Modernisieren Sie Ihre Datenbank in jeder Cloud. Schnellere Skalierung von Anwendungen, Analysen und generativer KI mit speziell entwickelten Datenbanken
Schnellere Skalierung von Anwendungen, Analysen und generativer KI mit Datenbanken in der Hybrid Cloud
Wir bei IBM sind der Meinung, dass keine einzelne Datenbank-Engine und kein einzelnes Datenbankmanagementsystem für die Verwaltung aller Arbeitslasten bei gleichzeitiger Wahrung von Leistung und Kosteneffizienz geeignet ist. Das Portfolio von IBM umfasst Datenbanklösungen, die relationale und NoSQL-Datenbanken umfassen und für die Bewältigung verschiedener Datentypen, Workloads und Preis-Leistungs-Anforderungen in der Hybrid Cloud konzipiert sind.
Mithilfe von KI, Open-Source-Technologien und nativen Integrationen können Sie eine einzige Kopie von Daten und Metadaten für Analysen und KI datenbankübergreifend vereinheitlichen und gemeinsam nutzen, ohne dass eine Migration, Neukatalogisierung oder SQL-Nutzung erforderlich ist.
Native Integrationen mit unserer Data-Fabric-Architektur und IBM® watsonx ermöglichen eine vertrauenswürdige Datengrundlage für die Beschleunigung und Skalierung von KI, unterstützt durch automatisierte Herkunft, Metadatenanreicherung, Governance und Reproduzierbarkeit von Daten.
Ganz gleich, wo Sie sich auf Ihrem Weg zu KI und Hybrid Cloud befinden, die Datenbanklösungen von IBM holen Sie dort ab, wo Sie stehen. Entdecken Sie Datenbanken, die sich ideal für Ihre Workloads und Anwendungsfälle eignen und in vollständig verwalteten SaaS- und Hybrid-Cloud-Umgebungen verfügbar sind.
Datenbank-Typ
Anwendungsfälle
IBM Datenbanklösungen
Transaktionskonsistenz
- Modernisieren Sie Apps von Db2 oder Oracle lokal auf SaaS
- Microservices
- Skalierbare Anwendungen mit geringer Latenz für Tausende von Benutzern
- CRM und ERP
IBM Db2
- Lokale Datenbank auf Hardware-Geräten
- Zeitreihe (IoT-Anwendungen, DevOps)
IBM Informix
- Open-Source-Anwendungen auf der Basis von PostgreSQL, MySQL und EnterpriseDB, die einen vollständig verwalteten Dienst erfordern
Data Warehouse
- Reporting und Dashboards
- Betriebsanalyse
- Gemischte OLTP/OLAP-Workloads
- Gemeinsame Datennutzung
- Integrierte Modellerstellung für maschinelles Lernen (ML)
- Reporting und Dashboards
- Deep Analytics und Data Mining
- Gemeinsame Datennutzung
- Integrierte ML-Modellerstellung
IBM Netezza
Offenes Data Lakehouse
- Erweiterung des Data Warehouse
- Modernisierung von Data Lakes
- Schnelle Analysen mit Datenvirtualisierung mit Presto
- Erkenntnisse auf der Grundlage generativer KI
- Analysen und BI in Echtzeit
- Datenspeicher für generative KI
IBM watsonx.date (mit mehreren Engines wie Presto und Spark)
Vektor-Datenbank
- Semantische Suche
- Ähnlichkeitssuche
- Retrieval Augmented Generation (RAG)-basierte Anwendungen
- Empfehlungsengines
- Dialogorientierte KI
IBM watsonx.data (unter Verwendung der Milvus-Vektordatenbank)
Dokument
- Content-Management
- Kataloge
- Web- und mobile Apps
- Benutzerprofile
Messaging
- App-Integration für verschiedene Datensätze für Web- und mobile Apps und IOT-Geräte
Key Value
- Cache für mobile und Web-Apps mit hohem Datenverkehr
- Persönliche Daten für bestimmte Nutzer speichern
- Sitzungsverwaltung (E-Commerce-Systeme)
In-Memory
- Standortbezogene Geodatenanwendungen
- Analysen auf Echtzeitdaten
Volltextsuche
- Analyse von Protokollen und maschinell generierten Daten von Servern, Sensoren und Web-Apps
- In-App-Suche
*Preise sind indikativ, können je nach Land variieren, enthalten keine anfallenden Steuern und Abgaben und unterliegen der Verfügbarkeit des Produktangebots vor Ort.
Unsere Datenbankangebote wurden mit Open-Source-Technologien entwickelt und auf Open-Source-Kompatibilität ausgelegt, um die Flexibilität von Daten, Tabellenformaten, Abfrage-Engines und Open-Governance sicherzustellen, die Bindung an einen bestimmten Anbieter zu vermeiden und die Übertragbarkeit Ihrer Daten und Workloads im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
Profitieren Sie von Open-Source-Abfrage-Engines wie Presto und Spark, Open-Source-Vektordatenbanken, dem offenen Tabellenformat Iceberg und offenen Datenformaten wie Parquet, Avro und ORC und erleichtern Sie so den nahtlosen Austausch von Daten und Metadaten in Ihrem gesamten Unternehmen.
Erfahren Sie mehr über die Open-Source-Komponenten von watsonx.data, Db2 Warehouse und Netezza.
Greifen Sie auf IBM-Datenbanken als vollständig verwalteten Service für mehrere Cloud-Anbieter zu, darunter IBM® Cloud, Amazon Web Services (AWS), einschließlich Amazon Relational Database Service (RDS) for Db2 (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) und Azure. Automatisieren Sie Datenbankverwaltungsaufgaben und gewinnen Sie die Kontrolle über Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit, kontinuierliche Updates und kostengünstige, verbrauchsbasierte Preise in der Cloud.
Stellen Sie Datenbanken von IBM als Container auf cloudbasierten Red Hat OpenShift- oder Kubernetes-Services bereit, die auf AWS- und Microsoft Azure-Cloud-Services verfügbar sind.
Erwerben Sie IBM Datenbanksoftware durch herkömmliche Installation entweder in einer lokalen Infrastruktur oder in einer cloudbasierten Infrastructure-as-a-Service.
Erfahren Sie, wie das South Fulton Police Department in Georgia das offene Data Lakehouse von watsonx.data nutzt, um die Datenrecherche und -verwaltung zu automatisieren und so mehr Zeit für öffentliche Dienstleistungen zu gewinnen.
Erfahren Sie, wie Owens-Illinois von Oracle auf IBM Db2 umgestiegen ist, was zu Senkungen der Gesamtbetriebskosten im siebenstlligen Bereich und Verbesserungen der Reaktionszeit bei Transaktions-Workloads von mindestens 20 % bis 30 % führte.
Entdecken Sie den reibungslosen Übergang von Conestoga von On-Premises in die Cloud mit IBM Netezza Performance Server als vollständig verwaltetem Service.
Erfahren Sie, wie Puma mit IBM® Db2 pureScale 400 % mehr Benutzer mit permanenter Hochverfügbarkeit und einer skalierbaren Datenbank unterstützt.
Erfahren Sie, wie die Fluggesellschaft die digitale Transformation und Personalisierung für ihre Passagiere umgesetzt hat.
Aus Sorge um proprietäre Formate und die Anbieterbindung auf seiner Single-Cloud-Plattform verwaltet Booking.com die Migration seiner kritischen Workloads, wie z. B. Buchungsreservierungen und Finanzberichte, zu einem Open-Source-Cloud-Anbieter.
So wählen Sie die richtigen Datenbanken für Anwendungen, Analysen und KI aus.
Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kosten für Oracle Database durch flexible Lizenzierung und Preisgestaltung, Skalierbarkeit und ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis beim Wechsel von Oracle zu Db2 senken können.
Erfahren Sie die häufigsten Missverständnisse, die Unternehmen zögern lassen, von lokalen Data Warehouses auf eine hybride Cloud-Datenbankmanagementstrategie umzusteigen.
Erfahren Sie, was eine relationale Datenbank ist, wie sie funktioniert und wie sie im Vergleich zu anderen Datenbankoptionen abschneidet.
Skalieren Sie KI-Workloads standortunabhängig für alle Ihre Daten.
Fußnoten
1 Vergleich der veröffentlichten Listenpreise für das Jahr 2023, die für VPC-Stunden von watsonx.data standardisiert wurden, mit mehreren großen Anbietern von Cloud-Data-Warehouses. Die Einsparungen können je nach Konfigurationen, Workloads und Anbieter variieren.
2 IBM On-Premises-Kompatibilität bei der Umstellung auf SaaS oder hybride Bereitstellungen. Daten, die von Conestoga Wood Specialties bereitgestellt wurden, wiesen bei der Modernisierung von Netezza vor Ort auf SaaS auf AWS keinerlei Ausfallzeiten oder Änderungen an Anwendungen auf.
3 Daten, die von Owen's Illinois bei der Migration von Oracle zu Db2 bereitgestellt wurden.