Führen Sie Ihre Anwendungen, Analysen und generative KI mit Datenbanken in einer beliebigen Cloud aus.
IBM Datenbanken sind darauf ausgelegt, Ihre Anwendungen, Analysen und generativen KI-Workloads in jeder Cloud auszuführen. Unser Portfolio an relationalen und NoSQL-Datenbanken ist so konzipiert, dass alle Workloads ausgeführt werden können, während die Leistung und Kosteneffizienz erhalten bleiben. Wir unterstützen offene Standards und Integrationen mit unserer Datenplattform watsonx.data und optimieren das Preis-Leistungs-Verhältnis für Ihre Anwendungsfälle. Mithilfe von KI, Open-Source-Technologien wie Apache Iceberg 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.
Stellen Sie Ihr System lokal oder in einer beliebigen Cloud bereit, z. B. IBM Cloud, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform, und sorgen Sie so für die gleiche Kompatibilität mit Ihren lokalen Implementierungen und für keinerlei Ausfallzeiten von Anwendungen. 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.
Art
Anwendungsfälle
Lösung
IBM® Db2
Verfügbar auf IBM Cloud, AWS, Azure, GCP
IBM® watsonx.data
Verfügbar auf IBM Cloud, AWS, Azure, GCP
IBM® Informix
Verfügbar auf IBM Cloud, AWS, Azure, GCP
Datenbanken für RabbitMQ
Verfügbar in IBM Cloud
Databases for Redis
Verfügbar in IBM Cloud
Databases for Elasticsearch
Verfügbar in IBM Cloud
*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 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.
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.