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Datenbanken mit Open Source

Mithilfe von Datenbanken Daten logisch und sortiert speichern – unter Berücksichtigung des Anwendungsfalls

Jede dynamische Applikation braucht eine Form von Datenbank, um ihre Daten logisch und sortiert speichern zu können. Jedoch gibt es nicht eine One-size-fits-all Lösung, sondern es sollte immer auf den Anwendungsfall geschaut werden, um die passende Wahl zu treffen. Wir haben Erfahrungen in allen gängigen Datenbanken und sind mit diesen auch produktiv im Einsatz.

Wir greifen auf diese Open Source Datenbanken zurück:

Als bekannteste dokumentenbasierte Datenbank ist MongoDB eine gute Allrounder Lösung für sämtliche Projekte. Daten werden hier als JSON Struktur gespeichert, weshalb man von einem Dokument spricht. Korrelationen von 1-zu-1, 1-zu-N oder N-zu-N sind wie bei relationalen Datenbanken über Verweise auf die Dokumenten-ID möglich. Durch das JSON Format finden sich Developer schnell zurecht. Es kein festes Datenschema gibt, kann die Datenstruktur jederzeit verändert werden, was jedoch nicht immer gewünscht ist.

MySQL ist in der Branche einer der weltweit verbreitesten relationalen Dankenbankverwaltungssysteme und bietet sehr gute Performance. Als Open Source Software ist MySQL für verschiedene Betriebssysteme verfügbar und bildet die Grundlage für viele dynamische Webauftritte.

Auch einfach nur Postgres genannt, beschreibt sich PostgresSQL selbst als “the most advanced open-source relational database in the world”. Es hat nahezu identische Performance wie MySQL und bietet weitere Features die ihr Vorteile gegenüber MySQL bringen. Dies kommt unter anderem da her, das Postgres eine Objekt-Relationale Datenbank ist, während MySQL pur relational basiert ist.

Meist eingesetzt als schneller Cache Speicher unterstützt Redis zahlreiche Apps um zusätzliche Performance abzuliefern. Daten werden hier nämlich In-Memory, also im Arbeitsspeicher gehalten statt auf der Festplatte, um wesentlich schnellere Schreib- und Lesegeschwindigkeiten zu erziehlen. Durch diese Natur ist eine Redis Datenbank nichts zum persistieren von Daten, jedoch genau für Caches das richtige.

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Open Source Technologien

Open Source heißt quelloffen. Im Rahmen der IT bedeutet dies, dass der Quellcode öffentlich von jeder Person gesehen, genutzt und geändert werden kann. Daher sind Open Source Produkte meist kostenlos.

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Individuelle & professionelle Beratung für Ihre Datenbanken

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Mit der Snowflake Data Cloud verwalten Sie Ihre Daten zentral an einem Ort. Wir unterstützen und beraten Sie gerne zu Snowflake.

Ein Team von Softwareoentwicklern freut sich über die Zusammenarbeit mit TIMETOACT, die mit Hilfe von Open Source Code Auditierung für eine sichere und Compliance-konforme Softwareentwicklung gesorgt haben.
Kompetenz 20.02.25

Open Source Code Auditierung

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Technologie 12.11.20

Webserver mit Open Source

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Containerisierung mit Open Source

Containerisierung ist die nächste Stufe der Virtualisierung und bietet sichere und einfache Abschottung einzelner Applikationen. Der Prozess, um eine App bereitzustellen, hat sich in den letzten Jahren um ein vielfaches vereinfacht.

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Microsoft

Microsoft beschäftigt sich seit Ende der 90er Jahre verstärkt mit dem Thema Business Intelligence und bietet mit der Microsoft Business Intelligence-Plattform (MS BI) eine komplexe und vollumfassende Lösung für alle Fragestellungen.

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Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

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IBM DataStage

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IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

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IBM Watson® Knowledge Catalog

Heute ist „IGC“ eine eigene Lösung zur Katalogisierung und Metadatenverwaltung im Unternehmen und damit die Basis aller Anstrengungen eines Unternehmens zur Einhaltung von Regularien und Vorschriften bzw. zur Dokumentation der analytischen Assets.

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IBM Cloud Pak for Automation

Bei der Automatisierung manueller Schritte auf einer einheitlichen Plattform mit standardisierten Schnittstellen hilft Ihnen das „IBM Cloud Pak for Automation“. Mit dem Cloud-Pak for Business Automation lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Dokuments oder Vorgangs im Unternehmen abbilden.

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Pimcore as an Open Source Software Platform

Pimcore ist eine frei nutzbare Open-Source-Software-Plattform und wird bereits in vielen Unternehmensfeldern effektiv eingesetzt. Mit Pimcore sind Ihre klassischen Probleme im Unternehmensalltag mit Portalen und Webseiten einfach gelöst, da wir die Plattform auf Ihre spezifischen Unternehmensanforderungen zuschneiden.

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Microsoft Azure

Azure ist das Cloud Angebot von Microsoft. In Azure werden zahlreiche Services bereitgestellt, nicht nur für analytische Anforderungen. Besonders zu nennen aus analytische Perspektive sind Services für die Datenhaltung (relational, NoSQL und in-Memory / mit Microsoft oder OpenSource Technologie), Azure Data Factory für Datenintegration, zahlreiche Services inklusive AI und natürlich Services für BI, wie Power BI oder Analysis Services.

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Talend

Legen Sie mit Talend, gepaart mit der Expertise zertifizierter Datenexperten der TIMETOACT, die Basis. Nutzen Sie die vielfältige und langjährige Erfahrung, um die für Sie passenden Methoden, Architekturen und Softwarekomponenten zu identifizieren.

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IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Aufgabenstellungen beispielsweise aus dem Bereich Data Science und Data Mining über eine grafische Benutzeroberfläche modelliert und ausgeführt werden können.

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IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine integrierte Lösung für die Implementierung einer Data Science Landschaft. Sie hilft Unternehmen, den Prozess von der explorativen Analyse bis zur Implementierung und Operationalisierung der Analyseprozesse zu strukturieren und zu vereinfachen.

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IBM Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.