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Ces comparatifs ont pour but de fournir un cadre de réflexion pour comparer les solutions de gestion des données et de mettre en évidence la manière dont les produits MarkLogic s'intègrent dans votre architecture existante. Il n'existe pas de solution idéale pour tous les cas d'utilisation et il est important de réfléchir en termes de compromis et d'évolution de votre architecture au fil du temps.
Pour commencer, nous avons choisi quelques-uns des comparatifs clés qui reviennent fréquemment lorsque nous discutons avec les clients. En consultant ces comparatifs, réfléchissez à la question clé suivante : « Quel est votre objectif commercial ? ». En commençant par là et non avec une liste préétablie de caractéristiques à comparer, nous pensons que vous développerez de meilleures exigences qui seront plus orientées vers la résolution à la fois de vos problèmes de données et de vos problèmes commerciaux.
Le tableau ci-dessous donne un aperçu général de la façon dont MarkLogic Data Hub Service se distingue. Ce service intégrant de nombreuses technologies au sein d'une seule plate-forme de données, nos clients le comparent souvent à la combinaison des autres technologies nécessaires pour obtenir des fonctionnalités similaires. Et ils n'ont pas à choisir entre les deux options : de nombreux clients utilisent un hub de données parallèlement à d'autres technologies. La question principale qui se pose lorsque vous examinez votre architecture globale est de savoir si elle gagne en simplicité ou en complexité ?
Service de hub de données MarkLogic | Entrepôt de données + ETL | Services de cloud gérés | Lac de données + composants Open Source | |
---|---|---|---|---|
Hub de données cloud permettant l'intégration, la gestion et la recherche flexibles de toutes les données d'entreprise. Optimisé par MarkLogic Server. | Entrepôt de données d'entreprise (EDW) traditionnel tel qu'Oracle intégré à un outil ETL traditionnel comme Informatica. | Architecture sur mesure d'un hub de données cloud utilisant des composants de services cloud gérés d'un grand fournisseur de cloud.
Par exemple, AWS fournit DynamoDB (documents), NeptuneDB (graphique), Elasticsearch Service (recherche), Amazon S3 (stockage d'objets), Glue (ETL) et Athena (service d'interrogation). |
Lac de données utilisant Hadoop et diverses bases de données spécifiques aux modèles de données, un moteur de recherche et un outil ETL.
De nombreuses variantes existent, mais un exemple pourrait inclure Cloudera avec MongoDB (documents), Lucene (recherche), Neo4j (graphique) et Talend (ETL). |
|
Unification
Les transactions et les analyses sont-elles traitées ? La solution est-elle multi-modèles ? |
Oui Résultats éprouvés |
Peut-être Pas pour OLTP. La solution n'est pas vraiment multi-modèles. Les données non relationnelles ne sont pas adaptées (lentes, coûteuses). |
Non Chaque composant doit être déployé individuellement, intégré, contrôlé, sécurisé et payé. |
Non Architecture en patchwork optimisée pour les data scientists. Problèmes similaires liés à la nécessité de gérer et d'intégrer chaque outil séparément. |
Agile
Combien de temps faut-il pour mener à bien le projet ? |
Oui Intégration des données 10 fois plus rapide que les autres solutions. |
Pas d'agilité Délais de l'ETL longs, tout doit être modélisé en amont. |
Peut-être Rapide seulement pour les petits projets. Beaucoup plus complexe pour les grands projets. |
Non Longs délais de mise en œuvre, même pour les travaux de science des données. |
Enterprise Ready
Sécurité ? Fiabilité ? Solution éprouvée ? |
Oui Fiabilité éprouvée et sécurité avancée pour les environnements stratégiques. |
Oui |
En cours Les composants individuels sont sécurisés. Les problèmes se posent lorsqu'ils sont intégrés. |
Non Gouvernance à grande échelle impossible. |
Natif pour le cloud
Gestion intégrale ? Quels clouds ? |
Oui Natif pour le cloud, multi-cloud |
Peut-être Déploiements cloud complexes. Pas une véritable offre SaaS. |
Pas indépendant du cloud Natif pour le cloud, mais pas indépendant du cloud |
Complexe Gestion complexe et coûteuse. |
Le tableau ci-dessous récapitule la manière dont MarkLogic Server, notre base de données multi-modèles, concurrence directement d'autres technologies de bases de données populaires en fonction de leur capacité à exploiter une architecture de hub de données.
MarkLogic Server | Oracle | DynamoDB | MongoDB | |
---|---|---|---|---|
Multi-modèle |
Oui Flexibilité multi-modèles éprouvée |
Peut-être Prise en charge des types non relationnels standard du secteur, mais pas de manière adéquate. |
Non AWS a un DBMS différent par modèle de données. |
Non Document uniquement, stocke les documents sous forme de BSON non standard. |
Sécurité |
Oui Contrôles de sécurité certifiés et réputation éprouvée. |
Oui |
Peut-être Granularité limitée et suivi de la traçabilité. Responsabilité incombant aux développeurs |
Peut-être Granularité limitée et suivi de la traçabilité. Responsabilité incombant aux développeurs |
Transactions distribuées |
Oui Transactions ACID éprouvées à grande échelle. Tous les niveaux ANSI sont pris en charge. |
Oui |
Peut-être Transactions ACID simples, non éprouvées. |
Non MongoDB 4.2.6 a échoué aux tests indépendants de conformité aux normes ACID, révélant un défaut de lecture, un flux d'informations cyclique, des écritures en double et des violations de la cohérence interne. |
Évolutivité |
Oui Évolutivité et élasticité éprouvées avec un rapport performance/prix supérieur. |
Peut-être Mise à l'échelle d'Oracle nécessitant la bifurcation des données vers un nouveau silo. Évolutivité coûteuse. |
Oui |
Peut-être Difficile mais moins coûteux que le modèle relationnel, nécessite souvent un temps d'arrêt et la refactorisation. |
Indépendance par rapport au cloud |
Oui Indépendance par rapport au cloud éprouvée. |
Oui Peut nécessiter une nouvelle licence. |
Non Exécution dans AWS uniquement. |
Oui |
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