Atlas es la plataforma de base de datos en la nube completamente gestionada de MongoDB, diseñada para ejecutar aplicaciones modernas con alta disponibilidad, escalabilidad automática y seguridad avanzada. Basada en el modelo documental y optimizada para arquitecturas multicloud, MongoDB Atlas permite desplegar, operar y escalar bases de datos en AWS, Azure y Google Cloud con mínimo esfuerzo, integrando análisis en tiempo real, búsqueda avanzada y capacidades para IA..

Google Cloud Spanner materializa una propuesta tecnológica sin equivalente directo en el mercado: una base de datos relacional que escala horizontalmente sin sacrificar las garantías transaccionales que han definido a los sistemas de gestión de bases de datos durante décadas. La innovación de TrueTime —esa combinación de relojes atómicos y GPS que parecía ciencia ficción cuando Google la describió por primera vez— proporciona los fundamentos para algo que el teorema CAP sugería imposible: consistencia fuerte, disponibilidad y tolerancia a particiones, todo simultáneamente..

Azure SQL Database es la oferta de base de datos relacional como servicio (DBaaS) de Microsoft sobre la nube de Azure. Se basa en el motor de SQL Server, adaptado para la nube.
Azure SQL ofrece gestión automática, alta disponibilidad y seguridad avanzada con cifrado y auditoría. Permite escalabilidad flexible (DTUs, vCores, serverless, elastic pools) y optimización automática de consultas e índices.
Sus limitaciones incluyen coste elevado, compatibilidad parcial con SQL Server on-premises, dependencia de Azure, latencia en geo-replicación y límites de recursos en serverless.
Ideal para aplicaciones SaaS y migraciones cloud..

Amazon Aurora representa un motor de base de datos relacional diseñado específicamente para entornos cloud, desarrollado por AWS. Combina el rendimiento y disponibilidad de sistemas empresariales comerciales con la simplicidad y economía de bases de datos open source.
La arquitectura de Aurora separa las capas de computación y almacenamiento, permitiendo escalado independiente de cada componente. Ofrece compatibilidad completa con MySQL y PostgreSQL, facilitando migraciones desde estas plataformas sin modificaciones en aplicaciones existentes..

Oracle Autonomous Database ofrece automatización del mantenimiento, ajuste automático de rendimiento y funciones de seguridad integradas.
Esta reseña presenta resultados de rendimiento para cargas analíticas y de Machine Learning, un resumen de modelos de coste y licenciamiento, y una comparativa con alternativas relevantes. Incluye una sección de preguntas frecuentes técnicas..

Databricks es una plataforma unificada de datos e inteligencia artificial que engloba funcionalidades de Data Science, Machine Learning y análisis avanzado en un mismo entorno. Su propuesta se basa en la arquitectura Lakehouse, que aúna la flexibilidad de un Data Lake (datos no estructurados) con la eficiencia de un Data Warehouse (datos estructurados)..

Google Vertex AI es la plataforma unificada de IA y Machine Learning de Google Cloud que centraliza el ciclo completo de modelos —desde la preparación de datos hasta el despliegue y la monitorización— con integración nativa a servicios como BigQuery y Dataproc. Su mayor fortaleza es combinar escalabilidad, MLOps avanzado y soporte tanto para AutoML como para modelos generativos, lo que acelera proyectos de ciencia de datos y analítica avanzada..

Amazon SageMaker es una solución de aprendizaje automático que permite a científicos de datos y desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Es compatible con el aprendizaje por lotes y en línea, y viene con algoritmos preconstruidos para casos de uso comunes..

Azure Machine Learning es una plataforma basada en la nube que permite a los usuarios crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático y análisis predictivo sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente.
La plataforma facilita la creación y el entrenamiento de modelos de datos, que luego pueden desplegarse de diversas maneras y utilizarse en múltiples aplicaciones..

Informatica Intelligent Data Management es una plataforma diseñada para unificar todas las disciplinas clave del ciclo de vida de los datos dentro de la empresa. Su arquitectura modular agrupa funciones de catálogo de metadatos, linaje de datos, calidad y gobernanza colaborativa, permitiendo a las organizaciones documentar, rastrear y controlar sus activos de información desde su origen hasta su consumo..