# Beste Ereignisstromverarbeitungssoftware *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Event-Stream-Verarbeitungssoftware ermöglicht die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, sodass Benutzer ihre Streaming-Daten ordnungsgemäß speichern, verwalten und analysieren können. Im Gegensatz zur Batch-Verarbeitung, die sich auf historische Daten konzentriert, ermöglicht die Stream-Verarbeitung die Verarbeitung von Daten in Echtzeit. Event-Stream-Verarbeitungssoftware gibt Benutzern die Möglichkeit, zu untersuchen, wie sich ihre Daten im Laufe der Zeit verändert haben. Sie hilft Benutzern auch, indem sie Einblicke in Anomalien und Trends in den Daten bietet. Event-Stream-Verarbeitungssoftware, mit der Verarbeitung im Kern, bietet Benutzern die Fähigkeiten, die sie benötigen, um ihre Daten zu integrieren, für Zwecke wie Analysen und Anwendungsentwicklung. Wenn der Benutzer sich auf Datenanalyse konzentriert, über die Verarbeitung hinaus, ist [Stream-Analytics-Software](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) eine gute Lösung, die in Betracht gezogen werden sollte. Um sich für die Aufnahme in die Kategorie Event-Stream-Verarbeitung zu qualifizieren, muss ein Produkt: - Eine Verbindung zu einer Vielzahl von Kernsystemen herstellen und die Fähigkeit bieten, die Daten in Echtzeit zu verarbeiten - Die Möglichkeit bieten, die Verarbeitung der Daten zu analysieren, um deren Leistung zu ermitteln - Benutzern ermöglichen, den Datenfluss zu visualisieren und sicherzustellen, dass Daten und Datenlieferung validiert werden ## Category Overview **Total Products under this Category:** 70 ## Trust & Credibility Stats **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 2,300+ Authentische Bewertungen - 70+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Best Ereignisstromverarbeitungssoftware At A Glance - **Führer:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Höchste Leistung:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/de/products/ably-realtime/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Axual](https://www.g2.com/de/products/axual/reviews) - **Top-Trending:** [Redpanda Streaming](https://www.g2.com/de/products/redpanda-streaming/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) --- **Sponsored** ### Kpow for Apache Kafka® Kpow ist ein hochentwickeltes Enterprise-Tool zur Verwaltung von Kafka, das darauf ausgelegt ist, das Erlebnis von Engineering-Teams zu verbessern, indem es eine umfassende Lösung für die Verwaltung, Überwachung, Erkundung und Sicherung von Kafka-Umgebungen bietet. Diese auf der JVM basierende Webanwendung dient als All-in-One-Konsole, die Kafka-Ingenieure mit den Fähigkeiten ausstattet, die sie benötigen, um ihre Abläufe zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Kpow richtet sich in erster Linie an Engineering-Teams, die mit Kafka arbeiten, und adressiert die Komplexität der Verwaltung mehrerer Kafka-Cluster, Schema-Registrierungen und Verbindungsinstallationen. Mit Kpow können Benutzer ihre Kafka-Ressourcen effizient von einer einzigen Oberfläche aus überwachen und steuern, was den Verwaltungsprozess vereinfacht und die für Routineaufgaben aufgewendete Zeit reduziert. Das Tool ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die stark auf Kafka für Datenstreaming und -verarbeitung angewiesen sind, da es wesentliche Funktionen bietet, die die Beobachtbarkeit und betriebliche Effizienz verbessern. Eine der herausragenden Funktionen von Kpow sind seine Echtzeit-Überwachungs- und Visualisierungsfähigkeiten. Benutzer können schnell unausgeglichene Broker identifizieren und Einblicke gewinnen, wie Daten über ihre Kafka-Streams-Topologien verteilt sind. Dieses Maß an Sichtbarkeit ist entscheidend für die Diagnose von Produktionsproblemen und die Optimierung der Leistung. Die erweiterten Suchfunktionen von Kpow, einschließlich Data Inspect, Streaming Search und kREPL, ermöglichen es Benutzern, große Mengen an Nachrichten mit bemerkenswerter Geschwindigkeit zu durchsuchen, was eine schnelle Fehlerbehebung und Datenanalyse ermöglicht. Kpow legt auch großen Wert auf Sicherheit und Zugriffskontrolle, was es für Unternehmensumgebungen geeignet macht. Es integriert sich nahtlos mit Standard-Authentifizierungsanbietern und bietet rollenbasierte Zugriffskontrollen, die sicherstellen, dass Benutzeraktionen fein abgestimmt werden können, um den Sicherheitsanforderungen der Organisation gerecht zu werden. Zusätzliche Sicherheitsfunktionen wie Datenmaskierung und Prüfprotokolle verbessern die Fähigkeit des Tools, in sensiblen Umgebungen, einschließlich luftdichter Installationen, zu arbeiten. Die Installation von Kpow ist unkompliziert und erfordert nur einen einzigen Docker-Container oder eine JAR-Datei, die effizient mit minimalen Ressourcenanforderungen von 1 GB Speicher und 1 CPU für den Produktionseinsatz arbeitet. Diese einfache Bereitstellung, kombiniert mit seinen leistungsstarken Funktionen, positioniert Kpow als wertvolles Asset für Organisationen, die ihre Kafka-Infrastruktur maximieren möchten, während sie robuste Sicherheits- und Betriebskontrollen aufrechterhalten. [Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1509&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1509&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1509&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=133071&secure%5Bresource_id%5D=1509&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fevent-stream-processing&secure%5Btoken%5D=7e76ed17d27fa40939ac26e1865c37ab6bad002de5d3df852fcc82348644a883&secure%5Burl%5D=http%3A%2F%2Ffactorhouse.io%2F&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) Aiven für Apache Kafka® ist ein vollständig verwalteter, verteilter Event-Streaming-Dienst, der in der Cloud Ihrer Wahl bereitgestellt werden kann. Aiven für Apache Kafka ist ideal für ereignisgesteuerte Anwendungen, nahezu in Echtzeit erfolgende Datenübertragung und Datenpipelines, Streaming-Analysen und jeden Anwendungsfall, der den Transfer großer Mengen an Echtzeitdaten zwischen Anwendungen und Systemen erfordert. Mit Aiven für Apache Kafka können Sie vollständig verwaltete Kafka-Cluster in weniger als 10 Minuten einrichten — über die Aiven-Webkonsole oder programmatisch über die Aiven-API, CLI, Terraform-Provider oder Kubernetes-Operator. Sie können es problemlos mit Ihrem bestehenden Technologiestack verbinden, mit einem vollständig verwalteten Apache Kafka Connect-Dienst mit über 30+ Konnektoren. Die Überwachung Ihrer Cluster mit Protokollen und Metriken ist ebenfalls sofort einsatzbereit über mehrere Service-Integrationen verfügbar. Erhalten Sie Zugang zu einem vollständigen Open-Source-Ökosystem von Streaming-Technologien und -Tools rund um Apache Kafka, um eine Echtzeit-Dateninfrastruktur in großem Maßstab vollständig zu verwalten und zu betreiben mit: Aiven für Apache Kafka: das zentrale Event-Streaming-Framework, das es Ihnen ermöglicht, Daten innerhalb Ihrer Organisation zu transportieren. Aiven für Apache Kafka Connect: ein vollständig verwalteter, vollständig Open-Source-basierter, verteilter Dienst, der es Ihnen ermöglicht, Ihre bestehenden Datenquellen und -senken nahtlos mit Aiven für Apache Kafka zu integrieren. Aiven für Apache Kafka MirrorMaker2: ein vollständig verwalteter, vollständig Open-Source-basierter, verteilter Datenreplikationsdienst für Cluster-zu-Cluster-Datenreplikation, Notfallwiederherstellung und geografische Nähe über mehrere Regionen hinweg. Karapace®: ein vollständig Open-Source-basierter Kafka-Schema-Registry, auf den Anwendungen zugreifen können, um Nachrichten mit beliebten Formaten wie AVRO, Protobuf und JSON zu serialisieren und zu deserialisieren. Aiven für Apache Flink®: eine vollständig verwaltete, vollständig Open-Source-basierte Streaming-SQL-Engine für zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung über Ihre Datenströme. Klaw: ein Open-Source-Daten-Governance-Tool, das Unternehmen dabei hilft, die Governance von Apache Kafka®-Themen und -Schemata auszuüben. Aiven ist ISO / IEC 27001: 2013, SOC 2, HIPAA, GDPR und CCPA konform. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 244 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Aiven](https://www.g2.com/de/sellers/aiven) - **Unternehmenswebsite:** https://aiven.io/ - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,095 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 29% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Einrichtung erleichtern (29 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (24 reviews) - Skalierung (17 reviews) - Management erleichtern (14 reviews) - Zuverlässigkeit (14 reviews) **Cons:** - Teuer (28 reviews) - Schlechte Dokumentation (8 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (7 reviews) - Komplexität (6 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (5 reviews) ### 2. [Confluent](https://www.g2.com/de/products/confluent/reviews) Cloud-nativer Dienst für Daten in Bewegung, entwickelt von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Kafka® Die heutigen Verbraucher haben die Welt in ihren Händen und erwarten unerbittlich End-to-End-Echtzeit-Marken-Erlebnisse. Daten in Bewegung sind die zugrunde liegende, grundlegende Zutat für jede wirklich vernetzte Kundenerfahrung. Sie bieten eine kontinuierliche Versorgung mit Echtzeit-Ereignisströmen, gekoppelt mit Echtzeit-Stream-Verarbeitung, um die datengesteuerten Backend-Operationen und reichhaltigen Frontend-Erlebnisse zu ermöglichen, die für den Erfolg eines Unternehmens in den heutigen wettbewerbsintensiven, verbraucherorientierten Märkten notwendig sind. Confluent Cloud, entwickelt von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Kafka, ist ein vollständig verwalteter, cloud-nativer Dienst zum Verbinden und Verarbeiten all Ihrer Echtzeit-Daten, überall dort, wo sie benötigt werden. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Confluent](https://www.g2.com/de/sellers/confluent) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,607 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: CFLT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 36% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Cloud-Computing (1 reviews) - Cloud-Dienste (1 reviews) - Verbinder (1 reviews) - Datenintegration (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) **Cons:** - Kostenschätzung (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - Anfängliche Schwierigkeiten (1 reviews) - Mangel an Funktionen (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) ### 3. [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-dataflow/reviews) Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst zur Transformation und Anreicherung von Daten in Stream- (Echtzeit) und Batch-Modi (historisch) mit gleicher Zuverlässigkeit und Ausdruckskraft. Mit seinem serverlosen Ansatz zur Ressourcenbereitstellung und -verwaltung haben Sie Zugriff auf nahezu unbegrenzte Kapazitäten, um Ihre größten Datenverarbeitungsherausforderungen zu lösen, während Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 43 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 38% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Analytik (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Verwaltung (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) - Einblicke (1 reviews) **Cons:** - Kostenmanagement (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - Installationsschwierigkeit (1 reviews) - Lernschwierigkeit (1 reviews) ### 4. [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://www.g2.com/de/products/amazon-managed-streaming-for-apache-kafka-amazon-msk/reviews) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) ist ein AWS-Streaming-Datenservice, der die Apache Kafka-Infrastruktur und -Betrieb verwaltet, was es Entwicklern und DevOps-Managern erleichtert, Apache Kafka-Anwendungen und Kafka Connect-Connectoren auf AWS auszuführen, ohne Experten im Betrieb von Apache Kafka werden zu müssen. Amazon MSK betreibt, wartet und skaliert Apache Kafka-Cluster, bietet Sicherheitsfunktionen in Unternehmensqualität direkt aus der Box und verfügt über integrierte AWS-Integrationen, die die Entwicklung von Streaming-Datenanwendungen beschleunigen. Es gibt keine Datenübertragungsgebühren für den In-Cluster-Verkehr und keine Verpflichtungen oder Vorauszahlungen erforderlich. Sie zahlen nur für die Ressourcen, die Sie nutzen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,226,638 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Cloud-Dienste (1 reviews) - Wartungsfreundlichkeit (1 reviews) - Management erleichtern (1 reviews) - Zuverlässigkeit (1 reviews) - Skalierbarkeit (1 reviews) **Cons:** - Teuer (1 reviews) - Einschränkungen (1 reviews) - Begrenzte Kontrolle (1 reviews) ### 5. [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/de/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) Amazon Kinesis Data Streams ist ein massiv skalierbarer, langlebiger und kostengünstiger Streaming-Datenservice. Kinesis Data Streams kann kontinuierlich Gigabytes an Daten pro Sekunde von Hunderttausenden von Quellen erfassen, wie z.B. Website-Klickstreams, Datenbank-Ereignisströme, Finanztransaktionen, Social-Media-Feeds, IT-Protokolle und Standortverfolgungsereignisse. Die gesammelten Daten sind in Millisekunden verfügbar, um Echtzeitanalyse-Anwendungsfälle zu ermöglichen, wie z.B. Echtzeit-Dashboards, Echtzeit-Anomalieerkennung, dynamische Preisgestaltung. Kunden betreiben mehr als zwei Millionen einzigartige Streams und verarbeiten täglich Dutzende von PB an Daten mit Amazon Kinesis Data Streams. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 81 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,226,638 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 37% Unternehmen mittlerer Größe, 37% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Echtzeitdaten (2 reviews) - Echtzeitverarbeitung (2 reviews) - Echtzeit-Streaming (2 reviews) - Streaming (2 reviews) - API-Integration (1 reviews) **Cons:** - Schwierige Einrichtung (2 reviews) - Teuer (2 reviews) - Ressourcenintensives Lernen (2 reviews) - Komplexität (1 reviews) - Komplexitätsprobleme (1 reviews) ### 6. [IBM Event Streams](https://www.g2.com/de/products/ibm-event-streams/reviews) IBM Event Streams ist eine hochdurchsatzfähige, fehlertolerante Event-Streaming-Lösung. Angetrieben von Apache Kafka bietet es Zugriff auf Unternehmensdaten durch Event-Streams, wodurch Unternehmen Einblicke aus historischen Daten gewinnen und Situationen in Echtzeit und im großen Maßstab identifizieren und darauf reagieren können. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,298 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Unternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Benutzeroberfläche (1 reviews) ### 7. [Redpanda Streaming](https://www.g2.com/de/products/redpanda-streaming/reviews) Redpanda ist die Streaming-Plattform, die den Aufbau von Echtzeit-KI-Anwendungen vereinfacht. Es ist eine einfache, schnelle und sichere Lösung, die modernen Engineering-Teams ermöglicht, Streaming-, Analyse- und agentische KI-Apps ohne die Komplexität oder Kosten traditioneller Kafka-basierter Systeme zu entwickeln. Es kommt mit über 300 integrierten Konnektoren, Kafka-API-Kompatibilität und branchenführender Daten- und KI-Governance mit einer Bring-Your-Own-Cloud (BYOC) Bereitstellungsoption. Weltweite Marktführer wie Activision Blizzard, Cisco, Moody's, Texas Instruments, Vodafone und 2 der Top-5-Banken in den USA verlassen sich auf Redpanda, um täglich Hunderte von Terabyte an Daten zu verarbeiten. Unterstützt von führenden Risikokapitalgebern wie Lightspeed, GV und Haystack VC, ist Redpanda eine vielfältige, menschenorientierte Organisation mit Teams, die weltweit verteilt sind. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 27 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Redpanda Data](https://www.g2.com/de/sellers/redpanda-data) - **Unternehmenswebsite:** https://redpanda.com/ - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @redpandadata (5,331 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/redpanda-data/ (195 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 64% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Kundendienst (14 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (13 reviews) - Leistung (8 reviews) - Geschwindigkeit (7 reviews) - Merkmale (6 reviews) **Cons:** - Komplexität (2 reviews) - Datenverwaltungsprobleme (2 reviews) - Fehlende Funktionen (2 reviews) - Schlechte Dokumentation (2 reviews) - Schlechtes UI-Design (2 reviews) ### 8. [IBM StreamSets](https://www.g2.com/de/products/ibm-streamsets/reviews) StreamSets, ein Unternehmen der Software AG, beseitigt Reibungsverluste bei der Datenintegration in komplexen hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen, um mit den Anforderungen an sofort benötigte Geschäftsdaten Schritt zu halten. Unsere Plattform ermöglicht es Datenteams, Daten freizuschalten—ohne die Kontrolle abzugeben—um ein datengesteuertes Unternehmen zu ermöglichen. - Resiliente Pipelines erkennen und passen sich an ständige Änderungen in Datenstruktur, Semantik und Infrastruktur an. - Einmal lernen, um viele verschiedene Integrationspipelines mit einem einzigen Design-Erlebnis für alle Muster zu erstellen — Streaming, Batch, CDC, ETL, ELT, ML. - Wiederverwendbare Pipeline-Fragmente ermöglichen es jedem, die von Ihren Dateningenieuren entworfene Funktionalität zu nutzen. - Python SDK ermöglicht es, Pipelines für den Maßstab zu templatisieren, indem Hunderte von Pipelines mit nur wenigen Codezeilen einfach erstellt werden. - Vereinfachen Sie Datenumwandlungen mit vordefinierten Prozessoren, um 99% Ihrer Analyseanforderungen sofort zu erfüllen. - Topologien bieten Transparenz, um zu sehen, wie Systeme verbunden sind und Daten im gesamten Unternehmen fließen. - Daten-SLAs und Regeln decken versteckte Probleme in Ihren Datenflüssen auf, schaffen Leitplanken in den Datenpipelines für Datenqualität, Größenbestimmung, Durchsatzleistung, Fehlerraten, Leckage privater/sensibler Informationen und mehr. StreamSets liefert analysenbereite Daten, verbessert die Echtzeit-Entscheidungsfindung und reduziert die Kosten und Risiken, die mit dem Datenfluss in einer Organisation verbunden sind. Deshalb vertrauen die größten Unternehmen der Welt auf StreamSets, um Millionen von Datenpipelines für moderne Analysen, Datenwissenschaft, intelligente Anwendungen und hybride Integration zu betreiben. Erfahren Sie mehr oder starten Sie eine 30-tägige Testversion auf streamsets.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 115 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,298 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 42% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (30 reviews) - Benutzeroberfläche (16 reviews) - Datenverwaltung (15 reviews) - Daten-Pipelining (15 reviews) - Integrationen (14 reviews) **Cons:** - Lernkurve (13 reviews) - Teuer (10 reviews) - Lernschwierigkeit (8 reviews) - Langsame Leistung (8 reviews) - Steile Lernkurve (8 reviews) ### 9. [Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/apache-kafka/reviews) Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform für verteiltes Event-Streaming, die von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Sie ist darauf ausgelegt, Echtzeit-Datenströme mit hoher Durchsatzrate und niedriger Latenz zu verarbeiten, was sie ideal für den Aufbau von Datenpipelines, Streaming-Analysen und die Integration von Daten über verschiedene Systeme hinweg macht. Kafka ermöglicht es Organisationen, Datenströme in einer fehlertoleranten und skalierbaren Weise zu veröffentlichen, zu speichern und zu verarbeiten und unterstützt geschäftskritische Anwendungen in verschiedenen Branchen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hoher Durchsatz und niedrige Latenz: Kafka liefert Nachrichten mit netzwerkbegrenztem Durchsatz und Latenzen von nur 2 Millisekunden, was eine effiziente Datenverarbeitung gewährleistet. - Skalierbarkeit: Es kann Produktionscluster auf Tausende von Brokern skalieren, die täglich Billionen von Nachrichten und Petabytes an Daten verarbeiten, während es die Speicher- und Verarbeitungskapazitäten elastisch erweitert und reduziert. - Dauerhafte Speicherung: Kafka speichert Datenströme sicher in einem verteilten, dauerhaften und fehlertoleranten Cluster, was die Datenintegrität und -verfügbarkeit sicherstellt. - Hohe Verfügbarkeit: Die Plattform unterstützt die effiziente Streckung von Clustern über Verfügbarkeitszonen hinweg und verbindet separate Cluster über geografische Regionen, was die Widerstandsfähigkeit erhöht. - Stream-Verarbeitung: Kafka bietet integrierte Stream-Verarbeitungsfunktionen über die Kafka Streams API, die Operationen wie Joins, Aggregationen, Filter und Transformationen mit Event-Zeit-Verarbeitung und genau-einmal-Semantik ermöglichen. - Konnektivität: Mit Kafka Connect integriert es sich nahtlos mit Hunderten von Event-Quellen und -Senken, einschließlich Datenbanken, Nachrichtensystemen und Cloud-Speicherdiensten. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Apache Kafka adressiert die Herausforderungen der Verwaltung von Echtzeit-Datenströmen, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die Messaging, Speicherung und Stream-Verarbeitung kombiniert. Es ermöglicht Organisationen: - Echtzeit-Datenpipelines zu bauen: Den kontinuierlichen Datenfluss zwischen Systemen zu erleichtern und eine rechtzeitige und zuverlässige Datenlieferung sicherzustellen. - Streaming-Analysen zu implementieren: Datenströme in Echtzeit zu analysieren und zu verarbeiten, was sofortige Einblicke und Aktionen ermöglicht. - Datenintegration sicherzustellen: Verschiedene Datenquellen und -senken nahtlos zu verbinden und ein kohärentes Datenökosystem zu fördern. - Geschäfskritische Anwendungen zu unterstützen: Eine robuste und fehlertolerante Infrastruktur bereitzustellen, die in der Lage ist, hochvolumige und hochfrequente Daten zu verarbeiten, was für kritische Geschäftsoperationen unerlässlich ist. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Kafka können Organisationen ihre Datenarchitekturen modernisieren, die betriebliche Effizienz steigern und Innovationen durch Echtzeit-Datenverarbeitung und -analysen vorantreiben. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 126 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation) - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,154 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 47% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Skalierbarkeit (5 reviews) - Echtzeitdaten (3 reviews) - Einfache Integrationen (2 reviews) - Leistung (2 reviews) - Leistungsfähigkeit (2 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Datenverwaltungsprobleme (1 reviews) - Fehlerbehebung (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Begrenzte Anpassung (1 reviews) ### 10. [RudderStack](https://www.g2.com/de/products/rudderstack/reviews) RudderStack ist die führende, warehouse-native CDP, die entwickelt wurde, um Organisationen dabei zu helfen, Kundendaten effizient zu sammeln, zu vereinheitlichen und über verschiedene Kanäle zu aktivieren. Diese End-to-End-Lösung befähigt Datenteams, ihre Datenmanagementprozesse zu optimieren, sodass Unternehmen Erkenntnisse für Wachstum und verbesserte Kundenbindung nutzen können. Durch nahtlose Integration mit bestehenden Systemen ermöglicht RudderStack einen umfassenden Überblick über Kundeninteraktionen, was für fundierte Entscheidungen entscheidend ist. RudderStack richtet sich in erster Linie an Datenteams und bedient eine Vielzahl von Branchen, darunter Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Medien und Technologie. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die robusten Funktionen machen es für Organisationen geeignet, die ihre Datenstrategie verbessern möchten, ohne umfangreiche technische Expertise zu benötigen. Zu den Hauptmerkmalen von RudderStack gehört die Fähigkeit, sich mit verschiedenen Datenquellen und -zielen zu integrieren, um sicherzustellen, dass Organisationen ihre Kundendaten effektiv zentralisieren können. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Integrationen mit beliebten Tools und Diensten, sodass Benutzer ihren bestehenden Technologie-Stack mühelos verbinden können. Darüber hinaus bietet RudderStack erweiterte Datenumwandlungsfunktionen, die es Teams ermöglichen, ihre Daten zu bereinigen und anzureichern, bevor sie für Analysen oder Marketingkampagnen genutzt werden. Einer der herausragenden Vorteile von RudderStack ist seine warehouse-native Architektur, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Kundendaten direkt in ihrem Data Warehouse zu speichern. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Datensicherheit, sondern bietet Organisationen auch mehr Kontrolle über ihre Daten. Durch die Eliminierung der Notwendigkeit für Drittanbieter-Datenspeicherlösungen hilft RudderStack Unternehmen, Kosten zu senken und die Datenzugänglichkeit zu verbessern. Darüber hinaus ermöglicht die Flexibilität der Plattform Echtzeit-Datenaktualisierungen, sodass Teams immer mit den aktuellsten Informationen arbeiten. Insgesamt ist RudderStack ein leistungsstarkes Werkzeug für Organisationen, die das volle Potenzial ihrer Kundendaten ausschöpfen möchten. Mit seinen umfassenden Funktionen und dem Fokus auf die Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen sticht es in der wettbewerbsintensiven Landschaft der Customer Data Platforms hervor und ist ein wertvolles Asset für Unternehmen, die Wachstum vorantreiben und Kundenerfahrungen verbessern möchten. Über 30.000 Websites und Apps nutzen RudderStack, darunter Crate & Barrel, Foot Locker, Glassdoor, Stripe, Allbirds und mehr. RudderStack hat Blendo im Jahr 2020 übernommen. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 51 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [RudderStack](https://www.g2.com/de/sellers/rudderstack) - **Unternehmenswebsite:** https://www.rudderstack.com - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** San Francisco, California - **Twitter:** @RudderStack (1,687 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rudderlabs/about (127 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Dateningenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 54% Unternehmen mittlerer Größe, 46% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (18 reviews) - Kundendienst (16 reviews) - Einfache Integration (11 reviews) - Einfache Einrichtung (9 reviews) - Einfache Integrationen (8 reviews) **Cons:** - Lernkurve (10 reviews) - Begrenzte Anpassung (5 reviews) - Komplexität (4 reviews) - Unzureichende Anleitung (4 reviews) - Einarbeitungsschwierigkeiten (4 reviews) ### 11. [Ably Realtime](https://www.g2.com/de/products/ably-realtime/reviews) Ably ist die definitive Plattform für Echtzeiterlebnisse und bedient monatlich über 2 Milliarden Geräte. Unternehmen wie HubSpot, NASCAR und Webflow vertrauen darauf, dass Ably ihre kritischen Anwendungen zuverlässig, sicher und in großem Maßstab betreibt. Baue zusammensetzbare Echtzeiterlebnisse mit einfachen APIs und SDKs. Von Pub/Sub und Chat bis hin zu AI Transport für agentische Anwendungen, Spaces für Zusammenarbeit und LiveSync für die Synchronisation von Datenbanken mit dem Frontend. All dies wird durch eine Erfolgsbilanz von über 5 Jahren ohne globalen Ausfall und einer Nachrichtenübermittlungsverzögerung von 6,5 ms unterstützt. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 67 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/de/sellers/ably-realtime) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @ablyrealtime (1,853 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ably-realtime (119 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 45% Kleinunternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Kundendienst (14 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (14 reviews) - Einfache Integrationen (13 reviews) - Zuverlässigkeit (11 reviews) - Schnelle Kommunikation (8 reviews) **Cons:** - Teuer (6 reviews) - Preisprobleme (4 reviews) - Datenverwaltungsprobleme (2 reviews) - Lernkurve (2 reviews) - Einschränkungen (2 reviews) ### 12. [Svix](https://www.g2.com/de/products/svix/reviews) Svix ist der unternehmensbereite Webhook-Versanddienst. Mit Svix können Sie in wenigen Minuten eine sichere, zuverlässige und skalierbare Webhook-Plattform erstellen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Svix](https://www.g2.com/de/sellers/svix) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @SvixHQ (656 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/svix/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Kommunikationseffizienz (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) - Merkmalinnovation (1 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - UX-Verbesserung (1 reviews) ### 13. [IBM Cloud Pak for Integration](https://www.g2.com/de/products/ibm-cloud-pak-for-integration/reviews) IBM Cloud Pak for Integration ist eine Reihe von Funktionen zur Beschleunigung der Integration und Skalierung der Automatisierung, entwickelt für jede hybride Cloud, innerhalb eines einzigen, einheitlichen Erlebnisses. Geschäftsdaten und -ressourcen als APIs freischalten, Cloud- und On-Premise-Anwendungen verbinden, Daten zuverlässig mit Unternehmensnachrichtenübermittlung bewegen, Echtzeit-Ereignisinteraktionen bereitstellen, Daten über jede Cloud übertragen und mit cloud-nativer Architektur und gemeinsamen grundlegenden Diensten bereitstellen und skalieren — alles mit durchgängiger, unternehmensgerechter Sicherheit und Verschlüsselung, die das umfassendste Set an Integrationsfunktionen auf dem heutigen Markt ausmachen. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 39 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,298 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 36% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe ### 14. [Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/red-hat-openshift-streams-for-apache-kafka/reviews) Red Hat® OpenShift® Streams für Apache Kafka ist ein verwalteter Cloud-Dienst, der ein optimiertes Entwicklererlebnis für den Aufbau, die Bereitstellung und die Skalierung neuer cloud-nativer Anwendungen oder die Modernisierung bestehender Systeme bietet. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 26 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Red Hat](https://www.g2.com/de/sellers/red-hat) - **Gründungsjahr:** 1993 - **Hauptsitz:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (300,137 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 42% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen ### 15. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, erklärbare KI zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren, die vertrauenswürdige, sichere Entscheidungen fördert. Sie vereint den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus und befähigt Teams, schnell zu innovieren, während sie Geschwindigkeit, Automatisierung und Governance von Anfang an in Einklang bringen. Viya vereint Datenmanagement, fortschrittliche Analytik und Entscheidungsfindung in einer einzigen Plattform, sodass Organisationen mit Zuversicht vom Experimentieren zur Produktion übergehen können und messbare Geschäftsergebnisse liefern, die sicher, erklärbar und skalierbar in jeder Umgebung sind. Wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vertrauenswürdige Entscheidungen zu liefern, umfassen: • End-to-End-Klarheit über den Daten- und KI-Lebenszyklus, mit eingebauter Herkunft, Prüfbarkeit und kontinuierlicher Überwachung zur Unterstützung verteidigbarer Entscheidungen. • Governance von Anfang an, die eine konsistente Aufsicht über Daten, Modelle und Entscheidungen ermöglicht, um Risiken zu reduzieren und die Akzeptanz zu beschleunigen. • Erklärbare KI im großen Maßstab, sodass Einblicke und Ergebnisse von Unternehmen und Regulierungsbehörden gleichermaßen verstanden, validiert und vertraut werden können. • Operationalisierte Analytik, die sicherstellt, dass der Wert über die Bereitstellung hinaus durch Überwachung, Neutraining und Lebenszyklusmanagement erhalten bleibt. • Flexible, cloud-native Bereitstellung, die es Organisationen ermöglicht, überall zu beginnen und überall zu skalieren, während die Kontrolle beibehalten wird. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 754 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/ - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,974 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer - **Top Industries:** Pharmazeutika, Bankwesen - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (316 reviews) - Merkmale (218 reviews) - Analytik (196 reviews) - Datenanalyse (166 reviews) - Benutzeroberfläche (147 reviews) **Cons:** - Lernschwierigkeit (151 reviews) - Lernkurve (144 reviews) - Komplexität (143 reviews) - Schwieriges Lernen (117 reviews) - Teuer (108 reviews) ### 16. [Axual](https://www.g2.com/de/products/axual/reviews) Axual bietet eine Suite von Kafka-Lösungen, die auf Unternehmen zugeschnitten sind und sowohl Cloud- als auch On-Premise-Bereitstellungsoptionen bieten. Axual Governance vereinfacht die Verwaltung bestehender Kafka-Cluster mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, visueller Datenzuordnung und robustem rollenbasiertem Zugriffskontrollsystem (RBAC), was eine sichere und optimierte Datenaufsicht gewährleistet. Ergänzend dazu erweitert Axual Platform diese Fähigkeiten, indem es einen verwalteten Kafka-Cluster mit fortschrittlichen Streaming-Funktionen einschließt. Diese umfassende Plattform ist für leistungsstarke, Echtzeit-Datenverarbeitung konzipiert und ideal für Unternehmen und große Organisationen, die effiziente und skalierbare Datenmanagementlösungen suchen. Zusammen bieten Axual Governance und Axual Platform vielseitige, leistungsstarke Werkzeuge für Kafka-Operationen, die an jede Unternehmensumgebung anpassbar sind. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 7.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Axual](https://www.g2.com/de/sellers/axual) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Jaarbeursplein, Utrecht - **Twitter:** @axual (67 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/axual (44 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 57% Unternehmen, 21% Unternehmen mittlerer Größe ### 17. [Tray.ai](https://www.g2.com/de/products/tray-ai/reviews) Tray.ai bietet eine zusammensetzbare AI-Integrations- und Automatisierungsplattform, die AI in herausragende Geschäftsergebnisse verwandelt. Die Tray Universal Automation Cloud ist eine AI-bereite Plattform, die den Bedarf an unterschiedlichen Tools eliminiert und nahtlose Integration und Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse ermöglicht. Unsere Plattform unterstützt alle AI-, Integrations- und Automatisierungsinitiativen von einem einzigen Ort aus. Entwickler profitieren von einer code-first, headless Umgebung, die sie von alltäglichen Aufgaben befreit und den Fokus auf Geschäftsergebnisse ermöglicht. Das Tray Build IDE und die AI Palette beschleunigen die Bereitstellung für Business-Technologen und bieten einfachen Zugang zu Drittanbieter-Konnektoren und nativen AI-Funktionen. Während Unternehmen nach Wettbewerbsvorteilen streben, hilft unsere Plattform IT-Teams, AI effektiv einzusetzen, Systeme zu verbinden, Prozesse zu automatisieren und Daten zu integrieren, um selbst die anspruchsvollsten AI-Anwendungsfälle zu bewältigen. Entwickelt für dynamische Umgebungen, zeichnet sich Tray.ai durch schnelles Prototyping, Testen und Bereitstellen aus. Der schnellste Weg, um AI in Geschäftsergebnisse zu verwandeln.™ **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 153 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Tray.io](https://www.g2.com/de/sellers/tray-io) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @tray (3,069 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2659008/ (136 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 34% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Einfache Integrationen (9 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (7 reviews) - Integrationen (6 reviews) - Automatisierung (5 reviews) - Verbinder (5 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (4 reviews) - Komplexe Preisgestaltung (3 reviews) - Teuer (3 reviews) - Lernkurve (3 reviews) - Schlechte Dokumentation (3 reviews) ### 18. [Amazon Kinesis Data Firehose](https://www.g2.com/de/products/amazon-kinesis-data-firehose/reviews) Amazon Kinesis Data Firehose ist der einfachste Weg, um Echtzeit-Streams zuverlässig in Data Lakes, Data Warehouses und Analysedienste zu laden. Kinesis Data Firehose kann Streaming-Daten erfassen, transformieren und in Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service und Splunk laden, was nahezu Echtzeit-Analysen mit bestehenden Business-Intelligence-Tools und Dashboards ermöglicht, die Sie bereits heute verwenden. Es ist ein vollständig verwalteter Dienst, der sich automatisch an den Durchsatz Ihrer Daten anpasst und keine laufende Verwaltung erfordert. Es kann die Daten auch stapeln, komprimieren und verschlüsseln, bevor sie geladen werden, wodurch der Speicherbedarf am Zielort minimiert und die Sicherheit erhöht wird. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,226,638 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 46% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen ### 19. [Decodable](https://www.g2.com/de/products/decodable/reviews) Decodable vereinfacht ETL in Echtzeit radikal mit einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen Echtzeit-ETL-Plattform. Durch die Beseitigung der Herausforderungen beim Aufbau und der Wartung von Infrastruktur und Pipelines ermöglicht Decodable Datenteams, den Overhead zu eliminieren, Quellen einfach zu verbinden, Echtzeit-Transformationen durchzuführen und Daten zuverlässig an jedes Ziel zu liefern. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 16 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Decodable](https://www.g2.com/de/sellers/decodable) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @Decodableco (2,660 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/decodable/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 44% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Automatisierung (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Einfache Einrichtung (2 reviews) - Merkmale (2 reviews) - Implementierungsleichtigkeit (2 reviews) **Cons:** - Nicht benutzerfreundlich (1 reviews) - Leistungsprobleme (1 reviews) - Schlechter Kundensupport (1 reviews) - Schlechte Leistung (1 reviews) - Ressourcenintensives Lernen (1 reviews) ### 20. [Spark Streaming](https://www.g2.com/de/products/spark-streaming/reviews) Spark Streaming bringt die sprachintegrierte API von Apache Spark zur Stream-Verarbeitung und ermöglicht es Ihnen, Streaming-Jobs auf die gleiche Weise zu schreiben wie Batch-Jobs. Es unterstützt Java, Scala und Python. Spark Streaming stellt sowohl verlorene Arbeit als auch den Operatorzustand (z. B. gleitende Fenster) von Haus aus wieder her, ohne dass zusätzlicher Code von Ihrer Seite erforderlich ist. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 38 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation) - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,154 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 43% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Kleinunternehmen ### 21. [Instaclustr Managed Kafka](https://www.g2.com/de/products/instaclustr-managed-kafka/reviews) NetApp® Instaclustr für Apache Kafka® ist eine verwaltete Event-Streaming-Plattform, die es Organisationen ermöglicht, Apache Kafka-Cluster für verteilte Datenverarbeitung bereitzustellen, zu betreiben und zu skalieren. Sie ist für IT-Operationsteams, DevOps-Ingenieure, Softwarearchitekten und Unternehmen konzipiert, die eine zuverlässige, sichere und skalierbare Streaming-Infrastruktur benötigen, ohne die Komplexität der Selbstverwaltung von Open-Source-Technologien. NetApp Instaclustr für Apache Kafka unterstützt Unternehmen und technologiegetriebene Organisationen, die große Datenmengen in Echtzeit erfassen, verarbeiten und analysieren müssen. Häufige Anwendungsfälle sind Log-Aggregation, Echtzeitanalysen, Datenpipeline-Orchestrierung und ereignisgesteuerte Anwendungsarchitekturen. Die Plattform bietet automatisierte Bereitstellung, Überwachung, Skalierung und Wartung von Apache Kafka-Clustern in öffentlichen Cloud-Umgebungen und lokalen Rechenzentren. Instaclustr bietet mehrere Bereitstellungsmodelle, darunter vollständig verwaltete Cluster, Unternehmenssupport, Beratungs- und Schulungsdienste. Hauptmerkmale und Vorteile: - Verwaltete Kafka-Cluster mit automatisierter Bereitstellung, Konfiguration und Skalierung - 24x7-Expertenunterstützung, unterstützt durch Service Level Agreements (SLAs) - Professionelle Dienstleistungen für Architektur, Migration und Optimierung - Zertifizierte Schulungen für technische Teams zu Best Practices von Apache Kafka - Sicherheits- und Compliance-Kontrollen, einschließlich SOC 2, ISO 27001, ISO 27018, GDPR, PCI-DSS, HIPAA NetApp Instaclustr für Apache Kafka hilft Organisationen, Herausforderungen wie begrenzte interne Expertise, Integrationskomplexität und die Notwendigkeit zuverlässiger, skalierbarer und sicherer Event-Streaming-Operationen zu bewältigen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [NetApp](https://www.g2.com/de/sellers/netapp) - **Gründungsjahr:** 1992 - **Hauptsitz:** Sunnyvale, California - **Twitter:** @NetApp (118,211 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2105/ (12,677 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe ### 22. [InfinyOn Cloud](https://www.g2.com/de/products/infinyon-cloud/reviews) InfinyOn, ein Unternehmen für Echtzeit-Datenstreaming, hat eine programmierbare Plattform für Daten in Bewegung entwickelt, die auf Rust basiert und kontinuierliche Intelligenz für verbundene Apps ermöglicht. SmartModules ermöglichen es Unternehmen, ihre Datenpipelines intelligent zu programmieren, während die Daten in Echtzeit zwischen Produzenten und Konsumenten fließen. Mit Fluvio OSS oder InfinyOn Cloud können Unternehmen Ereignisse schnell korrelieren, Geschäftsinformationen anwenden und Wert ableiten, während sie auftreten. Unsere Mission ist es, den weltweiten Übergang zur Echtzeitwirtschaft zu beschleunigen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [InfinyOn](https://www.g2.com/de/sellers/infinyon) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Santa Clara, US - **Twitter:** @infinyon (419 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/infinyon/ (10 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 73% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe ### 23. [TIBCO BusinessEvents](https://www.g2.com/de/products/tibco-businessevents/reviews) Ihr Unternehmen ist von Hunderttausenden von Ereignissen umgeben, die kontinuierlich auftreten. Unter ihnen können stockende Geschäftsprozesse, Chancen zur Wertschöpfung, potenzieller Betrug, unzufriedene Kunden, ausfallende Ausrüstung und mehr verborgen sein. TIBCO BusinessEvents identifiziert proaktiv diese kritischen Ereignisse, reagiert intelligent in Echtzeit, um sich in den schnelllebigen Geschäftsumgebungen zurechtzufinden und Ergebnisse zu optimieren. Effektive Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen erfordert ein umfassendes Verständnis verschiedener Ereignistypen, von historischen, aktuellen und erwarteten, aber fehlenden Ereignissen. TIBCO BusinessEvents bietet kontextuelle Ereignisverarbeitung und glänzt in diesem Bereich. TIBCO BusinessEvents ermöglicht es Ihrem Unternehmen, mit großen Mengen von Ereignissen umzugehen, denen große, komplexe Unternehmen täglich begegnen, und erfüllt die strengen Anforderungen der heutigen geschäftigen Geschäftsumgebung. Es ist eine wesentliche Fähigkeit einer ereignisgesteuerten Architektur (EDA). **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Cloud Software Group](https://www.g2.com/de/sellers/cloud-software-group) - **Hauptsitz:** Fort Lauderdale, FL - **Twitter:** @cloudsoftware (124 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cloudsoftwaregroup/ (9,677 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Unternehmen, 35% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Entscheidungsfindung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Effizienz (1 reviews) - Echtzeit-Analysen (1 reviews) - Echtzeitdaten (1 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - Schlechte Anleitung (1 reviews) - Einrichtungsprobleme (1 reviews) ### 24. [Akka](https://www.g2.com/de/products/akka/reviews) Akka ist eine Plattform zum Erstellen und Ausführen von Apps, die elastisch, agil und widerstandsfähig sind. Branchenriesen und Disruptoren verlassen sich auf Akka, wenn die Anwendungsreaktionsfähigkeit garantiert werden muss. Ingenieurteams verwenden ein einfaches SDK und leistungsstarke Bibliotheken, um transaktionale, langlebige und Echtzeit-Dienste zu erstellen, die Logik und Daten zusammen verteilen. Der Betrieb ist in serverlosen und BYOC-Umgebungen vollständig automatisiert, und eine selbstgehostete Option ist verfügbar. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 23 **Seller Details:** - **Verkäufer:** [akka.io](https://www.g2.com/de/sellers/akka-io) - **Gründungsjahr:** 2011 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @akka_io_ (26,281 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/akka-io/ (75 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe ### 25. [Amazon Kinesis Data Analytics](https://www.g2.com/de/products/amazon-kinesis-data-analytics/reviews) Amazon Kinesis Data Analytics ist der einfachste Weg, Streaming-Daten in Echtzeit mit Apache Flink zu transformieren und zu analysieren. Kinesis Data Analytics reduziert die Komplexität beim Erstellen, Verwalten und Integrieren von Apache Flink-Anwendungen mit anderen AWS-Diensten. Kinesis Data Analytics kümmert sich um alles, was erforderlich ist, um Streaming-Anwendungen kontinuierlich auszuführen, und skaliert automatisch, um dem Volumen und Durchsatz Ihrer eingehenden Daten gerecht zu werden. Mit Kinesis Data Analytics gibt es keine Server zu verwalten, keine Mindestgebühr oder Einrichtungskosten, und Sie zahlen nur für die Ressourcen, die Ihre Streaming-Anwendungen verbrauchen. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenquellen:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Datenverarbeitung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Echtzeitverarbeitung:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,226,638 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Unternehmen, 29% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Analytik (1 reviews) - Cloud-Dienste (1 reviews) - Kosteneinsparung (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) - Integrationen (1 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Komplexitätsprobleme (1 reviews) - Komplexe Einrichtung (1 reviews) - Kostenmanagement (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) ## Parent Category [Big-Data-Software](https://www.g2.com/de/categories/big-data) ## Related Categories - [Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme](https://www.g2.com/de/categories/big-data-processing-and-distribution) - [ETL-Werkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/etl-tools) - [iPaaS-Software](https://www.g2.com/de/categories/ipaas) - [Stream-Analyse Software](https://www.g2.com/de/categories/stream-analytics) - [Nachrichtenwarteschlangen-Software (MQ)](https://www.g2.com/de/categories/message-queue-mq) --- ## Buyer Guide ### Was Sie über Event-Stream-Processing-Software wissen sollten ### Was ist Event Stream Processing Software? Daten werden gespeichert und anschließend mit traditionellen Datenverarbeitungstools verarbeitet. Diese Methode ist nicht effektiv, wenn sich Daten ständig ändern, da die Daten, sobald sie gespeichert und analysiert wurden, wahrscheinlich bereits geändert und veraltet sind. Event Stream Processing, auch bekannt als Stream Processing, hilft, diese Bedenken zu lindern, indem die Daten verarbeitet werden, während sie in Bewegung sind. Im Gegensatz zur Batchverarbeitung, die sich auf ruhende Daten konzentriert, ermöglicht Stream Processing die Verarbeitung eines ununterbrochenen Datenflusses. Mit Event Stream Processing kommen die Daten ständig an, wobei der Fokus darauf liegt, zu identifizieren, wie sich die Daten im Laufe der Zeit verändert haben oder Anomalien in den historischen Daten zu erkennen, oder beides. Hauptvorteile von Event Stream Processing Software - Ermöglicht extrem niedrige Latenzzeiten - Analysiert Daten in Echtzeit - Skaliert die Datenverarbeitung, sodass der Benutzer in der Lage ist, jede Menge an Streaming-Daten zu verarbeiten und Daten aus zahlreichen Quellen zu verarbeiten ### Warum Event Stream Processing Software verwenden? Event Stream Processing Software ist unvollständig ohne die Fähigkeit, Daten zu manipulieren, sobald sie ankommen. Diese Software unterstützt die Verarbeitung in Echtzeit und ermöglicht es Benutzern, Daten innerhalb eines Streams zu aggregieren, zu verbinden und mehr. Benutzer nutzen Stream Processing Tools, um Daten zu verarbeiten, die zwischen einer Vielzahl von Internet-of-Things (IoT)-Endpunkten und Geräten übertragen werden, einschließlich Smart Cars, Maschinen oder Haushaltsgeräten. Die Echtzeit-Datenverarbeitung ist entscheidend, wenn Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Daten gewinnen möchten; sie ist auch hilfreich, wenn die Zeit von entscheidender Bedeutung ist – zum Beispiel im Fall von Einzelhandelsunternehmen, die einen konstanten und konsistenten Bestand über mehrere Kanäle hinweg führen möchten. **Gewinne Einblicke aus Daten —** Benutzer nutzen Event Stream Processing Software als Puffer, um die vielen Datenquellen eines Unternehmens mit einer Datenspeicherlösung wie einem Data Lake zu verbinden. Von Filmabenden auf einem Streaming-Dienst bis hin zu Taxifahrten in einer Ride-Hailing-App können diese Daten zur Mustererkennung und zur Information von Geschäftsentscheidungen verwendet werden. **Echtzeit-Integration—** Durch die kontinuierliche Sammlung von Daten aus Datenquellen wie Datenbanken, Sensoren, Nachrichtensystemen und Protokollen können Benutzer sicherstellen, dass ihre Anwendungen, die auf diese Daten angewiesen sind, auf dem neuesten Stand sind. **Kontrolliere Datenflüsse —** Event Stream Processing Software erleichtert das Erstellen, Visualisieren, Überwachen und Warten von Datenflüssen. ### Wer nutzt Event Stream Processing Software? Geschäftsanwender, die mit Daten arbeiten, nutzen Event Stream Processing Software, die ihnen Echtzeitzugriff auf Daten bietet. **Entwickler —** Entwickler, die Event-Streaming-Anwendungen erstellen möchten, die auf den Fluss von Big Data angewiesen sind, profitieren von Event Stream Processing Software. Beispielsweise dient die Batchverarbeitung einer Anwendung nicht gut, die darauf abzielt, Empfehlungen basierend auf Echtzeitdaten bereitzustellen. Daher verlassen sich Entwickler auf Event Stream Processing Software, um diese Daten bestmöglich zu verarbeiten und effektiv und effizient zu verarbeiten. **Analysten —** Um Big Data zu analysieren, sobald es ankommt, müssen Analysten ein Tool nutzen, das die Daten verarbeitet. Mit Event Stream Processing Software sind sie mit den richtigen Tools ausgestattet, um die Daten in ihre Analyseplattformen zu integrieren. **Maschinenlern-Ingenieure —** Daten sind ein Schlüsselelement für das Training und die Entwicklung von Maschinenlernmodellen. Die richtige Datenverarbeitungssoftware zu haben, ist ein wichtiger Teil dieses Prozesses. ### Arten von Event Stream Processing Software Es gibt verschiedene Methoden oder Arten, in denen die Stream-Verarbeitung stattfindet. **At-rest-Analytik —** Wie die Protokollanalyse betrachtet die At-rest-Analytik historische Daten, um Trends zu finden. **In-stream-Analytik —** Eine komplexere Form der Analyse erfolgt mit der In-stream-Analytik, bei der Datenströme zwischen oder über Geräte hinweg analysiert werden. **Edge-Analytik —** Diese Methode hat den zusätzlichen Vorteil, die Latenz für Daten, die auf dem Gerät verarbeitet werden (zum Beispiel ein IoT-Gerät), potenziell zu senken, da die Daten nicht unbedingt in die Cloud gesendet werden müssen. ### Funktionen von Event Stream Processing Software Event Stream Processing Software bietet mit der Verarbeitung im Kern den Benutzern die Fähigkeiten, die sie benötigen, um ihre Daten für Zwecke wie Analysen und Anwendungsentwicklung zu integrieren. Die folgenden Funktionen helfen, diese Aufgaben zu erleichtern: **Connectoren —** Mit Connectoren zu einer Vielzahl von Kernsystemen (z. B. über eine API) erweitern Benutzer die Reichweite bestehender Unternehmensressourcen. **Metriken —** Metriken helfen Benutzern, die Verarbeitung zu analysieren, um deren Leistung zu bestimmen. **Change Data Capture (CDC) —** CDC verwandelt Datenbanken in eine Streaming-Datenquelle, bei der jede neue Transaktion sofort an die Event Stream Processing Software geliefert wird. **Datenvalidierung—** Datenvalidierung ermöglicht es Benutzern, den Datenfluss zu visualisieren und sicherzustellen, dass ihre Daten und die Datenlieferung validiert sind. **Vorgefertigte Datenpipelines —** Einige Tools bieten vorgefertigte Datenpipelines, um operative Workloads in der Cloud zu ermöglichen. ### Trends im Zusammenhang mit Event Stream Processing Software Obwohl Daten in irgendeiner Form schon lange existieren, sind das schiere Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt aufgrund von Innovationen wie IoT beispiellos. Daher hilft Technologie wie künstliche Intelligenz (KI), das Datenmanagement und die Verarbeitung handhabbar zu machen. **Internet der Dinge (IoT) —** Mit der Verbreitung von IoT kommt die Verbreitung verschiedener Datentypen. Event Stream Processing Software muss die Verarbeitung dieser vielfältigen Datentypen erleichtern. Außerdem sind IoT-Daten typischerweise schnelllebig und häufig wechselnd. Es ist entscheidend, dass diese Lösungen die Fähigkeit bieten, diese Art von Daten zu erfassen und zu integrieren. **Eingebettete KI —** Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalität wird zunehmend in nahezu alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob der Benutzer sich dessen bewusst ist oder nicht. Der Einsatz von eingebetteter KI in Software wie CRM, Marketing-Automatisierung und Analyselösungen ermöglicht es Benutzern, Prozesse zu optimieren, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und mit prädiktiven Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Datenintegrationstools wie Event Stream Processing Software werden zunehmend wichtiger, da KI von Daten angetrieben wird. Eingebettete KI könnte allmählich an Bedeutung gewinnen und dies auf ähnliche Weise wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten in den letzten zehn Jahren. Schließlich müssen Anbieter möglicherweise nicht mehr hervorheben, dass ihre Produkte von maschinellem Lernen profitieren, da dies einfach angenommen und erwartet wird. **Self-Service-Angebote —** Wie bei anderen Arten von Datentools (wie Analyseplattformen) gibt es einen zunehmenden Trend, dass Software von der Art des Self-Service ist. Das bedeutet, dass Nicht-Profis das Tool einfach mit wenig bis keiner IT-Unterstützung für die Einrichtung nutzen können sollten. Mit Drag-and-Drop-Oberflächen oder hochgradig anpassbaren Setups werden durchschnittliche Geschäftsanwender durch statistische Analysefähigkeiten befähigt. ### Potenzielle Probleme mit Event Stream Processing Software **Datenorganisation —** Es kann eine Herausforderung sein, Daten so zu organisieren, dass sie leicht zugänglich sind und große Datensätze, die historische und Echtzeitdaten enthalten, zu nutzen. Unternehmen müssen oft ein Data Warehouse oder einen Data Lake aufbauen, der alle unterschiedlichen Datenquellen für einen einfachen Zugriff kombiniert. Dies erfordert hochqualifizierte Mitarbeiter. **Bereitstellungsprobleme —** Suchsoftware erfordert viel Arbeit von einem qualifizierten Entwicklungsteam oder dem Supportpersonal des Anbieters, um die Lösung ordnungsgemäß bereitzustellen, insbesondere wenn die Daten besonders unordentlich sind. Einige Daten sind möglicherweise nicht mit verschiedenen Produkten kompatibel, während einige Lösungen für unterschiedliche Datentypen ausgelegt sind. Beispielsweise sind einige Lösungen möglicherweise nicht für unstrukturierte Daten optimiert, während andere am besten für numerische Daten geeignet sind. ### Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Event Stream Processing Software Die folgenden Lösungen können in Verbindung mit oder anstelle der Produkte in dieser Kategorie verwendet werden, um Daten zu integrieren und zu analysieren. **Stream-Analytics-Software —** [Stream-Analytics-Software](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) hilft Benutzern, die nach Tools suchen, die speziell auf die Analyse und nicht nur auf die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer über APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software ist hilfreich bei IoT-Daten, die häufig in Echtzeit analysiert werden müssen. **Big-Data-Integrationsplattformen —** [Big-Data-Integrationsplattformen](https://www.g2.com/categories/big-data-integration-platform) sind robust und helfen Benutzern, große Datencluster zu verwalten und in Cloud-Anwendungen zu nutzen. **Analyseplattformen —** [Analyseplattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) umfassen Big-Data-Integrationen, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Bereitstellung von Erkenntnissen. **Protokollanalyse-Software —** [Protokollanalyse-Software](https://www.g2.com/categories/log-analysis) ist ein Tool, das Benutzern die Möglichkeit gibt, Protokolldateien zu analysieren. Diese Art von Software umfasst Visualisierungen und ist besonders nützlich für Überwachungs- und Alarmierungszwecke. **Datenvorbereitungssoftware —** Wichtige Lösungen, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich sind, sind [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden von IT- oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von Business-Intelligence-Tools beauftragt sind. Einige Business-Intelligence-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Datenvorbereitungstool. **Datenlager —** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen. Um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie [Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse). Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, die es Business-Intelligence- und Analysetools ermöglichen, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysesoftware aufgenommen werden.