# Beste Ereignisstromverarbeitungssoftware für kleine Unternehmen *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Produkte, die in die allgemeine Kategorie Ereignisstromverarbeitung eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Lösungen für kleine Unternehmen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Produkt für kleine Unternehmen Ereignisstromverarbeitung zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Ereignisstromverarbeitung zu finden. Um für die Aufnahme in die Kategorie Ereignisstromverarbeitungssoftware in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Ereignisstromverarbeitungssoftware mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem kleinen Unternehmen erhalten haben. ## How Many Ereignisstromverarbeitungssoftware Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 70 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.37/5 (↓0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 17 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 55% │ Unternehmen 25% │ Kleinunternehmen 20% - **Top Trending Product**: Google Cloud Dataflow (+0.007) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Ereignisstromverarbeitungssoftware Products? **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. ## Which Ereignisstromverarbeitungssoftware Is Best for Your Use Case? - **Am besten für kleine Unternehmen:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Am besten für den Unternehmen mittlerer Größe:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Am besten für größere Unternehmen:** [IBM StreamSets](https://www.g2.com/de/products/ibm-streamsets/reviews) - **Höchste Benutzerzufriedenheit:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-apache-kafka/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. 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[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 **How Do G2 Users Rate Aiven for Apache Kafka?** - **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) **Who Is the Company Behind Aiven for Apache Kafka?** - **Verkäufer:** [Aiven](https://www.g2.com/de/sellers/aiven) - **Unternehmenswebsite:** https://aiven.io/ - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 29% Kleinunternehmen #### What Are Aiven for Apache Kafka's Pros and 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. [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 **How Do G2 Users Rate Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **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) **Who Is the Company Behind Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **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 (2,227,557 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)'s Pros and 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) ### 3. [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 **How Do G2 Users Rate Confluent?** - **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) **Who Is the Company Behind Confluent?** - **Verkäufer:** [Confluent](https://www.g2.com/de/sellers/confluent) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: CFLT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 36% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen #### What Are Confluent's Pros and 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) ### 4. [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 **How Do G2 Users Rate Apache Kafka?** - **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) **Who Is the Company Behind Apache Kafka?** - **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation) - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 47% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Apache Kafka's Pros and 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) ### 5. [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 **How Do G2 Users Rate Ably Realtime?** - **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) **Who Is the Company Behind Ably Realtime?** - **Verkäufer:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/de/sellers/ably-realtime) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @ablyrealtime (1,854 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ably-realtime (119 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 45% Kleinunternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Ably Realtime's Pros and 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) ### 6. [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 **How Do G2 Users Rate Amazon Kinesis Data Streams?** - **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) **Who Is the Company Behind Amazon Kinesis Data Streams?** - **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 (2,227,557 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 37% Unternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Amazon Kinesis Data Streams's Pros and 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) ### 7. [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 **How Do G2 Users Rate Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **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) **Who Is the Company Behind Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **Verkäufer:** [Red Hat](https://www.g2.com/de/sellers/red-hat) - **Gründungsjahr:** 1993 - **Hauptsitz:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (300,265 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 42% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen ### 8. [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 **How Do G2 Users Rate Spark Streaming?** - **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) **Who Is the Company Behind Spark Streaming?** - **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation) - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 43% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Kleinunternehmen ### 9. [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 **How Do G2 Users Rate InfinyOn Cloud?** - **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) **Who Is the Company Behind InfinyOn Cloud?** - **Verkäufer:** [InfinyOn](https://www.g2.com/de/sellers/infinyon) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Santa Clara, US - **Twitter:** @infinyon (416 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/infinyon/ (10 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 73% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe ## What Is Ereignisstromverarbeitungssoftware? [Big-Data-Software](https://www.g2.com/de/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Ereignisstromverarbeitungssoftware? - [Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme](https://www.g2.com/de/categories/big-data-processing-and-distribution) - [ETL-Werkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/etl-tools) - [Stream-Analyse Software](https://www.g2.com/de/categories/stream-analytics) --- ## How Do You Choose the Right Ereignisstromverarbeitungssoftware? ### 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.