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Für kleine Teams

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  • Bis zu 5 Nutzer
  • Über 20 Datenbank-Connectors
  • Speicher- oder datenbankgestützte Verarbeitung mit Spark
  • Eingeschränkte Automatisierung
  • Supportlevel „Standard“
Business
Für mittelgrosse Teams

Alle Optionen der Discover Edition und außerdem:

  • Bis zu 20 Nutzer
  • Unbegrenzte und flexible Kubernetes-Cluster
  • Umfassende Automatisierung, eingeschränkte Bereitstellung
  • Erweiterte Sicherheitsfunktionen
  • Supportlevel „Silber“
Enterprise
Skalierbare Automatisierung und Governance

Alle Optionen der Business Edition und außerdem:

  • Alle Datenbank-Konnektoren
  • Umfassende Bereitstellung
  • Isolierungs-Framework
  • Governance-Funktionen für unbegrenzte Instanzen und Ressourcen
  • Supportlevel „Gold“
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GRUNDLEGENDE FUNKTIONEN
Visuelle interaktive Datenaufbereitung und -transformation
Visuelles maschinelles Lernen und automatisierte Vorverarbeitung von Merkmalen
Integrierte Diagramme und Dashboards
Code-Notizbücher und -Blöcke
Benutzerdefinierte Web-Apps und Plug-ins
Zusammenarbeit
DATEN-CONNECTORS
Intelligente, inkrementelle Neuerstellungen
Parallele Abfragen Bis zu 3 Unbegrenzt Unbegrenzt Unbegrenzt
Dateisystem, FTP, HTTP, SSH, SFTP und Cloud-Speicher
PostgreSQL und MySQL
Modifizierbare Datensätze
Hadoop (HDFS)
Unternehmens-SQL (Oracle und MS SQL Server)
Analyse-SQL (Vertica, Greenplum, Redshift, BigQuery und Snowflake)
NoSQL (MongoDB, Cassandra und Elasticsearch)
Teradata, Netezza, Exadata, HANA
VISUELLE TRANSFORMATION UND EXPLORATION
Visuelle interaktive Datenaufbereitung (über 80 Prozessoren)
Visuelle Transformationen (Group, Join, Union, Split, Sampling usw.)
15 integrierte Diagrammarten
Visuelle interaktive Statistiken
Dashboards
Benutzerdefinierte Web-Apps
Datenbankgestützte Engine zur Erstellung von Diagrammen MySQL und PostgreSQL
Verteilte Engine zur Erstellung von Diagrammen (Impala und Athena)
KERNKOMPONENTEN
Python, R, SQL und Shell
Notizbuch und IDE
Entwicklungsumgebung und Git-Integration
Web-Apps, R Shiny und Bokeh
Spark-Code (PySpark, SparkR und SparkSQL)
Hadoop-Code (Hive und Impala)
RECHENINFRASTRUKTUR
Speichergestützte Verarbeitung
Datenbankgestützte Verarbeitung MySQL und PostgreSQL Nur zulässige SQL-Datenbanken Nur zulässige SQL-Datenbanken
Clustergestützte Verarbeitung Ein Hadoop/Spark-Cluster (On-Premises oder in der Cloud verwaltet) Mehrere Kubernetes-Cluster für Spark, Hadoop oder speichergestützte Berechnungen Mehrere Kubernetes-Cluster für Spark, Hadoop oder speichergestützte Berechnungen
Automatische Erstellung von Kubernetes-Clustern AWS, GCP oder Azure AWS, GCP oder Azure
MASCHINELLES LERNEN
Visuelles ML: Regression, Klassifizierung und Clusteranalysen
Automatisierte Vorverarbeitung von Merkmalen
Benutzerdefinierte Python-Algorithmen
Speichergestützte Engines
Verteilte Engine: Spark
PRODUKTION UND AUTOMATISIERUNG
Versionskontrolle für ML-Modelle
Batch-Bewertung Nur speichergestützt
Benutzerdefinierte Oberflächen mit gehosteten Web-Apps
Pipeline-Planung Bis zu 2 Trigger
Monitoring und Benachrichtigungen
Partitionierungsmanagement
API für Echtzeitprognosen Nur 2 API-Knoten Serverlos und unbegrenzt
TEAM UND ZUSAMMENARBEIT
Mehrere Nutzer Bis zu 3 Bis zu 5 Bis zu 20 Unbegrenzt
Diskussionen und Wikis
Änderungsmanagement
Rollenbasierte Sicherheitsfunktionen
LDAP-Unterstützung
SSO-Unterstützung
SONSTIGES
Plug-ins (Nutzung und Entwicklung)
Öffentliche REST-API
Supportlevel Community Standard Silber Gold

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