VERGLEICHEN
Die wichtigsten Caching-Funktionen von Couchbase im Vergleich zur Konkurrenz
- Was ist inbegriffen?
- JSON-Unterstützung
- Zugang zu Unterdokumenten
- Echtzeit-Analytik
- Sekundäre Indizierung
- Skalierbarkeit
- Mehrdimensionale Skalierung
- Replikation über Rechenzentren hinweg
- Container/Kubernetes
- DBaaS auf allen wichtigen öffentlichen Cloud-Anbietern
- HA-Replikation/Ausfallsicherung
- Couchbase
- Redis
- Erfordert ein zusätzliches Modul
- Fehlende komplexe Abfragefunktionen
- Einfache Indizierung, keine komplexen Abfragen
- Fehlt fortgeschrittenes Sharding
- Nicht vollautomatisch
- Memcached
- Fehlt fortgeschrittenes Sharding
- Grundlegende Kubernetes-Unterstützung
- Oracle-Kohärenz
- Fehlende tiefgreifende Analysetools
- Begrenzte Fähigkeit
KUNDEN
Caching-Erfolgsgeschichten
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"Couchbase ist ein hochskalierbarer, verteilter Datenspeicher, der eine entscheidende Rolle in den Caching-Systemen von LinkedIn spielt."
Michael Kehoe, Senior Staff Site Reliability Engineer, LinkedIn10+ Millionen Abfragen pro Sekunde< 4 ms durchschnittliche Latenzzeit -
"Couchbase war in der Lage, sich mit uns auf unsere Vision der Cloud einzulassen, und dass wir Datenspeicher direkt auf PaaS betreiben wollten."
Vincent Bersin, Bereichsleiter, NoSQL-Lösungen, Amadeus20M Operationen pro Sekunde< 2.5 ms-Reaktionszeiten -
"Keine der anderen Lösungen kam auch nur annähernd an die umfassenden Unternehmensfunktionen von Couchbase heran."
Aviram Agmon, CTO, Maccabi Health Care2.3 Millionen Kunden mit einer einzigen App0 Ausfallzeiten für Tausende von täglichen Verbindungen
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