Licences coûteuses (3 reviews) - Fonctionnalités manquantes (3 reviews) - Mauvaise interface utilisateur (3 reviews) - Performance lente (3 reviews) ### 6. [QuestDB](https://www.g2.com/fr/products/questdb/reviews) QuestDB est une base de données open-source, axée sur SQL, conçue pour les charges de travail les plus exigeantes, allant des salles de marché aux centres de contrôle de mission. Une conception multi-niveaux conserve les données chaudes dans des partitions natives et l'historique froid dans le stockage Parquet/objet, interrogé via une couche SQL unique. L'exécution vectorisée et en colonnes offre une ingestion à haut débit et des requêtes en millisecondes. Les formats ouverts (Parquet/Arrow) la rendent prête pour l'IA et sans verrouillage. Déployez-la en auto-hébergement ou dans votre cloud (BYOC). **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 33 **How Do G2 Users Rate QuestDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind QuestDB?** - **Vendeur:** [QuestDB](https://www.g2.com/fr/sellers/questdb) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Twitter:** @QuestDb (2,301 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/questdb/ (30 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Services financiers, Logiciels informatiques - **Company Size:** 69% Petite entreprise, 17% Marché intermédiaire ### 7. [Amazon Timestream](https://www.g2.com/fr/products/amazon-timestream/reviews) Amazon Timestream est un service de base de données de séries temporelles rapide, évolutif et entièrement géré pour les applications IoT et opérationnelles qui facilite le stockage et l'analyse de billions d'événements par jour à un coût dix fois inférieur à celui des bases de données relationnelles. Alimentées par la montée des appareils IoT, des systèmes informatiques et des machines industrielles intelligentes, les données de séries temporelles, données qui mesurent comment les choses changent au fil du temps, sont l'un des types de données à la croissance la plus rapide. **Average Rating:** 3.7/5.0 **Total Reviews:** 20 **How Do G2 Users Rate Amazon Timestream?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 6.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 7.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Amazon Timestream?** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 45% Marché intermédiaire, 32% Petite entreprise #### What Are Amazon Timestream's Pros and Cons? **Pros:** - Fiabilité (1 reviews) ### 8. [Prometheus](https://www.g2.com/fr/products/prometheus/reviews) Prometheus est un outil open-source de surveillance et d'alerte des systèmes conçu pour la fiabilité et l'évolutivité. Il collecte et stocke des métriques sous forme de données de séries temporelles, permettant la surveillance en temps réel des applications, systèmes et services. Avec son puissant langage de requête, PromQL, les utilisateurs peuvent analyser et visualiser les données efficacement. Prometheus fonctionne de manière indépendante, sans nécessiter de dépendances externes, et s'intègre parfaitement avec divers mécanismes de découverte de services, ce qui le rend idéal pour les environnements dynamiques. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Modèle de données dimensionnel : Prometheus organise les données de séries temporelles en utilisant un modèle dimensionnel flexible, identifiant chaque série par un nom de métrique et un ensemble de paires clé-valeur. - Langage de requête puissant (PromQL) : PromQL permet aux utilisateurs de requêter, corréler et transformer les données de séries temporelles pour des visualisations, des alertes, et plus encore. - Alertes précises : Les règles d'alerte basées sur PromQL tirent parti du modèle de données dimensionnel, avec un composant Alertmanager séparé gérant les notifications et les silences. - Opération simple : Les serveurs Prometheus fonctionnent de manière indépendante, ne s'appuyant que sur le stockage local. Développés en Go, les binaires statiquement liés sont faciles à déployer dans divers environnements. - Bibliothèques d'instrumentation : Une large gamme de bibliothèques officielles et contribué par la communauté est disponible pour instrumenter les applications dans la plupart des principaux langages de programmation. - Intégrations omniprésentes : Prometheus offre de nombreuses intégrations, facilitant l'extraction facile des métriques des systèmes existants. Valeur principale et problème résolu : Prometheus répond au besoin d'une solution de surveillance robuste, évolutive et flexible dans les environnements modernes et dynamiques. Sa capacité à collecter, stocker et interroger des données de séries temporelles permet aux organisations d'obtenir des informations en temps réel sur la performance et la santé de leurs systèmes. En fournissant des alertes précises et une intégration transparente avec divers mécanismes de découverte de services, Prometheus garantit que les problèmes sont détectés et résolus rapidement, améliorant ainsi la fiabilité du système et l'efficacité opérationnelle. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 61 **How Do G2 Users Rate Prometheus?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Prometheus?** - **Vendeur:** [Prometheus Authors](https://www.g2.com/fr/sellers/prometheus-authors) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Raleigh, North Carolina, United States - **Twitter:** @PrometheusIO (51,855 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prometheusgroup/ (1,180 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur DevOps - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 40% Marché intermédiaire, 32% Petite entreprise #### What Are Prometheus's Pros and Cons? **Pros:** - Intégrations faciles (7 reviews) - Intégrations (6 reviews) - Système d'alerte (5 reviews) - Surveillance (4 reviews) - Surveillance en temps réel (4 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (4 reviews) - Apprentissage difficile (2 reviews) - Installation difficile (1 reviews) - Visualisation de Graphique (1 reviews) - Alertes inefficaces (1 reviews) ### 9. [dataPARC](https://www.g2.com/fr/products/dataparc/reviews) dataPARC est une boîte à outils d'analyse et de visualisation de données industrielles en libre-service conçue pour les fabricants de processus cherchant à améliorer la qualité, augmenter le rendement et optimiser leurs opérations. Collectez, connectez et analysez les données IoT de l'ensemble de l'usine avec la plateforme d'analyse et de visualisation des données de processus de dataPARC. Résolvez des problèmes complexes de processus et de qualité de produit avec des outils d'analyse de tendances et de diagnostic simples mais puissants. Créez des tableaux de bord et des affichages sophistiqués pour surveiller les processus et partager les indicateurs clés de performance de production à travers votre entreprise. Exploitez l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique pour stimuler l'amélioration continue et augmenter les marges grâce à la modélisation prédictive. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 39 **How Do G2 Users Rate dataPARC?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind dataPARC?** - **Vendeur:** [dataPARC](https://www.g2.com/fr/sellers/dataparc) - **Année de fondation:** 1997 - **Emplacement du siège social:** Washougal, US - **Twitter:** @dataPARCsolutio (26 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataparc-solutions/ (115 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Produits de la papeterie et de la forêt - **Company Size:** 62% Marché intermédiaire, 31% Entreprise #### What Are dataPARC's Pros and Cons? **Pros:** - Personnalisabilité (2 reviews) - Analyse des données (2 reviews) - Visualisation des données (2 reviews) - Facilité d'utilisation (2 reviews) - Caractéristiques (2 reviews) **Cons:** - Complexité d'utilisation (1 reviews) - Problèmes de gestion des données (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) - Expertise requise (1 reviews) ### 10. [Epsilon3](https://www.g2.com/fr/products/epsilon3/reviews) Epsilon3 est le premier outil de gestion des procédures et des ressources alimenté par l'IA, conçu pour les équipes qui conçoivent, construisent, testent et exploitent des produits et systèmes avancés. ✔ Standardisez et optimisez les processus Notre système d'exécution de procédures interopérable remplace les listes de contrôle inefficaces gérées avec du papier, des tableurs, des documents et des outils de planification obsolètes. Suivez automatiquement chaque étape pour garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité. ✔ Alimentez l'itération rapide et l'innovation Le contrôle de version intégré, les flux de travail conditionnels et la synchronisation des données en temps réel permettent aux parties prenantes de rester sur la même longueur d'onde. Permettez une amélioration continue et des décisions rapides basées sur les données pour rester loin devant la concurrence. ✔ Rationalisez et développez les opérations Intégrez en toute sécurité des systèmes cloisonnés et automatisez les tâches répétitives et sujettes aux erreurs pour augmenter la productivité et éviter les retards. Simplifiez la formation, réduisez les coûts et maintenez l'efficacité à mesure que vos opérations s'étendent pour répondre à la demande. Epsilon3 est approuvé par des leaders de l'industrie comme la NASA, Blue Origin, Firefly Aerospace, Sierra Space, Redwire, Shift4, AeroVironment, Commonwealth Fusion Systems et d'autres organisations commerciales et gouvernementales. L'entreprise et la plateforme ont été créées par des leaders en ingénierie de SpaceX, NASA et Google. Apprenez comment : https://www.epsilon3.io/ **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 259 **How Do G2 Users Rate Epsilon3?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Epsilon3?** - **Vendeur:** [Epsilon3](https://www.g2.com/fr/sellers/epsilon3) - **Site Web de l'entreprise:** https://epsilon3.io - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Los Angeles, California - **Twitter:** @Epsilon3Inc (1,054 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/epsilon3inc (32 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Représentant du service client - **Top Industries:** Aviation et aérospatiale, Services financiers - **Company Size:** 43% Marché intermédiaire, 40% Entreprise #### What Are Epsilon3's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (80 reviews) - Gestion des procédures (42 reviews) - Caractéristiques (30 reviews) - Efficacité (27 reviews) - Amélioration de l'efficacité (24 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (35 reviews) - Complexité (33 reviews) - Procédures Confuses (29 reviews) - Procédures complexes (27 reviews) - Confusion (24 reviews) ### 11. [Aerospike](https://www.g2.com/fr/products/aerospike/reviews) La plateforme de données en temps réel Aerospike permet aux organisations d'agir instantanément sur des milliards de transactions tout en réduisant l'empreinte serveur jusqu'à 80 %. La plateforme multi-cloud Aerospike alimente des applications en temps réel avec des performances prévisibles en dessous de la milliseconde jusqu'à l'échelle du pétaoctet avec une disponibilité de cinq-neuf et des données fortement cohérentes distribuées mondialement. Les applications construites sur la plateforme de données en temps réel Aerospike luttent contre la fraude, fournissent des recommandations qui augmentent considérablement la taille du panier d'achat, permettent des paiements numériques mondiaux et offrent des expériences utilisateur hyper-personnalisées à des dizaines de millions de clients. Des clients tels qu'Airtel, Experian, Nielsen, PayPal, Snap, Wayfair et Yahoo comptent sur Aerospike comme leur fondation de données pour l'avenir. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 80 **How Do G2 Users Rate Aerospike?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Aerospike?** - **Vendeur:** [Aerospike](https://www.g2.com/fr/sellers/aerospike) - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @aerospikedb (7,839 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2696852/ (306 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Marketing et publicité, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 45% Marché intermédiaire, 34% Entreprise ### 12. [Warp 10](https://www.g2.com/fr/products/warp-10/reviews) Warp 10 est une plateforme modulaire open source qui collecte, stocke et analyse les données provenant de capteurs. Conçu pour l'IoT avec un modèle de données flexible, Warp 10 offre un cadre unique et puissant pour simplifier vos processus de la collecte de données à l'analyse et la visualisation, avec le support des données géolocalisées dans son modèle central (appelé Geo Time Series). Warp 10 est à la fois une base de données de séries temporelles et un environnement d'analyse puissant, vous permettant de réaliser : des statistiques, l'extraction de caractéristiques pour l'entraînement de modèles, le filtrage et le nettoyage des données, la détection de motifs et d'anomalies, la synchronisation ou même des prévisions. La plateforme est conforme au RGPD et sécurisée par conception en utilisant des jetons cryptographiques pour gérer l'authentification et l'autorisation. L'environnement d'analyse peut être mis en œuvre au sein d'un large écosystème de composants logiciels tels que Spark, Kafka Streams, Hadoop, Jupyter, Zeppelin et bien d'autres. Il peut également accéder aux données stockées dans de nombreuses solutions existantes, bases de données relationnelles ou NoSQL, moteurs de recherche et systèmes de stockage d'objets de type S3. Warp 10 répond à vos besoins à n'importe quelle échelle, des petits appareils aux clusters distribués, et peut être utilisé dans de nombreux secteurs : industrie, transport, santé, surveillance, finance, énergie, etc. Une collection d'outils complète la plateforme et facilite votre travail sur les données de séries temporelles : - WarpStudio, un éditeur web, pour éditer et exécuter votre code WarpScript. - WarpFleet, le dépôt d'artefacts, pour partager vos plugins, extensions et macros. - Sandbox, un environnement hébergé pour tester Warp 10 sans le déployer. - Discovery, une solution de tableau de bord dynamique avec une approche unique de tableau de bord en tant que code. - HFiles, une solution de stockage haute densité offrant une évolutivité de stockage infinie tout en conservant toutes les capacités analytiques. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 35 **How Do G2 Users Rate Warp 10?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Warp 10?** - **Vendeur:** [SenX](https://www.g2.com/fr/sellers/senx) - **Emplacement du siège social:** Guipavas, Brittany - **Twitter:** @SenXHQ (234 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/12632019 (13 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 31% Marché intermédiaire ### 13. [Druid](https://www.g2.com/fr/products/druid/reviews) Apache Druid est une base de données d'analytique en temps réel open source. Druid combine des idées provenant des bases de données OLAP/analytique, des bases de données de séries temporelles et des systèmes de recherche pour créer une solution complète d'analytique en temps réel pour les données en temps réel. Il inclut l'ingestion en flux et par lots, le stockage orienté colonne, le partitionnement optimisé pour le temps, l'indexation OLAP et de recherche native, le support SQL et REST, des schémas flexibles; le tout avec une véritable évolutivité horizontale sur une architecture cloud native sans partage qui le rend facile à déployer, surveiller et gérer à grande échelle. Il est téléchargeable gratuitement pour une utilisation illimitée depuis druid.apache.org et également hébergé dans le cloud par Imply Data. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Druid?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 7.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Druid?** - **Vendeur:** [Druid](https://www.g2.com/fr/sellers/druid) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Rio de Janeiro, Rio de Janeiro - **Twitter:** @druid (4 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/druid_2/ (77 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 52% Entreprise, 29% Marché intermédiaire ### 14. [Trendalyze](https://www.g2.com/fr/products/trendalyze/reviews) Trendalyze est une plateforme pour découvrir, prédire et surveiller des motifs dans des séries temporelles granulaires collectées par des capteurs, des appareils IoT, des machines, des systèmes de transactions et de journaux d'événements. Notre plateforme en libre-service permet à tous les travailleurs de l'information de découvrir et de surveiller des motifs significatifs aussi facilement qu'il est de rechercher et de surveiller du contenu web sur Google. Elle permet également aux utilisateurs professionnels et aux analystes de découvrir, analyser et prédire des motifs dans les données IoT et autres données transactionnelles aussi facilement qu'ils analysent des données commerciales dans Excel. Trendalyze a été pionnier des réseaux neuronaux logiques en instance de brevet qui apprennent à partir de petits ensembles de données, sont 100% explicables et peuvent être configurés par des professionnels de l'entreprise. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Trendalyze?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Trendalyze?** - **Vendeur:** [Trendalyze](https://www.g2.com/fr/sellers/trendalyze) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** USA, Newark - **Twitter:** @trendalyze (114 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9487986/ (6 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 37% Entreprise, 37% Petite entreprise ### 15. [GridDB](https://www.g2.com/fr/products/griddb/reviews) GridDB est une base de données qui offre à la fois rapidité et évolutivité pour les applications de big data critiques. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate GridDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind GridDB?** - **Vendeur:** [Toshiba](https://www.g2.com/fr/sellers/toshiba) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Twitter:** @griddb (9 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/griddb (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 74% Marché intermédiaire, 15% Entreprise ### 16. [Bangdb](https://www.g2.com/fr/products/bangdb/reviews) BangDB est une base de données NoSql multifonctionnelle, multimodèle, intégrée, distribuée, haute performance, analytique et de séries temporelles, écrite en C/C++ et conçue à partir de zéro pour résoudre les problèmes contemporains et futurs de manière simple et facile, ce qui nécessiterait autrement une énorme quantité de temps et de ressources. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Bangdb?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Bangdb?** - **Vendeur:** [BangDB](https://www.g2.com/fr/sellers/bangdb) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Bangalore, Karnataka - **Twitter:** @IQLECT (453 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bangdb/ (6 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 33% Entreprise ### 17. [Redis Cloud](https://www.g2.com/fr/products/redis-cloud/reviews) Redis Cloud est notre service Redis Enterprise entièrement géré, offrant une vitesse, une simplicité et une évolutivité inégalées. Il est parfait pour les applications cloud-native nécessitant un traitement de données en temps réel, sans les tracas de la gestion de l'infrastructure. Redis Cloud dépasse les services cloud compatibles Redis construits sur des sources ouvertes tels qu'Amazon ElastiCache et Google Cloud Memorystore en offrant des fonctionnalités de niveau entreprise comme la distribution géographique active-active, des capacités avancées de requête et de recherche, une synchronisation de données transparente et un support multi-cloud. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 42 **How Do G2 Users Rate Redis Cloud?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Redis Cloud?** - **Vendeur:** [Redis](https://www.g2.com/fr/sellers/redis) - **Année de fondation:** 2011 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Redisinc (43,975 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2014725/ (1,510 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 41% Marché intermédiaire ### 18. [Google Cloud BigTable](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigtable/reviews) Cloud Bigtable est le service de base de données Big Data NoSQL de Google. C'est la même base de données qui alimente de nombreux services principaux de Google, y compris la recherche, les analyses, les cartes et Gmail. Bigtable est conçu pour gérer des charges de travail massives avec une latence faible et constante et un débit élevé, ce qui en fait un excellent choix pour les applications opérationnelles et analytiques, y compris l'IoT, l'analyse des utilisateurs et l'analyse des données financières. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 **How Do G2 Users Rate Google Cloud BigTable?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud BigTable?** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,911,199 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 41% Marché intermédiaire, 32% Entreprise #### What Are Google Cloud BigTable's Pros and Cons? **Pros:** - Stockage en nuage (8 reviews) - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Intégrations (4 reviews) - Développement d'applications (3 reviews) - Analyse de données (3 reviews) **Cons:** - Problèmes de coût (5 reviews) - Cher (4 reviews) - Problèmes de facturation (2 reviews) - Complexité (2 reviews) - Difficulté d'apprentissage (2 reviews) ### 19. [Tinybird](https://www.g2.com/fr/products/tinybird/reviews) Tinybird est un service ClickHouse® entièrement géré, conçu pour les développeurs de logiciels et les équipes de produits natifs de l'IA, en leur permettant de créer des projets d'analytique en temps réel à grande échelle avec un minimum d'effort. Tinybird simplifie, accélère et rend plus fiable l'intégration de la base de données open source ClickHouse dans les applications, permettant aux ingénieurs de se concentrer sur le développement de fonctionnalités plutôt que sur la gestion de l'infrastructure. Tinybird élimine les complexités associées à la gestion traditionnelle des bases de données, ce qui en fait un choix idéal pour les équipes cherchant à exploiter la puissance de ClickHouse sans les contraintes de maintenance des serveurs et de préoccupations liées à la mise à l'échelle. Le public cible de Tinybird comprend les développeurs de logiciels, les ingénieurs de données, les fondateurs techniques et les équipes de produits natifs de l'IA construisant des capacités d'analytique en temps réel dans leurs applications. Avec la demande croissante pour le traitement des données en temps réel, Tinybird s'adresse aux équipes qui ont besoin de fournir des insights rapidement et efficacement. Les cas d'utilisation de Tinybird couvrent divers secteurs, y compris le SaaS, le commerce électronique, la finance, la crypto, l'IA et l'IoT, où l'analyse des données en temps réel est cruciale pour la prise de décision et l'efficacité opérationnelle. En fournissant un service géré, Tinybird permet aux ingénieurs logiciels de déployer des fonctionnalités d'analytique en quelques jours plutôt qu'en quelques mois, accélérant ainsi considérablement les délais des projets. Les principales caractéristiques de Tinybird incluent une base de données ClickHouse hébergée ainsi que des couches d'ingestion de données et d'API gérées, qui simplifient le processus d'intégration de l'analytique dans les applications. Les outils d'authentification intégrés améliorent la sécurité et la confidentialité des données, avec un support pour les politiques d'accès au niveau des lignes utilisant des JWT. Le stockage et la requête des journaux d'observabilité gratuits permettent aux utilisateurs de suivre l'utilisation et la performance. Les fonctionnalités natives de l'IA, y compris Tinybird Code - un agent CLI avec une expertise approfondie de ClickHouse - ainsi que le serveur Tinybird MCP, rendent l'intégration des fonctionnalités d'analytique dans les applications LLM plus simple et plus robuste. De plus, l'architecture de Tinybird est conçue pour gérer automatiquement la mise à l'échelle, permettant aux équipes de se concentrer sur leurs tâches de développement principales sans se soucier de comprendre une nouvelle base de données ou de s'inquiéter des détails de l'infrastructure. Pour ceux qui désirent un contrôle de l'infrastructure, Tinybird offre un déploiement auto-géré, gratuitement. Cette combinaison unique de fonctionnalités permet aux utilisateurs de livrer des fonctionnalités basées sur les données rapidement tout en maintenant une haute performance et fiabilité. Tinybird se distingue dans le paysage des bases de données d'analytique en temps réel en fournissant la performance de l'une des bases de données OLAP les plus rapides au monde sans la complexité associée. En abstraisant les défis techniques de la gestion des clusters et de la provision des ressources, Tinybird permet aux équipes d'innover et d'itérer sur leurs produits plus rapidement. L'accent mis par le service sur la facilité d'utilisation et le déploiement rapide en fait une option attrayante pour les organisations cherchant à exploiter la puissance de l'analytique en temps réel sans le fardeau d'une surcharge opérationnelle étendue. Avec Tinybird, les utilisateurs peuvent débloquer le potentiel de leurs données et générer des insights percutants, tout en profitant d'une expérience de développement fluide et efficace. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate Tinybird?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Tinybird?** - **Vendeur:** [Tinybird](https://www.g2.com/fr/sellers/tinybird) - **Site Web de l'entreprise:** https://tinybird.co - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (52 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 36% Petite entreprise #### What Are Tinybird's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (6 reviews) - Analytique (4 reviews) - Intégrations faciles (4 reviews) - Caractéristiques (4 reviews) - Intégrations (4 reviews) **Cons:** - Mauvais service client (3 reviews) - Manque de fonctionnalités (2 reviews) - Courbe d'apprentissage (2 reviews) - Difficulté d'apprentissage (2 reviews) - Personnalisation limitée (2 reviews) ### 20. [The PI System](https://www.g2.com/fr/products/the-pi-system/reviews) Le système PI est une infrastructure d'entreprise pour la gestion des données et des événements en temps réel avec des outils et des fonctionnalités pour vous aider à gérer vos données et plus encore. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 19 **How Do G2 Users Rate The PI System?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 9.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind The PI System?** - **Vendeur:** [AVEVA](https://www.g2.com/fr/sellers/aveva) - **Année de fondation:** 1967 - **Emplacement du siège social:** Cambridge, GB - **Twitter:** @AVEVAGroup (15,406 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/14547/ (7,622 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** LSE:AVV **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 43% Marché intermédiaire, 38% Entreprise #### What Are The PI System's Pros and Cons? **Cons:** - Complexité d'utilisation (1 reviews) - Conception UX (1 reviews) - Amélioration de l'UX (1 reviews) ### 21. [CortexDB](https://www.g2.com/fr/products/weaveworks-cortexdb/reviews) Cortex offre le même langage de requête puissant, le même modèle de données et les mêmes alertes configurables que Prometheus, mais nous avons ajouté une évolutivité horizontale et un stockage cloud-native pour une rétention de données pratiquement infinie. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate CortexDB?** - **Qualité du support:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind CortexDB?** - **Vendeur:** [Weaveworks](https://www.g2.com/fr/sellers/weaveworks) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** London , GB - **Twitter:** @weaveworks (11,204 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9420084 (12 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 22. [Heroic](https://www.g2.com/fr/products/heroic/reviews) Heroic est un système de surveillance open-source initialement développé chez Spotify pour résoudre les problèmes rencontrés avec la collecte à grande échelle et l'analyse quasi en temps réel des métriques. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate Heroic?** - **Qualité du support:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Heroic?** - **Vendeur:** [Heroic](https://www.g2.com/fr/sellers/heroic) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Twitter:** @spotify (20,099,223 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 23. [Axibase Time Series Database](https://www.g2.com/fr/products/axibase-time-series-database/reviews) ATSD est une base de données NoSQL distribuée conçue dès le départ pour stocker et analyser des données de séries chronologiques à grande échelle. Contrairement à la plupart des autres bases de données, ATSD est dotée d'un ensemble robuste de fonctionnalités intégrées, y compris un moteur de règles, la visualisation, la prévision des données, l'exploration de données et plus encore. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Axibase Time Series Database?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Axibase Time Series Database?** - **Vendeur:** [Axibase](https://www.g2.com/fr/sellers/axibase) - **Année de fondation:** 2004 - **Emplacement du siège social:** Cupertino, US - **Twitter:** @axibase (55 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/axibase (3 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 25% Entreprise ### 24. [Aiven for InfluxDB](https://www.g2.com/fr/products/aiven-for-influxdb/reviews) InfluxDB entièrement géré – la base de données de séries temporelles populaire, légère et à haute ingestion que vous pouvez intégrer à votre flux de travail en quelques minutes. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Aiven for InfluxDB?** - **Qualité du support:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Aiven for InfluxDB?** - **Vendeur:** [Aiven](https://www.g2.com/fr/sellers/aiven) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Marché intermédiaire, 33% Petite entreprise ### 25. [ExtremeDB](https://www.g2.com/fr/products/extremedb/reviews) La base de données eXtremeDB combine des performances exceptionnelles, une fiabilité et une efficacité de développement dans un moteur de base de données embarqué en temps réel éprouvé. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate ExtremeDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualité du support:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind ExtremeDB?** - **Vendeur:** [McObject](https://www.g2.com/fr/sellers/mcobject) - **Année de fondation:** 2001 - **Emplacement du siège social:** Federal Way, WA - **Twitter:** @LowLatencyDB (4,834 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mcobject/ (17 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 30% Entreprise ## What Is Bases de données de séries temporelles? [Logiciel de base de données](https://www.g2.com/fr/categories/database-software) ## What Software Categories Are Similar to Bases de données de séries temporelles? - [Bases de données relationnelles](https://www.g2.com/fr/categories/relational-databases) - [Bases de données documentaires](https://www.g2.com/fr/categories/document-databases) - [Fournisseurs de base de données en tant que service (DBaaS)](https://www.g2.com/fr/categories/database-as-a-service-dbaas) - [Logiciel d'intelligence des séries temporelles](https://www.g2.com/fr/categories/time-series-intelligence) - [Bases de données en colonnes](https://www.g2.com/fr/categories/columnar-databases) - [Logiciel de base de données vectorielle](https://www.g2.com/fr/categories/vector-database) - [Logiciel de base de données analytique en temps réel](https://www.g2.com/fr/categories/real-time-analytic-database) --- ## How Do You Choose the Right Bases de données de séries temporelles? ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de bases de données de séries temporelles ### Qu'est-ce que les logiciels de bases de données de séries temporelles ? Le nombre croissant de différents types de données conduit à la prolifération de différents types de bases de données pour faciliter leur stockage et leur analyse. Parmi les types de données en forte croissance figurent les données de séries temporelles — des données horodatées et créées au fil du temps — qui augmentent avec la croissance de l'internet des objets (IoT). Bien qu'il soit souvent possible de stocker ces données dans d'autres types de magasins de données, les données de séries temporelles ont des propriétés spéciales — les données sont uniquement ajoutées, ce qui rend intéressant de considérer une solution de base de données sur mesure. Le premier défi pour choisir une base de données est de trouver la meilleure structure pour les données à stocker. Dans certains cas, il existe une adéquation naturelle — par exemple, les informations sur les vols aériens s'intègrent très bien dans une base de données graphique car cela imite les schémas de la vie réelle — tandis que le contenu web en format long se place généralement dans des bases de données de documents. Avec les logiciels de bases de données de séries temporelles, les utilisateurs peuvent stocker toutes les données qui ont un horodatage, telles que les données de journal, les données de capteur et les données de télémétrie industrielle. Les cas d'utilisation sont nombreux. Par exemple, les développeurs d'applications utilisent ce logiciel à des fins de surveillance des applications pour collecter des points de données en temps réel et mieux comprendre les performances des applications. De plus, les développeurs IoT bénéficient des bases de données de séries temporelles car elles stockent et traitent les données des capteurs, comme les appareils domestiques intelligents, pour déterminer comment ils fonctionnent au fil du temps. Principaux avantages des logiciels de bases de données de séries temporelles - Fournir échelle et vitesse, avec un temps de traitement plus rapide que les bases de données relationnelles - Offrir un outil spécifiquement orienté vers les données de séries temporelles - Permettre un stockage et une gestion des données structurés et organisés ### Pourquoi utiliser les logiciels de bases de données de séries temporelles ? Comme d'autres bases de données, les bases de données de séries temporelles sont principalement maintenues par un administrateur de base de données ou une équipe. En raison de sa large couverture, les bases de données de séries temporelles sont également accessibles par plusieurs organisations au sein d'une entreprise. Des départements tels que le développement, l'informatique, la facturation et d'autres peuvent également avoir accès aux bases de données de séries temporelles, en fonction de leurs utilisations assignées au sein de l'entreprise. **Prédire l'avenir —** Faire des prédictions éclairées sur les événements futurs, observer les changements en temps réel et capturer les anomalies historiques. **Comprendre le passé —** Comprendre les données passées avec une base de données conçue à cet effet. ### Qui utilise les logiciels de bases de données de séries temporelles ? Les logiciels de bases de données de séries temporelles sont très flexibles et sont utilisés par des équipes diverses au sein d'une entreprise, ce qui les rend particulièrement bénéfiques. Pour collecter des ensembles de données très volumineux en temps réel, les systèmes de traitement et de distribution de big data sont utiles. Ces outils sont conçus pour évoluer pour les entreprises qui collectent constamment d'énormes quantités de données. Extraire des ensembles de données peut être plus difficile avec les systèmes de traitement et de distribution de big data, mais les informations reçues sont précieuses en raison de la granularité des données. **Administrateurs de bases de données —** Les bases de données de séries temporelles ont gagné en popularité car elles sont plus faciles à mettre en œuvre, offrent une plus grande flexibilité et tendent à avoir des temps de récupération de données plus rapides. Les administrateurs de bases de données utilisent ces outils pour maintenir et gérer leurs données de séries temporelles, en s'assurant qu'elles sont correctement stockées. **Data scientists —** Comme la science des données, y compris l'intelligence artificielle, est alimentée par les données, il est essentiel que ces données soient stockées de la manière la plus efficace et efficiente possible. Cela garantit que les données peuvent être interrogées et analysées correctement. ### Types de logiciels de bases de données de séries temporelles Bien que toutes les bases de données de séries temporelles stockent des données horodatées, elles diffèrent dans la manière dont ces données sont stockées, la relation entre les différents points de données et la méthode par laquelle les données sont interrogées. **Bases de données relationnelles —** Les bases de données relationnelles sont des outils de base de données traditionnels utilisés pour aligner les informations en lignes et colonnes. La structure permet une interrogation facile à l'aide de SQL. Les bases de données relationnelles sont utilisées pour stocker à la fois des informations simples, telles que les identités et les informations de contact, et des informations complexes critiques pour les opérations commerciales. Elles sont hautement évolutives et peuvent être stockées sur site, dans le cloud ou via des systèmes hybrides. **Bases de données NoSQL —** Les bases de données NoSQL telles que les bases de données graphiques sont une excellente option pour les données non structurées. Si l'utilisateur a besoin de rendre une valeur facilement trouvée par sa clé, alors un magasin clé-valeur est le plus rapide et le plus évolutif. L'inconvénient est une capacité d'interrogation beaucoup plus limitée, impliquant ses limitations pour les données analytiques. Inversement, rendre une adresse e-mail d'utilisateur basée sur le nom d'utilisateur ou mettre en cache des données web est une solution simple et rapide dans un magasin clé-valeur. ### Fonctionnalités des logiciels de bases de données de séries temporelles Les bases de données de séries temporelles, conçues spécifiquement pour les données de séries temporelles, fournissent à l'utilisateur les fonctionnalités dont il a besoin pour stocker, traiter et analyser ces données avec succès. **Interrogation utilisant le temps —** Les bases de données de séries temporelles permettent aux utilisateurs d'interroger des données en utilisant le temps, leur permettant de rechercher ou d'analyser les données sur une période donnée, même à une fraction de seconde près. **Sécurité des données —** Les solutions de bases de données de séries temporelles incluent des fonctionnalités de sécurité des données pour protéger les données stockées par une entreprise dans ses bases de données. **Création et maintenance de bases de données —** Les logiciels de bases de données de séries temporelles permettent aux utilisateurs de créer rapidement de nouvelles bases de données relationnelles et de les modifier facilement. **Évolutivité —** Les solutions de bases de données de séries temporelles évoluent avec les données et sont donc évolutives, le seul point de douleur étant la capacité de stockage physique ou dans le cloud. **Compatibilité avec le système d'exploitation (OS) —** Les solutions de bases de données relationnelles sont compatibles avec de nombreux OS. **Récupération —** Que ce soit pour revenir en arrière ou récupérer complètement une base de données, certaines solutions de bases de données de séries temporelles offrent des fonctionnalités de récupération en cas d'erreurs. ### Tendances liées aux logiciels de bases de données de séries temporelles **Bases de données et agrégation de données —** Le débat continue sur l'utilisation des bases de données relationnelles par rapport aux bases de données NoSQL, alors que l'agrégation de données continue de croître parmi les entreprises. Les organisations doivent déterminer la meilleure façon de stocker leurs données car les produits et services axés sur les données nécessitent un soutien massif en données. En réalité, les deux types de bases de données devraient être utilisés ensemble. Alors que les bases de données relationnelles excellent dans le stockage de données structurées, les bases de données NoSQL (bases de données non relationnelles) brillent lorsqu'il n'y a pas de structure réelle sur la façon dont les données doivent être collectées et stockées. Les bases de données relationnelles et non relationnelles évoluent assez facilement, à condition d'avoir le bon logiciel pour les soutenir. Cela ne devrait pas être un débat "ceci contre cela", mais une collaboration "ceci et cela". **Big data —** Les données sont devenues l'épine dorsale de la conduite des affaires à l'ère de l'information. Comme les données orientent les décisions et les tendances commerciales, il est important que les données soient digestibles, faciles à suivre et faciles à référencer. C'est pourquoi les logiciels de big data se reposent principalement sur des solutions de bases de données relationnelles. Conçues avec une organisation stricte, une référence et un renvoi à l'esprit, les bases de données relationnelles absorbent et stockent d'énormes quantités de données pour être ensuite digérées dans le processus de prise de décision. ### Problèmes potentiels avec les logiciels de bases de données de séries temporelles **Données non structurées —** Les bases de données de séries temporelles ont du mal à gérer les données non structurées. Les bases de données de séries temporelles reposent sur des données structurées pour créer correctement des relations entre les points de données et les tables de données. Si une entreprise utilise principalement des données non structurées, elle devrait envisager une solution de base de données NoSQL ou un logiciel de qualité des données pour nettoyer et structurer les données non structurées. **Retard d'interrogation —** Les bases de données de séries temporelles stockent des quantités massives de données, mais avec cet avantage, ces outils de base de données exécutent lentement les requêtes sur des ensembles de données plus importants. Cela est principalement dû au volume considérable de données interrogées. Dans les situations où les requêtes peuvent traverser des quantités importantes de données, elles devraient être basées sur des valeurs spécifiques chaque fois que possible. De plus, interroger des chaînes prend beaucoup plus de temps que d'interroger des numériques, donc se concentrer sur ces derniers peut aider à améliorer les temps de recherche. ### Logiciels et services liés aux logiciels de bases de données de séries temporelles Trouver la bonne solution de base de données implique de trouver un outil qui correspond le mieux à un cas d'utilisation particulier, y compris le type de données impliquées et le type d'analyse qui doit être effectuée avec ces données. Le format des données détermine également la bonne solution de base de données pour une entreprise donnée. **Logiciel d'intelligence de séries temporelles —** Les utilisateurs se concentrant sur l'analyse, plutôt que sur le simple stockage des données de séries temporelles, peuvent tirer parti du [logiciel d'intelligence de séries temporelles](https://www.g2.com/categories/time-series-intelligence). En utilisant l'apprentissage automatique intégré, les outils d'intelligence de séries temporelles extraient des informations auparavant cachées — telles que des microtendances et des anomalies — sans nécessiter qu'un humain fouille manuellement dans les données, économisant ainsi du temps et des ressources à une entreprise. **Bases de données NoSQL —** Alors que les solutions de bases de données relationnelles excellent avec les données structurées, les [bases de données NoSQL](https://www.g2.com/categories/nosql-databases) stockent plus efficacement les données faiblement structurées et non structurées. Les solutions de bases de données NoSQL se marient bien avec les [bases de données relationnelles](https://www.g2.com/categories/relational-databases) si une entreprise traite des données diversifiées qui peuvent être collectées par des moyens à la fois structurés et non structurés. **Bases de données relationnelles —** [Les bases de données relationnelles](https://www.g2.com/categories/relational-databases) sont utiles pour créer des référentiels évolutifs pour les informations commerciales. Ce sont également des outils de qualité pour le support d'application back-end. Elles peuvent être synchronisées avec des applications pour rendre les données disponibles aux utilisateurs finaux. **Logiciel de qualité des données —** Les bases de données relationnelles ont du mal à gérer les données non structurées, et les données dupliquées ou incorrectes peuvent fausser l'exactitude des résultats une fois que les données deviennent structurées. Le [logiciel de qualité des données](https://www.g2.com/categories/data-quality) aide à nettoyer et structurer les données, ce qui facilite la création d'une base de données relationnelle formelle pour ces données.