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Top 10 NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) Alternativen & Wettbewerber

Entdecken Sie die besten Alternativen zu NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) ist AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). Andere ähnliche Apps wie NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) sind pgAdmin, AWS Schema Conversion Tool, IBM Cloud Bare Metal Servers, und MXToolbox. NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) Alternativen finden Sie in Andere IT-Infrastruktur-Software, aber sie könnten auch in DMARC-Software sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data)

  • AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
  • pgAdmin
  • AWS Schema Conversion Tool

Top 10 Alternativen zu NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data) im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

    So können Ihnen G2-Angebote helfen:

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    #2
  1. pgAdmin

    (65)4.2 von 5
  2. pgAdmin ist ein Datenbankverwaltungstool für PostgreSQL, das das Aussehen und die Haptik einer Desktop-Anwendung hat, unabhängig von der Laufzeitumgebung.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #3
  3. AWS Schema Conversion Tool

    (56)4.3 von 5
  4. AWS Schema Conversion Tool ist darauf ausgelegt, heterogene Datenbankmigrationen zu erleichtern, indem es das Quellschema der Datenbank und einen Großteil des benutzerdefinierten Codes automatisch in ein mit der Zieldatenbank kompatibles Format konvertiert.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #4
  5. IBM Cloud Bare Metal Servers

    (32)4.0 von 5
  6. Bietet dedizierte, Cloud- oder nahtlos integrierte Umgebungen mit 24/7-Management von Kerndiensten einschließlich Datenbank, Sicherheit, Überwachung und Backup.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #5
  7. MXToolbox

    (28)4.1 von 5
  8. MXToolbox ist ein Online-MX-Record und ein umfassendes DNS-Tool, sodass Sie alles von einem Ort aus beheben können.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #6
  9. AWS Transit Gateway

    (26)4.5 von 5
  10. AWS Transit Gateway ist ein Dienst, der es Kunden ermöglicht, ihre Amazon Virtual Private Clouds (VPCs) und ihre lokalen Netzwerke mit einem einzigen Gateway zu verbinden.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #7
  11. Amazon Inferentia

    (25)4.1 von 5
  12. Amazon Inferentia ist ein Machine-Learning-Inferenz-Chip, der entwickelt wurde, um hohe Leistung zu geringen Kosten zu bieten. AWS Inferentia wird die Deep-Learning-Frameworks TensorFlow, Apache MXNet und PyTorch sowie Modelle, die das ONNX-Format verwenden, unterstützen.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #8
  13. Faronics Deep Freeze

    (23)4.3 von 5
  14. Faronics Deep Freeze bietet den ultimativen Schutz für Arbeitsstationen, indem es Ihre gewünschte Computerkonfiguration und -einstellungen bewahrt.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #9
  15. Control-M for Mainframe

    (23)4.2 von 5
  16. Control-M für Mainframe automatisiert schnell und sicher das Workload-Management, reduziert Risiken und Fehler und gibt Ihnen Zugriff auf die Informationen, die Sie benötigen, um den vollen Wert Ihres Mainframes freizuschalten.

    Gemeinsame Kategorien mit NetApp Memory Accelerated Data (MAX Data):
    #10
  17. AWS Deep Learning Containers

    (22)4.6 von 5
  18. AWS Deep Learning Containers (AWS DL Containers) sind Docker-Images, die mit Deep-Learning-Frameworks vorinstalliert sind, um es einfach zu machen, benutzerdefinierte Machine-Learning- (ML-) Umgebungen schnell bereitzustellen, indem sie den komplizierten Prozess des Aufbaus und der Optimierung Ihrer Umgebungen von Grund auf überspringen lassen.

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