Warum Unternehmen InterSystems wählen
Unternehmen brauchen heute mehr als nur skalierbare Datenbanken – sie brauchen einheitliche Plattformen, die KI-fähige Erkenntnisse in Echtzeit liefern, ohne fragmentierte Dienste zusammenzufügen. InterSystems vereinfacht Architektur und Betrieb, indem transaktionale und analytische Verarbeitung (HTAP, translytisch), Datenintegration, Multi-Modell-Unterstützung, Service-Orchestrierung und Echtzeitanalytik in einer einzigen Engine kombiniert werden, die sowohl On-Premises als auch in allen führenden Cloud-Umgebungen betrieben werden kann.
AWS bietet eine Reihe von spezialisierten Datenbanken und Services (Aurora, Redshift, DynamoDB, Glue, SageMaker usw.), die jeweils für eine bestimmte Arbeitslast optimiert sind. Die Integration dieser Dienste führt jedoch häufig zu Komplexität, Overhead bei der Datenübertragung und Latenzzeiten. Im Gegensatz dazu bietet InterSystems End-to-End-Funktionen nativ in einer Plattform - für OLTP, OLAP, AI/ML, Datenintegration und Echtzeit-Streaming.
Schlüsselattribute im Vergleich
Attribut |
InterSystems |
AWS Database Services |
| Primäre Nutzer | Anwendungsentwickler, Data Engineers, Data Scientists, Analysten, Integration Architects | Unterschiedliche Personas für unterschiedliche Dienste (Aurora für OLTP, Redshift für Analysen, Glue für ETL, SageMaker für ML, usw.) |
| Workload-Abdeckung | Hybride transaktionale- sowie analytische Echtzeitverarbeitung (HTAP), Integration, ML Ops, Multimodell | Verteilt über mehrere Dienste (Aurora für OLTP, Redshift für OLAP usw.) |
| Flexibilität bei der Bereitstellung | On-Premises, hybrid, Multi-Cloud oder öffentliche Cloud | Nur AWS Cloud |
| Echtzeit-Ingestion & Analytics | Native Unterstützung für Streaming-Ingestion und Sub-Sekunden-Analysen für operative und analytische Daten | Erfordert die Integration unabhängiger Dienste wie Kinesis (Streaming) + Redshift (Analyse) + Glue (ETL) |
| Multi-Modell-Unterstützung | Relational, Dokument, Vektor, objektorientiert usw. - alles in einer einzigen Engine | Verschiedene Engines: DynamoDB (Key-Value), DocumentDB (Dokument), Aurora (relational), etc. |
| Datenintegration und ETL | Eingebaute Integrations-Engine, Datenstruktur und Interoperabilität über Silos hinweg | Glue bietet ETL; benötigt Orchestrierung über mehrere Tools hinweg |
| Operationale Einfachheit | Nur eine einzige Plattform zu verwalten, mit weniger Komponenten und geringerem Betriebsaufwand. | Erfordert die Verwaltung und Orchestrierung mehrerer AWS Services |
| Low-Code / No-Code | InterSystems verfügt über visuelle Tools für Integration, Orchestrierung und Analyse. | Minimal; die meisten Dienste sind entwicklungsorientiert |
| AI/ML-Unterstützung und -Deployment | Operationalisierung von Modellen aus beliebigen Frameworks in Echtzeit- und ereignisgesteuerten Workflows. | SageMaker unterstützt Schulung und Deployment; keine enge Integration in den Echtzeitbetrieb |
| Sicherheit und Governance | Einheitliche, richtlinienbasierte Zugriffskontrolle und durchgängige Datenlineage über alle Datenquellen hinweg | Policies werden pro Dienst verwaltet; erfordert Koordination über IAM, Lake Formation usw. |
| Performanz in großem Maßstab | Bewährt in unternehmens- und echtzeitkritischen Umgebungen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Logistik | Hohe Leistung pro Dienst; Latenz und Komplexität wachsen mit der Verkettung von Diensten |
Konkurrierend und komplementär
