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Apache Kafka und KubeMQ vergleichen 
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Kpow for Apache Kafka®
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (47.5% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (90.9% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Apache Kafka
Sternebewertung
(125)4.5 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Apache KafkaKubeMQ
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Alle 2 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Apache Kafka in der Echtzeitverarbeitung mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Anwendungen macht, die hohe Durchsatzraten und geringe Latenzzeiten erfordern. Im Gegensatz dazu schneidet KubeMQ in diesem Bereich ebenfalls gut ab mit einer Bewertung von 9,2, aber Rezensenten erwähnen, dass seine cloudbasierten Messaging-Fähigkeiten besonders stark sind und eine Bewertung von 9,0 erhalten.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Produkte asynchrones Messaging effektiv unterstützen, KubeMQ jedoch mit einer Bewertung von 9,2 im Vergleich zu Kafkas 9,0 einen leichten Vorteil hat. Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit von KubeMQ, was sich in seiner höheren Bewertung von 9,0 für dieses Kriterium widerspiegelt.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Integrationsfähigkeiten von Apache Kafka robust sind und eine Bewertung von 8,9 erhalten, was für Unternehmen, die verschiedene Datenquellen verbinden müssen, entscheidend ist. KubeMQs Anwendungsintegrationsbewertung von 8,9 zeigt jedoch, dass es ebenfalls starke Unterstützung für die Verbindung mit anderen Anwendungen bietet, was es zu einer praktikablen Option für kleine Unternehmen macht.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Kafkas Leistungs- und Zuverlässigkeitsbewertung von 8,9 ein wesentlicher Faktor für Unternehmen ist, da sie einen konsistenten Datenfluss gewährleistet. Im Gegensatz dazu ist die Leistung von KubeMQ ebenfalls lobenswert, aber einige Benutzer erwähnen, dass seine Latenzbewertung von 9,2 besonders beeindruckend für Echtzeitanwendungen ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von Apache Kafka mit einer Bewertung von 7,7 verbessert werden könnte, insbesondere für neue Benutzer. Im Gegensatz dazu glänzt KubeMQ in diesem Bereich mit einer Bewertung von 9,0, was auf ein reaktionsfreudigeres Support-Team hinweist, das Benutzern bei der Einrichtung und Fehlersuche hilfreich zur Seite steht.
- Benutzer sagen, dass beide Produkte starke Datenverarbeitungsfähigkeiten haben, aber die Bewertung von Apache Kafka von 8,9 ist ein Hinweis auf seine Reife und umfangreiche Nutzung in groß angelegten Anwendungen. KubeMQ, obwohl neuer, wird für seine benutzerfreundliche Oberfläche und cloudbasierten Funktionen gelobt, was es für kleine Unternehmen, die eine einfache Einrichtung und Verwaltung suchen, attraktiv macht.
Apache Kafka vs KubeMQ
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Apache Kafka den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als KubeMQ.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter KubeMQ.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Apache Kafka gegenüber KubeMQ.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Kafka
Keine Preisinformationen verfügbarKubeMQ
Professional
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- Preis pro Kubernetes-Cluster
- Unbegrenzte KubeMQ-Cluster/Knoten
- Unbegrenzte Nachrichten/Verbindungen
Kostenlose Testversion
Apache Kafka
Keine Informationen zur Testversion verfügbarKubeMQ
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
90
8.5
10
Einfache Bedienung
8.6
90
9.0
10
Einfache Einrichtung
8.0
28
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
7.8
24
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
7.8
81
9.0
10
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
20
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
8.8
87
7.4
9
Funktionen
Daten
8.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
35
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
8.3
31
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
8.9
52
9.2
6
8.5
49
8.0
5
8.3
45
9.0
5
8.1
49
9.2
6
Integration
8.8
51
8.9
6
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
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Agentic KI - Nachrichtenwarteschlange (MQ)
Nicht genügend Daten verfügbar
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Gebäude-Berichte
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Plattform
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Apache Kafka und KubeMQ sind kategorisiert als Nachrichtenwarteschlange (MQ)
Einzigartige Kategorien
Apache Kafka ist kategorisiert als Ereignisstromverarbeitung und Stream-Analyse
KubeMQ hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Kafka
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
KubeMQ
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
36.4%
Marketing und Werbung
9.1%
Unternehmensberatung
9.1%
Gesundheit, Wellness und Fitness
9.1%
Elektro-/Elektronikfertigung
9.1%
Andere
27.3%
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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