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Top 10 HPE Ezmeral Data Fabric Alternativen & Wettbewerber

Von HP Development Company

Die unten aufgeführten Weitspaltige Datenbanksoftware-Lösungen sind die häufigsten Alternativen, die von Benutzern und Reviewern mit HPE Ezmeral Data Fabric verglichen werden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu HPE Ezmeral Data Fabric zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu HPE Ezmeral Data Fabric ist ScyllaDB. Andere ähnliche Apps wie HPE Ezmeral Data Fabric sind Hbase, Google Cloud BigTable, Cassandra, und DataStax. HPE Ezmeral Data Fabric Alternativen finden Sie in Weitspaltige Datenbanksoftware, aber sie könnten auch in Schlüssel-Wert-Datenbanken oder Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu HPE Ezmeral Data Fabric

  • ScyllaDB
  • Hbase
  • Google Cloud BigTable
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Top 10 Alternativen zu HPE Ezmeral Data Fabric kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie HPE Ezmeral Data Fabric im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.
    #1

  1. ScyllaDB

    Von ScyllaDB
    (258)4.5 von 5

    2. Verwalten Sie Terabytes bis Petabytes an digitalen Informationen mit Millionen von Lese-/Schreiboperationen und msec P99-Antwort. Unsere hochverfügbare Architektur nutzt die modernen Infrastruktur- und Netzwerkmöglichkeiten voll aus. Dies führt zu deutlich höherem Durchsatz und niedrigerer Latenz--Beseitigung von Skalierungsbarrieren.

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    #2

  2. Hbase

    Von The Apache Software Foundation
    (114)4.2 von 5

    3. Ein skalierbares, verteiltes Datenbanksystem, das die Speicherung strukturierter Daten für große Tabellen unterstützt. Verwenden Sie HBase, wenn Sie zufälligen, Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf Big Data benötigen.

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    #3

  3. Google Cloud BigTable

    Von Google
    (54)4.6 von 5

    4. Google Cloud Bigtable ist ein verteiltes Speichersystem zur Verwaltung strukturierter Daten, das darauf ausgelegt ist, auf eine sehr große Größe zu skalieren: Petabytes an Daten über Tausende von Standardservern.

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    #4

  4. Cassandra

    Von The Apache Software Foundation
    (35)4.1 von 5

    5. Cassandra's Datenmodell bietet die Bequemlichkeit von Spaltenindizes mit der Leistung von log-strukturierten Updates, starke Unterstützung für Denormalisierung und materialisierte Ansichten sowie leistungsstarkes integriertes Caching.

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    #5

  5. DataStax

    Von DataStax
    (38)4.6 von 5

    6. Big-Data-Plattform, die auf Apache Cassandra basiert.

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    #6

  6. YugabyteDB

    Von Yugabyte, Inc.
    (20)4.5 von 5

    7. YugabyteDB ist ein turbogeladenes PostgreSQL für geschäftskritische transaktionale Anwendungen. 100% Open Source, es bietet eingebaute Resilienz, bedarfsgerechte Skalierung und mehr!

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    #7

  7. Azure Table Storage

    Von Microsoft
    (18)4.3 von 5

    8. Azure Table Storage speichert große Mengen an strukturierten Daten. Der Dienst ist ein NoSQL-Datenspeicher, der authentifizierte Anfragen von innerhalb und außerhalb der Azure-Cloud akzeptiert.

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    #8

  8. Amazon Keyspaces

    Von Amazon Web Services (AWS)
    (17)4.6 von 5

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    #9

  9. Microsoft Azure Cosmos DB

    Von Microsoft
    (13)4.3 von 5

    10. Azure Cosmos DB ist ein vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst für die moderne App-Entwicklung. Erhalten Sie garantierte einstellige Millisekunden-Antwortzeiten und 99,999-prozentige Verfügbarkeit, unterstützt durch SLAs, automatische und sofortige Skalierbarkeit sowie Open-Source-APIs für MongoDB und Cassandra. Genießen Sie schnelle Schreib- und Lesevorgänge überall auf der Welt mit schlüsselfertiger Datenreplikation und Multi-Region-Schreibvorgängen. Gewinnen Sie Einblicke in Echtzeitdaten mit No-ETL-Analysen unter Verwendung von Azure Synapse Link für Azure Cosmos DB.

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    #10

  10. Accumulo

    Von The Apache Software Foundation
    (12)4.0 von 5

    11. Accumulo sortierter, verteilter Schlüssel/Wert-Speicher ist ein robustes, skalierbares, leistungsstarkes Datenspeicher- und Abrufsystem.

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