Top 10 Alternativas e Concorrentes da Hypertable

Principais Alternativas de 10 para Hypertable Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

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Google Cloud BigQuery
Por Google
4.5/5
(1,208)
Descrição do Produto
Analise Big Data na nuvem com o BigQuery. Execute consultas rápidas, semelhantes a SQL, em conjuntos de dados de múltiplos terabytes em segundos. Escalável e fácil de usar, o BigQuery oferece insights em tempo real sobre seus dados.
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Categorias em comum com Hypertable:
Bancos de Dados Colunares

Amazon Redshift
Por Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(398)
Descrição do Produto
Amazon Redshift é um data warehouse rápido e totalmente gerenciado que torna simples e econômico analisar todos os seus dados usando SQL padrão e suas ferramentas de Inteligência de Negócios (BI) existentes.
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Categorias em comum com Hypertable:
Bancos de Dados Colunares

Snowflake
Por Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Descrição do Produto
A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.
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Bancos de Dados Colunares
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OpenText Vertica
Por OpenText
4.3/5
(216)
Descrição do Produto
A Vertica oferece uma plataforma de análise baseada em software projetada para ajudar organizações de todos os tamanhos a monetizar dados em tempo real e em grande escala.
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Categorias em comum com Hypertable:
Bancos de Dados Colunares

Hbase
Por The Apache Software Foundation
4.2/5
(114)
Descrição do Produto
Um banco de dados distribuído e escalável que suporta armazenamento de dados estruturados para grandes tabelas. Use o HBase quando precisar de acesso aleatório e em tempo real para leitura/escrita de Big Data.
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Bancos de Dados Colunares

CrateDB
Por CrateDB
4.4/5
(84)
Descrição do Produto
Crate.io é um banco de dados distribuído, orientado a documentos, projetado para ser usado com a sintaxe SQL tradicional.
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Bancos de Dados Colunares

Azure Cosmos DB
Por Microsoft
4.2/5
(68)
Descrição do Produto
O Azure Cosmos DB é um serviço de banco de dados NoSQL e vetorial totalmente gerenciado e distribuído globalmente, projetado para suportar aplicações críticas com latência ultra-baixa e escalabilidade elástica. Ele permite que os desenvolvedores construam aplicações e agentes com inteligência artificial, proporcionando integração perfeita com serviços de IA, permitindo o armazenamento e consulta eficientes de dados NoSQL e vetores. Com seu modelo de documento JSON agnóstico de esquema, o Azure Cosmos DB simplifica o processo de desenvolvimento ao indexar automaticamente todos os dados, eliminando a necessidade de gerenciamento manual de esquema ou índice. O serviço oferece Acordos de Nível de Serviço (SLAs) abrangentes, garantindo latências de leitura e escrita inferiores a 10 milissegundos e 99,999% de disponibilidade, tornando-o uma escolha confiável para aplicações que exigem alto desempenho e alcance global. Principais Características e Funcionalidades: - Distribuição Global: O Azure Cosmos DB permite distribuição global turnkey, possibilitando que os dados sejam replicados em várias regiões ao redor do mundo, proporcionando alta disponibilidade e acesso a dados com baixa latência. - Escalabilidade Elástica: O serviço oferece escalabilidade elástica de throughput e armazenamento, permitindo que os desenvolvedores escalem recursos para cima ou para baixo com base na demanda sem tempo de inatividade. - Suporte Multi-Modelo: Ele suporta nativamente múltiplos modelos de dados, incluindo documento, chave-valor, grafo e coluna-família, atendendo a diversas necessidades de aplicação. - Integração com IA: Capacidades de busca vetorial integradas simplificam o desenvolvimento de aplicações de IA ao armazenar e consultar vetores de forma eficiente junto com dados NoSQL. - Indexação Automática: Todos os dados são indexados automaticamente, facilitando consultas rápidas e eficientes sem a necessidade de gerenciamento manual de índices. - SLAs Abrangentes: O Azure Cosmos DB fornece SLAs líderes do setor cobrindo throughput, latência, disponibilidade e consistência, garantindo desempenho previsível. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O Azure Cosmos DB aborda os desafios de construir e gerenciar aplicações distribuídas globalmente ao oferecer um serviço de banco de dados totalmente gerenciado que garante alta disponibilidade, baixa latência e escalabilidade elástica. Sua integração com serviços de IA e suporte para múltiplos modelos de dados capacitam os desenvolvedores a criar aplicações inteligentes e responsivas sem a complexidade de gerenciar infraestrutura. Ao lidar automaticamente com a distribuição de dados, escalonamento e indexação, o Azure Cosmos DB permite que as organizações se concentrem na inovação e na entrega de valor aos seus usuários, tornando-o uma solução ideal para aplicações que exigem acesso a dados em tempo real e alcance global.
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Categorias em comum com Hypertable:
Bancos de Dados Colunares

KX
Por KX
4.6/5
(51)
Descrição do Produto
KX é o criador do kdb+, um banco de dados de séries temporais e vetores, independentemente avaliado como o mais rápido do mercado. Ele pode processar e analisar dados de séries temporais, históricos e vetoriais com velocidade e escala incomparáveis, capacitando desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de dados a construir aplicações de alto desempenho orientadas por dados e a potencializar suas ferramentas de análise favoritas na nuvem, no local ou na borda. Para mais informações, visite www.kx.com.
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Bancos de Dados Colunares

Google Cloud BigTable
Por Google
4.4/5
(41)
Descrição do Produto
O Google Cloud Bigtable é um sistema de armazenamento distribuído para gerenciar dados estruturados que é projetado para escalar para um tamanho muito grande: petabytes de dados em milhares de servidores comuns.
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