Elasticsearch est depuis des années l'outil de référence pour la recherche et l'analyse, mais il n'est pas le seul acteur du jeu. Vous êtes peut-être à la recherche d'un outil plus simple, plus rentable ou tout simplement d'une nouvelle approche de la gestion des données. Heureusement, il existe de nombreuses alternatives solides qui peuvent gérer la recherche, l'analyse et la journalisation sans vous compliquer la vie. Dans ce guide, nous allons passer en revue les meilleures options, ce qui les distingue et pour qui elles conviennent le mieux, afin que vous puissiez choisir celle qui convient le mieux à votre flux de travail.
1. AppFirst
AppFirst permet aux développeurs de se concentrer sur la création de leurs applications, sans se perdre dans les problèmes d'infrastructure. Vous lui indiquez ce dont votre application a besoin (bases de données, CPU, images Docker) et il se charge de provisionner des ressources sécurisées et conformes sur AWS, Azure ou GCP. Il est également doté de fonctions intégrées de journalisation, de surveillance et d'audit, ce qui vous permet d'éviter les tracas habituels du DevOps.
Faits marquants :
- Mise en place automatique d'une infrastructure sécurisée et conforme aux exigences de l'application
- Journalisation intégrée, surveillance, alerte et audit centralisé
- Visibilité des coûts par application et par environnement
- Fonctionne sur AWS, Azure et GCP
- Options de déploiement SaaS ou auto-hébergé
- Élimine le besoin d'une équipe dédiée à l'infrastructure
Pour qui c'est le mieux :
- Les développeurs qui veulent se concentrer sur la création d'applications plutôt que sur la gestion de l'infrastructure
- Des équipes qui évoluent rapidement sans ressources DevOps internes
- Les organisations normalisent les meilleures pratiques en matière d'informatique dématérialisée sans outils personnalisés
- Projets nécessitant une visibilité, un audit et un suivi des coûts dans des environnements multiples
Informations de contact :
- Site web : www.appfirst.dev
2. OpenSearch
OpenSearch est un outil de recherche et d'analyse open-source qui est flexible et puissant sans vous enfermer dans des systèmes propriétaires. Il traite facilement des ensembles de données volumineux et désordonnés et offre des fonctions de recherche, de détection d'anomalies et d'analyse de la sécurité alimentées par l'IA. Si vous avez besoin d'informations en temps réel ou d'une plateforme que vous pouvez modifier et étendre, OpenSearch est fait pour vous.
Faits marquants
- Traite les données non structurées grâce à des composants intégrés de recherche, d'observabilité et d'analyse de la sécurité.
- Favorise le développement axé sur la communauté grâce à une collaboration ouverte sur le code et la documentation.
- Inclut des outils d'apprentissage automatique pour les applications alimentées par l'IA
- Fournit des capacités de détection des menaces en temps réel
Pour qui c'est le mieux
- Développeurs construisant des fonctions de recherche dans les applications
- Les équipes chargées de l'infrastructure assurent le suivi des performances des systèmes et des problèmes.
- Les analystes de sécurité surveillent les menaces potentielles
- Organisations construisant des outils de données pilotés par l'IA
Informations sur le contact
- Site web : opensearch.org
- Twitter : x.com/OpenSearchProj
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/opensearch-project
3. Recherche de médicaments
Meilisearch est parfait si vous voulez une recherche qui fonctionne - rapide, simple et intuitive. Il fournit dès le départ des résultats de type “recherche comme vous le faites” et prend en charge les recherches plein texte, sémantiques et hybrides. De plus, il inclut des fonctions d'analyse pour vous aider à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec la recherche sur votre site. Si vous voulez quelque chose qui fonctionne sans avoir à vous débattre avec des configurations interminables, celui-ci vaut le coup d'œil.
Faits marquants
- Permet la recherche plein texte, sémantique et hybride avec un réglage intégré de la pertinence.
- Offre un stockage vectoriel et une recherche fédérée entre les sources
- Inclut la géolocalisation et les facettes pour des résultats basés sur la localisation ou catégorisés.
- Fournit des analyses de recherche pour suivre les schémas d'interrogation
Pour qui c'est le mieux
- Mise en place d'un système de commerce électronique gérant les catalogues de produits
- Applications médias traitant d'images, de vidéos ou d'audio
- Développeurs reliant la recherche aux systèmes de gestion de contenu
- Équipes consolidant des données provenant de plateformes multiples
Informations sur le contact
- Site web : meilisearch.com
- Twitter : x.com/meilisearch
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/meilisearch
4. Algolia
Algolia est conçu pour la vitesse et la précision. Sa plateforme permet d'obtenir des résultats de recherche rapides et pertinents tout en facilitant la compréhension de l'intention de l'utilisateur et en façonnant les résultats en conséquence. Grâce aux API, aux SDK et aux outils d'intégration, les développeurs peuvent intégrer Algolia dans les sites web et les applications sans problème. Algolia comprend également des fonctions de recherche vectorielle, de classement multi-signaux et de personnalisation, de sorte que la recherche s'adapte au comportement de l'utilisateur au fil du temps.
Faits marquants
- Traite les requêtes pour faire apparaître un contenu pertinent en quelques millisecondes
- Application de l'IA pour l'analyse de l'intention de l'utilisateur et le reclassement des résultats
- Intégration d'API pour l'indexation de contenus provenant de diverses sources
- Suivi des interactions pour mesurer l'engagement
Pour qui c'est le mieux
- Les entreprises qui mettent en œuvre la découverte rapide de contenu
- Plateformes analysant le comportement de recherche en vue d'améliorations
- Les entreprises personnalisent les parcours des utilisateurs
- Environnements traitant un grand nombre de requêtes
Informations sur le contact
- Site web : algolia.com
- Facebook : www.facebook.com/algolia
- Twitter : x.com/algolia
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/algolia
- Instagram : www.instagram.com/algolia.search
5. Typesense
Typesense est un moteur de recherche open source conçu pour fournir des réponses rapides tout en simplifiant le processus d'installation et de maintenance. Ils se concentrent sur une recherche tolérante aux fautes de frappe, une configuration simple et un flux de travail convivial pour les développeurs. Leur objectif est de fournir une option qui évite les exigences opérationnelles plus lourdes que l'on trouve souvent dans les grandes plateformes de recherche, tout en offrant aux équipes les fonctionnalités de base nécessaires pour obtenir des résultats de recherche rapides et pertinents.
Il se positionne comme une alternative accessible aux développeurs qui veulent des performances prévisibles sans avoir à gérer une infrastructure complexe. Le projet est maintenu par une petite équipe d'ingénieurs et soutenu par une communauté active. L'accent est mis sur la facilité d'utilisation, de compréhension et d'extension du logiciel. Typesense vise à rendre la technologie de recherche plus accessible pour un large éventail de cas d'utilisation, en particulier pour les équipes qui préfèrent les outils open source.
Faits marquants
- Incorpore la correspondance floue et les synonymes pour des requêtes robustes
- Prise en charge de la recherche vectorielle et sémantique pour les tâches de recommandation
- Permet la mise en cache géodistribuée pour la disponibilité
- Intégration avec les CMS et les plateformes de commerce électronique
Pour qui c'est le mieux
- Startups développant des fonctionnalités de navigation sur les produits
- Applications permettant d'effectuer des recherches dans de grandes collections telles que les médiathèques
- Systèmes utilisant la correspondance sémantique pour les suggestions
- Sites de contenu nécessitant des résultats tenant compte de la localisation
Informations sur le contact
- Site web : typesense.org
- Courriel : contact@typesense.org
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/typesense
- Twitter : x.com/typesense
6. Apache Solr
Apache Solr est une plateforme de recherche open source construite au-dessus d'Apache Lucene, offrant des capacités de recherche en texte intégral, vectorielle et géospatiale. L'accent est mis sur la fourniture d'un système capable de gérer des déploiements à grande échelle grâce à des fonctionnalités d'indexation distribuée, de réplication, d'équilibrage de la charge et de récupération automatisée. Solr est connu pour sa capacité à prendre en charge la recherche multimodale, ce qui le rend adapté aux environnements dans lesquels différents types de données doivent être interrogés par le biais d'une seule plateforme.
Ils maintiennent une large collection de fonctionnalités et d'outils, soutenus par une communauté active et une documentation détaillée. Solr peut être déployé dans divers environnements, notamment Docker et Kubernetes, ce qui permet aux équipes de gérer la mise à l'échelle et l'infrastructure en fonction de leurs besoins. L'accent mis sur la fiabilité et la configurabilité rend la plateforme utile pour les organisations qui ont besoin de performances de recherche cohérentes dans des systèmes complexes.
Faits marquants
- S'appuie sur Lucene pour diverses modalités de recherche
- Facilite l'interrogation distribuée et le basculement
- Inclut les facettes et l'indexation spatiale
- Optimisation pour les environnements à fort trafic
Pour qui c'est le mieux
- Entreprises gérant des systèmes de recherche globale
- Projets intégrant des données de localisation
- Applications mettant à l'échelle les recherches vectorielles
- Des équipes à la recherche d'une infrastructure fiable
Informations sur le contact
- Site web : solr.apache.org
- Courriel : users@solr.apache.org
- Twitter : x.com/ApacheCon
7. Vespa
Vespa est un moteur open source conçu pour gérer des applications à grande échelle basées sur des données qui combinent la recherche, l'apprentissage automatique et la logique de décision en temps réel. Vespa se positionne comme une base pour les charges de travail où les données fraîches, les modèles de classement et la recherche rapide doivent fonctionner ensemble. Vespa s'est développé à partir des premiers travaux de recherche sur le web et s'est transformé en un système destiné aux applications qui s'appuient fortement sur l'IA et les interactions de données riches.
Ils mettent l'accent sur un état d'esprit d'ingénierie à long terme, en se concentrant sur la fiabilité, la rigueur technique et l'amélioration continue. Leur approche du développement est centrée sur la transparence, le partage des responsabilités et l'expérimentation sans reproche. Bien que leur communication mette davantage l'accent sur la culture que sur des fonctionnalités spécifiques, Vespa est largement connu pour sa prise en charge de la recherche à faible latence, de la recherche vectorielle, des recommandations et du service de données évolutif, ce qui le rend applicable aux équipes qui ont besoin d'un moteur combinant des flux de travail de recherche et d'IA.
Faits marquants
- Fusionne l'interrogation de données vectorielles, textuelles et structurées
- Évolution automatique en fonction des opérations gérées
- Traite les tâches de recherche générative d'IA
- Réduction des coûts grâce à la diffusion en continu des données privées
Pour qui c'est le mieux
- Les applications de recherche traitent des données mixtes
- Systèmes d'IA augmentant la génération avec la recherche
- Moteurs de recommandation dans le commerce électronique
- Utilisateurs gérant des flux de données personnelles
Informations sur le contact
- Site web : vespa.ai
- Courriel : Info@vespa.ai
- Twitter : x.com/vespaengine
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/vespa-ai
8. OpenObserve
OpenObserve est une plateforme d'observabilité open-source qui simplifie la surveillance des journaux, des métriques et des traces. Elle permet de gérer les coûts tout en fournissant une interface unique pour comprendre le comportement du système. Construite par des ingénieurs ayant une expérience du monde réel, elle est conçue pour être pratique et légère pour les équipes distribuées.
Faits marquants
- Compatible avec les points d'entrée Elasticsearch
- Stockage des index sur disque avec une flexibilité sans schéma
- L'authentification est incluse dans la boîte
- Prise en charge des agrégations de base et de l'interface utilisateur basée sur Vue
Pour qui c'est le mieux
- L'indexation des documents par les équipes sans frais généraux importants
- Applications recherchant des courriels ou des données de type journal
- Environnements privilégiant les déploiements simples
- Utilisateurs ayant besoin d'une compatibilité avec l'API
Informations sur le contact
- Site web : openobserve.ai
- Twitter : x.com/OpenObserve
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/openobserve
- Adresse : 3000 Sand Hill Rd Building 1, Suite 260, Menlo Park, CA 94025
9. ClickHouse
ClickHouse est une base de données analytique open source conçue pour les charges de travail qui nécessitent des requêtes rapides sur de grands volumes de données. Elle se concentre sur des scénarios tels que l'analyse en temps réel, les pipelines d'observabilité et l'entreposage de données, où les utilisateurs ont besoin de traiter et d'explorer des informations avec une faible latence. Leur système est construit autour d'un modèle de stockage orienté colonnes, qui est généralement efficace pour les requêtes analytiques qui analysent de grands ensembles de données. ClickHouse prend également en charge la recherche vectorielle et les capacités qui aident à alimenter les applications d'apprentissage automatique et d'IA générative.
Elle fournit des outils de stockage et d'interrogation des journaux, des mesures et des traces à l'échelle grâce à son écosystème d'observabilité ClickStack. La plateforme peut être utilisée pour créer des tableaux de bord, traiter des données d'événements ou soutenir des applications qui ont besoin d'analyses à haut débit. ClickHouse met l'accent sur un flux de travail basé sur SQL, ce qui permet aux équipes de travailler avec le système en utilisant des modèles de requête familiers. Son approche de la compression et de l'utilisation des ressources est conçue pour aider à gérer les charges de travail analytiques lourdes sans nécessiter une infrastructure étendue.
Faits marquants
- Traite les requêtes analytiques 100 fois plus rapidement que les entrepôts de données (row stores)
- Gestion de milliards de lignes en quelques millisecondes
- Compression des données pour réduire les besoins en stockage
- Liens vers plus de 100 outils de flux de données
Pour qui c'est le mieux
- Les groupes d'analystes à la recherche d'informations instantanées
- Ingénieurs surveillant les journaux et les mesures
- Entrepôts déplaçant des charges lourdes
- Configurations ML utilisant des requêtes vectorielles
Informations sur le contact
- Site web : clickhouse.com
- Twitter : x.com/ClickhouseDB
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/clickhouseinc
10. Pomme de pin
Pinecone est une base de données vectorielles conçue pour soutenir les applications qui reposent sur la recherche et l'extraction basées sur l'intégration. Elle se concentre sur la fourniture d'un système qui gère le stockage, l'indexation et l'interrogation des données vectorielles à grande échelle, ce qui est souvent nécessaire dans les flux de travail de l'IA tels que les recommandations, la recherche sémantique et le filtrage basé sur la similarité. Pinecone a été créé pour offrir aux équipes d'ingénieurs une option qui ne nécessite pas la construction d'une infrastructure vectorielle à partir de zéro, en proposant des outils qui simplifient l'exécution de ces charges de travail dans les environnements de production.
Elle fonctionne comme un service géré et comprend des fonctionnalités liées à la sécurité, à la fiabilité et à la conformité. Leur plateforme est conçue pour les équipes qui ont besoin de performances constantes, d'un comportement prévisible et de protections intégrées pour le traitement des informations sensibles. Pinecone propose des options de réseau privé, de cryptage et de déploiement régional, ce qui la rend adaptée aux organisations ayant des exigences opérationnelles ou réglementaires strictes.
Faits marquants
- Gestion de 7,5 milliards de vecteurs dans les espaces de noms
- Prise en charge des écritures en temps réel à raison de 30 millions par jour
- Inclut des reclasseurs et des vecteurs en texte intégral à côté des vecteurs
- Assurer la conformité avec SOC 2 et GDPR
Pour qui c'est le mieux
- Soutenir les équipes qui interrogent les bases de connaissances
- Applications répondant aux questions sur les documents
- Agents d'IA - concepts de suivi
- Les entreprises sécurisent les documents volumineux
Informations sur le contact
- Site web : www.pinecone.io
- Twitter : x.com/pinecone
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/pinecone-io
- Adresse : 127 W 26th St. 6th Fl., New York, NY 10001
11. Weaviate
Weaviate est une base de données vectorielle conçue pour les applications axées sur l'IA qui nécessitent une recherche sémantique, une génération augmentée par récupération, ou des flux de travail construits autour des embeddings. Weaviate vise à aider les équipes à passer rapidement des prototypes aux déploiements à grande échelle en gérant la génération d'embeddings, le classement, la mise à l'échelle automatique et la récupération de données dans un seul environnement. Leur système fonctionne avec des données non structurées et prend en charge une variété de charges de travail, de la recherche contextuelle aux agents pilotés par l'IA.
Ils mettent l'accent sur la flexibilité et de larges options d'intégration, en proposant des SDK dans plusieurs langues ainsi que des API GraphQL et REST. Weaviate peut se connecter à des modèles externes ou utiliser ses services d'intégration intégrés, et prend en charge le déploiement dans le nuage ou sur site. La plateforme comprend des fonctionnalités pour les environnements d'entreprise telles que RBAC et les normes de conformité. Son architecture est conçue pour s'adapter à des milliards de vecteurs, ce qui la rend adaptée aux équipes qui s'attendent à une croissance importante des données et du trafic.
Faits marquants
- Unifie le vecteur et le mot-clé en un seul système
- Évolue vers des milliards d'euros grâce à l'auto-optimisation
- Répond aux normes d'entreprise telles que HIPAA
- Intégration de modèles via des SDK dans plusieurs langues
Pour qui c'est le mieux
- Les développeurs élaborent des flux de travail RAG
- Équipes effectuant des recherches dans de vastes ensembles non structurés
- Entreprises ayant besoin d'une mise à l'échelle sécurisée
Informations sur le contact
- Site web : weaviate.io
- Twitter : x.com/weaviate_io
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/weaviate-io
- Instagram : www.instagram.com/weaviate.io
12. Recherche Sphinx
Sphinx est un serveur de recherche plein texte open source conçu pour fournir une indexation rapide, des performances élevées en matière de requêtes et une grande flexibilité dans le traitement des données. Il a été conçu pour fonctionner à la fois avec l'indexation par lots et l'indexation en temps réel, ce qui permet aux équipes de rechercher des contenus stockés dans des bases de données SQL, des systèmes NoSQL ou des fichiers. Son architecture permet un contrôle détaillé du traitement du texte et de l'optimisation de la pertinence, ce qui donne aux développeurs la possibilité d'ajuster la manière dont les résultats de la recherche sont évalués et mis en correspondance. Sphinx fonctionne sur plusieurs systèmes d'exploitation et s'intègre aux applications par le biais d'une syntaxe de type SQL ou d'API spécifiques au langage.
Leur objectif est d'offrir un moteur de recherche qui évolue de manière simple, en prenant en charge de très grands ensembles de données et des volumes de requêtes élevés. Les clusters Sphinx peuvent gérer des milliards de documents indexés et de grandes quantités de trafic de recherche. Outre la recherche en texte intégral, le système permet de stocker des attributs dans l'index à des fins de filtrage ou de post-traitement, ce qui réduit la dépendance à l'égard des bases de données externes. Avec des fonctionnalités telles que la syntaxe de requête complexe, la recherche distribuée et des options de classement flexibles, Sphinx est un choix pratique pour les projets qui ont besoin d'une alternative à Elasticsearch pour la recherche traditionnelle en texte intégral.
Faits marquants
- Indexation des vecteurs avec les méthodes HNSW ou SQ
- Fusionne les index secondaires pour les requêtes conditionnelles
- Jointure de données à partir de SQL ou de CSV lors de l'ingestion
- Lots d'appels de l'UDF pour plus d'efficacité
Pour qui c'est le mieux
- Apps mélangeant texte et recherche vectorielle
- Systèmes d'indexation des données relationnelles
- Installations avec des besoins d'interrogation dynamiques
- Scénarios de traitement distribué
Informations sur le contact
- Site web : sphinxsearch.com
- Facebook : www.facebook.com/SphinxSearchServer
- Twitter : x.com/sphinxsearch
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/sphinx-technologies
13. Recherche Manticore
Manticore Search est une base de données de recherche open source construite dans la continuité du moteur de recherche Sphinx. L'objectif est de fournir un système de recherche plein texte rapide, léger et complet, tout en gardant une intégration simple. Manticore Search prend en charge les formats de requête SQL et JSON, et peut émuler certaines parties de l'interface Elasticsearch, ce qui permet aux équipes de migrer plus facilement des projets existants sans apporter de changements majeurs à leurs outils ou à leurs flux de travail.
La plateforme prend en charge le stockage multi-modèle, y compris les options en ligne et en colonne, et offre une gestion des tables à la fois basée sur la configuration et en temps réel. Ecrit en C++ pour plus d'efficacité, Manticore Search est conçu pour tirer le meilleur parti des ressources CPU et RAM tout en maintenant de bonnes performances pour les petits et grands ensembles de données. Sa combinaison d'options de requête familières, de conception légère et d'optimisations des performances en fait une solution adaptée aux équipes qui recherchent une alternative à Elasticsearch, alliant rapidité et facilité d'utilisation.
Faits marquants
- Des benchmarks jusqu'à 16,7 fois plus rapides qu'Elasticsearch
- Fonctionne avec une mémoire de 1 Go avec un débit élevé
- Expose des requêtes SQL et JSON
- Accueille les contributions sous licence OSI
Pour qui c'est le mieux
- Recherches dans les catalogues de commerce électronique
- Systèmes de journalisation analysant les événements
- Les requêtes d'IA s'appuient sur la sémantique
- Chercheurs de moteurs légers
Informations sur le contact
- Site web : manticoresearch.com
- Courriel : contact@manticoresearch.com
- Twitter : x.com/manticoresearch
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/manticore-software
- Adresse : Bureau 22, The Joiners Shop, The Historic Dockyard, Chatham, Kent, ME4 4TZ, Royaume-Uni
14. Quickwit
Quickwit est un moteur de recherche conçu pour les données à grande échelle stockées sur un système de stockage d'objets dans le nuage. L'objectif est d'obtenir des performances de recherche inférieures à la seconde sur des ensembles de données volumineux tels que les journaux et les traces, tout en maintenant les coûts à un niveau bas. Quickwit utilise une architecture basée sur Rust avec traitement vectorisé et SIMD, en s'appuyant sur la bibliothèque de moteur de recherche Tantivy pour une indexation et une interrogation efficaces. Son approche met l'accent sur l'indexation sans schéma et la recherche directe sur le stockage d'objets, ce qui permet aux équipes de traiter des ensembles de données massifs sans les transférer dans des systèmes de base de données traditionnels.
La plateforme est conçue pour évoluer facilement et prendre en charge les exigences de l'entreprise telles que la multi-location, les politiques de cycle de vie et les suppressions conformes au GDPR. Quickwit sépare le calcul du stockage, ce qui offre une grande souplesse de déploiement dans des environnements sur site ou en nuage. Les API REST et les intégrations avec des outils d'observabilité comme OpenTelemetry et Jaeger le rendent adapté à la gestion des journaux et aux flux de travail de dépannage, en particulier lorsque des temps de réponse inférieurs à la seconde et l'accès à de gros volumes de données sont critiques.
Faits marquants
- Requêtes directement sur le stockage pour réduire les E/S
- Évolution horizontale avec Kubernetes
- Gestion de la conservation et de la suppression des données pour assurer la conformité
- Intégration d'OpenTelemetry pour les traces
Pour qui c'est le mieux
- Journaux de dépannage DevOps
- Ingénieurs chargés de la mise à l'échelle des analyses
- Tracer les gestionnaires avec de longues périodes d'attente
- Utilisateurs de systèmes de stockage axés sur les coûts
Informations sur le contact
- Site web : quickwit.io
- Twitter : x.com/quickwit_inc
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/quickwit-inc
15. Coralogix
Coralogix est une plateforme d'observabilité conçue pour unifier les logs, les métriques et les traces au sein d'un système d'interrogation unique. L'approche de Coralogix consiste à permettre aux équipes d'ingérer tous les types de données, de les conserver à long terme et de les interroger à l'aide d'une syntaxe cohérente. En combinant de multiples sources d'information en une seule plateforme, Coralogix permet aux développeurs et aux opérateurs d'analyser les incidents et le comportement du système sans avoir à jongler avec différents outils ou langages d'interrogation.
La plateforme est conçue pour être évolutive, prenant en charge des pétaoctets de données tout en donnant aux utilisateurs le contrôle du stockage dans leurs propres nuages. Des fonctionnalités telles que des informations en temps réel, des formats de stockage flexibles et un assistant de requête visent à rendre le travail avec de grands ensembles de données plus simple et plus transparent. Coralogix met l'accent sur l'observabilité sans enfermer les équipes dans un fournisseur ou un système de stockage spécifique.
Faits marquants
- Conservation de l'intégralité des données à l'échelle du pétaoctet
- Connexion à plus de 300 services
- Unification de la langue d'interrogation pour toutes les données
- Accès à distance sans index
Pour qui c'est le mieux
- Suivi des performances des moniteurs Infra
- Les accumulateurs de bois avec des exigences de rétention
- Intégrateurs d'informatique en nuage pour l'ensemble des outils
- Les lanceurs d'alerte pour les opérations
Informations sur le contact
- Site web : coralogix.com
- Courriel : careers@coralogix.com
- Twitter : x.com/coralogix
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/coralogix
- Adresse : 225 Franklin Street Boston Ma 02110
16. Logz.io
Logz.io est une plateforme d'observabilité construite autour d'insights pilotés par l'IA pour la surveillance et le dépannage. Son système intègre les journaux, les mesures et les traces dans une interface unifiée, permettant aux équipes de naviguer dans les données de télémétrie, les tableaux de bord et les alertes à partir d'une seule plateforme. La plateforme met l'accent sur l'automatisation, visant à aider les utilisateurs à détecter et à résoudre les problèmes plus rapidement grâce à des flux de travail assistés par l'IA plutôt qu'à une surveillance manuelle.
L'architecture est conçue pour intégrer des agents d'IA tout au long du processus d'observabilité, prenant en charge les aperçus en temps réel et la navigation axée sur le flux de travail. En combinant des données provenant de sources multiples dans un système cohérent, Logz.io cherche à réduire la complexité pour les équipes qui gèrent des applications cloud-natives modernes, en particulier lorsque de gros volumes de données télémétriques doivent être analysés en continu.
Faits marquants
- L'IA permet de multiplier par 7 les causes profondes
- Filtrer les données pour réduire les coûts
- Liens vers AWS, K8s, et plus encore
- Automatisation pour les équipes à compétences variables
Pour qui c'est le mieux
- Les SRE stimulent la productivité
- DevOps s'intéresse aux déploiements
- Réduction des coûts en matière d'observabilité
- Migrateurs d'outils ouverts
Informations sur le contact
- Site web : logz.io
- Courriel : sales@logz.io
- Twitter : x.com/logzio
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/logz-io
- Adresse : 77 Sleeper St, Boston, MA 02210, USA
Conclusion
En examinant toutes ces alternatives à Elasticsearch, il est clair qu'il y en a pour tous les types de projets. Certaines, comme Meilisearch et Typesense, sont légères et rapides à mettre en place. D'autres, comme OpenSearch et Solr, offrent des fonctionnalités plus robustes pour les déploiements à grande échelle ou open source. Enfin, pour les projets axés sur l'IA ou la recherche sémantique, des outils tels que Weaviate et Pinecone offrent des fonctionnalités spécialisées qui vont au-delà de la recherche traditionnelle.
Le plus intéressant ? La plupart de ces plateformes simplifient la mise à l'échelle, l'intégration et la recherche avancée bien plus que vous ne le pensez. Vous n'avez pas à vous battre avec des configurations compliquées ou à réinventer la roue, vous choisissez simplement ce qui correspond à votre flux de travail et aux objectifs de votre projet. Qu'il s'agisse d'alimenter un site de commerce électronique à fort trafic, d'analyser d'énormes ensembles de données de logs ou de construire une recherche pilotée par l'IA, il y a ici une option qui vous facilitera la vie. Parfois, l'outil le plus utile est celui qui est facile à utiliser dès le premier jour.
