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Apache Kafka und Google Cloud Dataflow vergleichen 
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Kpow for Apache Kafka®
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (47.5% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Apache Kafka
Sternebewertung
(125)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (47.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache KafkaGoogle Cloud Dataflow
Sternebewertung
(44)4.2 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud DataflowZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud Dataflow in den Datenverarbeitungsfähigkeiten hervorragend ist und eine bemerkenswerte Bewertung von 9,7 erzielt, während Apache Kafka, obwohl stark, etwas niedriger mit 8,9 bewertet wird. Rezensenten erwähnen, dass Dataflows Fähigkeit, Batch- und Stream-Verarbeitung nahtlos zu handhaben, ein bedeutender Vorteil für Echtzeitanalysen ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud Dataflow eine überlegene Integration mit verschiedenen Datenquellen bietet und eine Bewertung von 9,5 im Vergleich zu Apache Kafkas 8,7 erreicht. Benutzer auf G2 heben hervor, dass Dataflows einfache Verbindung mit Google-Diensten und anderen Cloud-Plattformen ein Schlüsselfeature ist, das seine Benutzerfreundlichkeit verbessert.
- G2-Benutzer berichten, dass Apache Kafka im asynchronen Messaging glänzt und eine Bewertung von 9,0 erhält, was für Anwendungen, die hohen Durchsatz und niedrige Latenz erfordern, entscheidend ist. Benutzer sagen, dass Kafkas robustes Nachrichtensystem besonders vorteilhaft für ereignisgesteuerte Architekturen ist.
- Benutzer sagen, dass die Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten von Google Cloud Dataflow beeindruckend sind, mit einer Bewertung von 9,5, während Apache Kafka dicht mit 9,1 folgt. Rezensenten erwähnen, dass Dataflows Fähigkeit, Ressourcen basierend auf der Arbeitslast automatisch zu skalieren, ein Wendepunkt für die Handhabung variabler Datenlasten ist.
- Rezensenten erwähnen, dass, obwohl beide Plattformen starken Support bieten, Google Cloud Dataflow in der Qualität des Supports mit 8,3 höher bewertet wird als Kafkas 7,7. Benutzer berichten, dass das Support-Team von Dataflow reaktionsschnell und hilfsbereit ist, was für Unternehmen, die auf rechtzeitige Unterstützung angewiesen sind, entscheidend ist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Benutzerfreundlichkeit von Google Cloud Dataflow mit 7,9 bewertet wird, was niedriger ist als Apache Kafkas 8,6. Rezensenten erwähnen, dass Kafkas unkomplizierter Einrichtungsprozess und benutzerfreundliche Oberfläche es zu einer bevorzugten Wahl für Teams machen, die schnell ein Nachrichtensystem implementieren möchten.
Apache Kafka vs Google Cloud Dataflow
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Apache Kafka einfacher zu verwenden und einzurichten. Jedoch ist Google Cloud Dataflow einfacher zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Google Cloud Dataflow zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud Dataflow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Kafka.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud Dataflow.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud Dataflow gegenüber Apache Kafka.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Kafka
Keine Preisinformationen verfügbarGoogle Cloud Dataflow
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Apache Kafka
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud Dataflow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
90
9.0
24
Einfache Bedienung
8.6
90
8.1
24
Einfache Einrichtung
8.0
28
7.9
7
Einfache Verwaltung
7.8
24
8.0
5
Qualität der Unterstützung
7.8
81
8.3
21
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
20
9.0
5
Produktrichtung (% positiv)
8.8
87
9.0
23
Funktionen
Daten
8.8
33
9.8
7
8.7
35
9.6
8
8.9
35
9.3
7
9.0
35
9.6
8
Analytics
8.3
31
8.3
5
Nachrichtenwarteschlange (MQ)14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
8.4
54
Nicht genügend Daten
Funktionalität
8.9
52
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
49
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
45
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
49
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration
8.8
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
47
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
46
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.2
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
43
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Nachrichtenwarteschlange (MQ)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
15
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
8
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
8
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Apache Kafka und Google Cloud Dataflow sind kategorisiert als Ereignisstromverarbeitung
Einzigartige Kategorien
Apache Kafka ist kategorisiert als Nachrichtenwarteschlange (MQ) und Stream-Analyse
Google Cloud Dataflow ist kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Kafka
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud Dataflow
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
25.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.3%
Finanzdienstleistungen
8.3%
Banking
5.8%
Einzelhandel
4.2%
Andere
38.3%
Computersoftware
11.9%
Internet
7.1%
Unterhaltung
7.1%
Unternehmensberatung
4.8%
Versicherung
4.8%
Andere
64.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Apache Kafka verwendet?
2 Kommentare
RS
Ich benutze Apache Kafka für die Ereignisverarbeitung. Wir verwenden es, um die neuen Ereignisse zu erfassen, die von unserer Anwendung in unserer Datenbank...Mehr erfahren
Was ist die maximale Anzahl von Partitionen in einem Kafka-Topic?
1 Kommentar
CT
Die Antwort hängt eng mit der Version des Kafka-Brokers zusammen, den Sie verwenden. Ein einigermaßen aktueller Cluster kann bis zu 4.000 Partitionen pro...Mehr erfahren
Wofür wird Apache Kafka verwendet?
1 Kommentar
DV
Es benutzte diese Eselsbrücke, um sich zu merken, was Kafka ist und wofür es verwendet wird -
S - Streamen von Daten in Echtzeit:
Verarbeitet und...Mehr erfahren
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