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Avis Pulse for ElasticSearch and OpenSearch (0)
Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
Voici comment.
Nous nous efforçons de garder nos avis authentiques.
Les avis G2 sont une partie importante du processus d'achat, et nous comprenons la valeur qu'ils apportent à la fois à nos clients et aux acheteurs. Pour garantir que la valeur est préservée, il est important de s'assurer que les avis sont authentiques et fiables, c'est pourquoi G2 exige des méthodes vérifiées pour rédiger un avis et valide l'identité de l'évaluateur avant d'approuver. G2 valide l'identité des évaluateurs avec notre processus de modération qui empêche les avis non authentiques, et nous nous efforçons de collecter les avis de manière responsable et éthique.
Il n'y a pas assez d'avis sur Pulse for ElasticSearch and OpenSearch pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :
1
Elasticsearch
4.4
(266)
Créez une expérience de recherche adaptée à vos besoins spécifiques en un rien de temps, grâce à un indexage transparent, une pertinence de premier ordre et des fonctionnalités de personnalisation intuitives.
2
SingleStore
4.5
(118)
SingleStoreDB est une base de données SQL unifiée, distribuée et en temps réel combinant des charges de travail transactionnelles, analytiques et vectorielles.
3
CrateDB
4.4
(84)
Crate.io est une base de données distribuée, orientée document, conçue pour être utilisée avec la syntaxe SQL traditionnelle.
4
Zilliz
4.7
(53)
Zilliz Cloud est une base de données vectorielle native du cloud qui stocke, indexe et recherche des milliards de vecteurs d'embedding pour alimenter la recherche de similarité de niveau entreprise, les systèmes de recommandation, la détection d'anomalies, et plus encore.
Zilliz Cloud, construit sur la base de données vectorielle open-source populaire Milvus, permet une intégration facile avec des vectoriseurs d'OpenAI, Cohere, HuggingFace, et d'autres modèles populaires. Conçu spécifiquement pour résoudre le défi de la gestion de milliards d'embeddings, Zilliz Cloud facilite la création d'applications à grande échelle.
5
KX
4.6
(51)
KX est le créateur de kdb+, une base de données de séries temporelles et vectorielles, évaluée de manière indépendante comme la plus rapide sur le marché. Elle peut traiter et analyser des données de séries temporelles, historiques et vectorielles à une vitesse et une échelle inégalées, permettant aux développeurs, aux data scientists et aux ingénieurs de données de créer des applications performantes basées sur les données et de dynamiser leurs outils d'analyse préférés dans le cloud, sur site ou à la périphérie.
6
TiDB
4.6
(48)
TiDB, propulsé par PingCAP, libère une échelle illimitée pour les entreprises axées sur les données. Notre base de données SQL distribuée avancée permet aux grandes entreprises, aux entreprises SaaS et aux entreprises natives numériques de créer des clusters de l'ordre du pétaoctet tout en gérant des millions de tables, des connexions simultanées, des changements de schéma fréquents et une mise à l'échelle sans interruption.
7
DataStax
4.6
(46)
Plateforme de big data construite sur Apache Cassandra.
8
Rockset
4.5
(40)
Rockset est la base de données de recherche et d'analyse conçue pour le cloud.
9
Pinecone
4.6
(38)
Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée qui facilite l'ajout de la recherche vectorielle aux applications de production. Elle combine des bibliothèques de recherche vectorielle de pointe, des fonctionnalités avancées telles que le filtrage, et une infrastructure distribuée pour offrir des performances élevées et une fiabilité à n'importe quelle échelle. Plus de tracas de benchmarking et d'ajustement d'algorithmes ou de construction et de maintenance d'infrastructure pour la recherche vectorielle.
10
Tiger Data
4.6
(33)
Tiger Data est une base de données open-source de séries temporelles optimisée pour une ingestion rapide et des requêtes complexes.
Tarification
Les détails de tarification pour ce produit ne sont pas actuellement disponibles. Visitez le site du fournisseur pour en savoir plus.
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