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Top-bewertete Amazon Aurora Serverless V2 Alternativen

Amazon Aurora Serverless V2 Bewertungen & Produktdetails

Amazon Aurora Serverless V2 Übersicht

Amazon Aurora Serverless V2 Details
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Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2006
Hauptsitz
Seattle, WA
Twitter
@awscloud
2,230,610 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
136,383 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ: AMZN
Gesamterlös (USD Mio)
$177,866
Beschreibung

By giving customers more of what they want - low prices, vast selection, and convenience - Amazon continues to grow and evolve as a world-class e-commerce platform.

Aktuelle Amazon Aurora Serverless V2 Bewertungen

SM
Sanket M.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
3.5 von 5
"Schöne Erfahrung AWS"
Merkmale und benutzerfreundlich, einfach zu bedienen. Schneller Support.
Sicherheitsabzeichen
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Amazon Aurora Serverless V2 Medien

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1 Amazon Aurora Serverless V2 Bewertungen

3.5 von 5
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1 Amazon Aurora Serverless V2 Bewertungen
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Amazon Aurora Serverless V2 Vor- und Nachteile

Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
SM
SAS Admin
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Amazon Aurora Serverless V2?

Merkmale und benutzerfreundlich, einfach zu bedienen. Schneller Support. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Amazon Aurora Serverless V2?

es gibt nichts dergleichen zum Missfallen ......... Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Amazon Aurora Serverless V2 Solving und wie profitieren Sie davon?

Datenbanken über mehrere Aurora-Instanzen verteilen und den Dienst die Kapazität sofort und automatisch basierend auf dem Bedarf anpassen lassen. Es passt die Kapazität für jeden Knoten nahtlos ohne Ausfallzeiten oder Unterbrechungen an und verwendet nur die Menge an Kapazität, die zur Unterstützung von Anwendungen benötigt wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Amazon Aurora Serverless V2, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
Google Compute Engine Logo
Google Compute Engine
4.5
(890)
Compute Engine ermöglicht es Ihnen, groß angelegte Workloads auf virtuellen Maschinen zu erstellen und auszuführen, die auf Google Cloud gehostet werden. Schnell starten mit vorgefertigten und einsatzbereiten Konfigurationen oder eigene Maschinen mit der optimalen Menge an vCPU und Speicher erstellen, die für Ihre Workload erforderlich sind.
2
CAST AI Logo
CAST AI
4.8
(59)
Mehrere Clouds. Ein Cluster. Alle Vorteile kombiniert. CAST AI ermöglicht es Ihnen, die Vorteile mehrerer Cloud-Anbieter auf beliebige Weise zu kombinieren. Beginnen Sie mit einer oder mehreren Clouds und CAST AI erstellt einen Cluster, der sie alle umfasst. Mit automatischer Skalierung, einem Dashboard für wichtige Metriken und Verwaltung in Vanilla Kubernetes direkt einsatzbereit.
3
Pepperdata Capacity Optimizer Logo
Pepperdata Capacity Optimizer
4.6
(39)
Pepperdata optimiert automatisch Systemressourcen und bietet ein detailliertes, korreliertes Verständnis jeder Anwendung mithilfe von Hunderten von Anwendungs- und Infrastrukturmesswerten, die in Echtzeit gesammelt werden. Es hebt Anwendungen hervor, die Aufmerksamkeit benötigen, identifiziert automatisch Engpässe und warnt vor Dauer, Ausfallbedingungen und Ressourcennutzung. In der Cloud oder vor Ort bietet dieser automatisierte Ansatz vollständige Beobachtbarkeit und Einblick in Ihren Big-Data-Stack.
4
Xosphere Instance Orchestrator Logo
Xosphere Instance Orchestrator
5.0
(17)
Xospheres Superkraft besteht darin, die AWS EC2-Kosten um bis zu 80 % zu reduzieren. Xosphere ist das weltweit einzige intelligente Cloud-Orchestrierungsunternehmen, das Unternehmen befähigt, Anwendungen nahtlos zur richtigen Zeit an den richtigen Ort zu verschieben, um Cloud-Kosten zu senken und die Zuverlässigkeit zu erhöhen. Die intelligente Cloud-Software von Xosphere verwandelt unzuverlässige Spot-Instanzen in robuste Ressourcen, die die gleiche Zuverlässigkeit wie On-Demand-Instanzen bieten, jedoch zu einem Bruchteil der Kosten, was beispiellose Einsparungen ermöglicht. Für Unternehmen, die Cloud-Kosten senken möchten, maximiert die Optimierungs-Engine von Xosphere die Einsparungen mit der schnellsten Implementierungsgeschwindigkeit in der Branche. Xosphere Instance Orchestrator ist eine cloud-native, selbst gehostete Abonnement-Softwareanwendung. Sie wird in Ihr Amazon Web Services (AWS)-Konto entweder über einen CloudFormation-Stack oder ein Terraform-Modul installiert und läuft mit Lambda-Funktionen. Instance Orchestrator verwendet ein Opt-in-Design; es wird nur auf Auto-Scaling-Gruppen oder einzelnen Instanzen ausgeführt, die explizit über ein AWS-Tag aktiviert wurden. Tags können mit jeder Methode oder jedem Tool angewendet werden, das innerhalb der Organisation zur Verwaltung von Tags verwendet wird (zum Beispiel AWS Console, AWS CLI, AWS APIs, Infrastruktur-als-Code-Plattformen wie CloudFormation oder Terraform, Cloud-Management-Plattformen usw.). Sobald dieses aktivierende Tag angewendet wurde, wird Instance Orchestrator seine Verwaltungsaufgaben automatisch fortlaufend ausführen.
5
VMware Avi Load Balancer Logo
VMware Avi Load Balancer
4.8
(9)
Avi Networks ermöglicht öffentliche Cloud-ähnliche Einfachheit und Flexibilität für Anwendungsdienste wie Lastverteilung, Anwendungsanalysen und Sicherheit in jedem Rechenzentrum oder in der Cloud.
6
UbiOps Logo
UbiOps
4.7
(5)
UbiOps von Dutch Analytics ist eine All-in-One-Softwareplattform, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Algorithmen sehr schnell in skalierbare, robuste und sichere End-to-End-Anwendungen zu verwandeln. Dies ohne die Notwendigkeit, Kenntnisse über die Einrichtung von Cloud-Infrastruktur, Micro-Services, automatisches Skalieren oder DevOps-Praktiken zu haben. Sparen Sie Monate an Arbeit, da UbiOps einen reibungslosen Übergang von der Datenwissenschaft zum IT-Bereich übernimmt. Leicht einsetzbar über öffentliche/private Cloud oder On-Premise. Zentral verwaltet und vollständig gesichert mit Daten- und Code-Verschlüsselung.
7
Alibaba Auto Scaling Logo
Alibaba Auto Scaling
3.8
(2)
Auto Scaling ist ein Dienst, der die Rechenressourcen basierend auf dem Volumen der Benutzeranfragen automatisch anpasst. Wenn die Nachfrage nach Rechenressourcen steigt, fügt Auto Scaling automatisch ECS-Instanzen hinzu, um zusätzliche Benutzeranfragen zu bedienen, oder entfernt alternativ Instanzen im Falle eines Rückgangs der Benutzeranfragen.
8
AutoSpotting Logo
AutoSpotting
5.0
(1)
Konvertiert Autoscaling-Gruppen in diversifizierte Spot-Instanzen für bis zu 90% Einsparungen, ohne Konfigurationsänderungen und mit nur wenigen Minuten Einrichtungszeit. Bietet integriertes Failover zu On-Demand, mit der gleichen Diversifizierung wie Spot. Bietet die neuesten verfügbaren Instanztypen für erhöhte Leistung und geringere CO2-Emissionen.
9
F5 BIG-IP WAF AWS Deployment & Integration Logo
F5 BIG-IP WAF AWS Deployment & Integration
4.5
(1)
Vandis-Ingenieure werden mit Ihren Netzwerk- und Sicherheitsteams zusammenarbeiten, um F5 Network BIG-IP WAFs in Ihr privates Netzwerkdesign auf AWS zu integrieren. Wir werden bei der Gestaltung und Konfiguration der VPC, Subnetze, DMZ, Sicherheitsgruppen, Routentabellen und EC2 Auto Scaling Groups nach Bedarf unterstützen und diese dann in einem detaillierten Design- und Implementierungsdokument bereitstellen.
10
InfraGraf Network Traffic Forecasting Logo
InfraGraf Network Traffic Forecasting
(0)
InfraGraf Network Traffic Forecasting hilft Unternehmen, eine zukünftige Prognose des Netzwerkverkehrs basierend auf historischen Daten zu erhalten. Zu den Vorteilen dieser Lösung gehören eine genaue Prognose des Netzwerkverkehrs, die eine bessere Planung der Netzwerkinfrastruktur, Anwendungs-Skalierbarkeit und automatisches Skalieren ermöglicht. Es verwendet Ensemble-ML-Algorithmen mit automatischen Modell-Auswahlalgorithmen. Diese Lösung liefert konsistente und bessere Ergebnisse aufgrund ihres Ensemble-Lernansatzes. Diese Lösung führt eine automatisierte Modellauswahl durch, um das richtige Modell basierend auf den Eingabedaten anzuwenden.
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