Migliori Database di serie temporali - Pagina 3
I database di serie temporali consentono alle aziende di memorizzare dati con marca temporale. Un'azienda può adottare un database di serie temporali se ha bisogno di monitorare i dati in tempo reale o se sta eseguendo applicazioni che producono continuamente dati. Alcuni esempi di applicazioni che producono dati di serie temporali includono strumenti di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM), dati dei sensori da dispositivi IoT, dati di mercato finanziario e numerose applicazioni di sicurezza, tra molte altre. I database di serie temporali sono ottimizzati per memorizzare questi dati in modo che possano essere facilmente estratti e analizzati. I dati di serie temporali sono spesso utilizzati quando si eseguono analisi predittive o algoritmi di apprendimento automatico, consentendo agli utenti di comprendere i dati storici per aiutare a prevedere risultati futuri. Alcuni software di elaborazione e distribuzione di big data possono fornire funzionalità di memorizzazione di serie temporali.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei Database di Serie Temporali, un prodotto deve:
Memorizzare dati basati su marche temporali Consumare dati in tempo reale Consentire agli utenti di estrarre facilmente i dati per l'analisi delle serie temporaliDatabase di serie temporali in evidenza a colpo d'occhio
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Rockset è il database di ricerca e analisi costruito per il cloud. Con l'indicizzazione in tempo reale e SQL completo su JSON, dati di serie temporali, geospaziali e vettoriali, Rockset è l'alternati
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Blueflood è un sistema di elaborazione di metriche distribuito multi-tenant ad alta velocità e bassa latenza, che supporta Rackspace Metrics, attualmente utilizzato in produzione dal team di monitorag
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Fauna è un database operativo veramente serverless che consente ai team di distribuire applicazioni più velocemente. Combina la flessibilità di un modello documentale con la forte coerenza e la ricca
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Kinetica è il database per il tempo e lo spazio. Kinetica rende facile e veloce: - ingerire enormi quantità di dati IoT e altri set di dati contestuali - fondere set di dati utilizzando join spaziali
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Database scalabile per serie temporali.
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RaimaDB: Il Database Embedded ad Alte Prestazioni per Sistemi Edge e IoT RaimaDB è un database ad alte prestazioni e a basso impatto progettato per il computing edge, l'IoT e i sistemi embedded. Cost
- 75% Piccola impresa
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Riak TS è l'unico database NoSQL di livello enterprise ottimizzato specificamente per i dati IoT e Time Series. Ingestisce, trasforma, memorizza e analizza enormi quantità di dati di serie temporali.
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Tembo è un servizio gestito multi-carico di lavoro per Postgres che consente alle organizzazioni di sfruttare tutta la potenza di Postgres per carichi di lavoro transazionali, analitici e di intellige
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Versio.io è una soluzione software aziendale basata su dati di monitoraggio IT storicizzati per ottimizzare e supportare le tue operazioni IT. Con Versio.io puoi storicizzare i tuoi dati di monitorag
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VictoriaMetrics è l'azienda dietro la soluzione open source di monitoraggio e osservabilità con lo stesso nome. Siamo concentrati nell'aiutare individui e organizzazioni ad affrontare le loro sfide c
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M3DB completamente gestito – il database di serie temporali ad alte prestazioni con scalabilità illimitata e alta disponibilità.
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BangDB è una piattaforma che fornisce una soluzione completa per il processo di analisi dei big data in tempo reale.
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DataHUB+ è una piattaforma aziendale per la storicizzazione dei dati di processo in serie temporali e la visualizzazione. Il suo sistema di archiviazione dati distribuito e scalabile consente agli u
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Hawkular Metrics è un motore di archiviazione di metriche scalabile, asincrono, multi-tenant e a lungo termine che utilizza Cassandra come archivio dati e REST come interfaccia principale.
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Hyprcubd è un database di serie temporali senza server. Siamo progettati per dati in streaming ad alto volume e alta velocità. Usa Hyprcubd per alimentare dashboard in tempo reale. Offriamo un'interfa
