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IBM StreamSets und Instaclustr Managed Kafka vergleichen

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IBM StreamSets
IBM StreamSets
Sternebewertung
(115)4.0 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (42.5% der Bewertungen)
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Instaclustr Managed Kafka
Instaclustr Managed Kafka
Sternebewertung
(11)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (54.5% der Bewertungen)
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Pros & Cons
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Einstiegspreis
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
  • Benutzer berichten, dass StreamSets in Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend ist, was es zu einer bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die sofortige Datenanalysen benötigen. Im Gegensatz dazu betont Instaclustr Managed Kafka, obwohl es in anderen Bereichen stark ist, die Echtzeitverarbeitung nicht im gleichen Maße.
  • Rezensenten erwähnen, dass Instaclustr Managed Kafka eine überlegene Einfachheit der Einrichtung mit einer Bewertung von 9,4 bietet, was deutlich höher ist als die Bewertung von StreamSets mit 8,0. Dies macht Instaclustr zu einer attraktiveren Option für Teams, die schnell starten möchten, ohne umfangreiche Konfigurationen.
  • G2-Benutzer heben hervor, dass StreamSets robuste Datenbereinigungsfunktionen bietet, die mit 8,0 bewertet werden, was für die Aufrechterhaltung der Datenqualität unerlässlich ist. Instaclustr Managed Kafka betont jedoch nicht speziell die Datenbereinigung, was ein Nachteil für Benutzer sein könnte, die sich auf Datenintegrität konzentrieren.
  • Benutzer auf G2 berichten, dass StreamSets eine vielfältige Auswahl an Extraktionspunkten bietet, die mit 7,7 bewertet werden, aber Rezensenten erwähnen, dass Instaclustr Managed Kafka in seinen cloudbasierten Messaging-Fähigkeiten glänzt, die für moderne Cloud-Architekturen entscheidend sind.
  • Rezensenten erwähnen, dass beide Produkte solide Automatisierungsfunktionen haben, aber StreamSets erzielt 8,4 in der Prozessautomatisierung, was auf einen umfassenderen Ansatz zur Automatisierung von Datenworkflows im Vergleich zu Instaclustr Managed Kafka hinweist.
  • Benutzer sagen, dass Instaclustr Managed Kafka eine bessere Gesamtqualität des Supports hat, mit einer Bewertung von 8,9, verglichen mit der Bewertung von StreamSets von 8,0. Dies könnte ein entscheidender Faktor für Organisationen sein, die Kundenunterstützung und Hilfe während der Implementierung priorisieren.

IBM StreamSets vs Instaclustr Managed Kafka

Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Instaclustr Managed Kafka einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Instaclustr Managed Kafka zu machen.

  • Die Gutachter waren der Meinung, dass Instaclustr Managed Kafka den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM StreamSets.
  • Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Instaclustr Managed Kafka.
  • Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM StreamSets gegenüber Instaclustr Managed Kafka.
Preisgestaltung
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Instaclustr Managed Kafka
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.2
94
8.3
6
Einfache Bedienung
8.4
96
9.2
6
Einfache Einrichtung
8.0
48
9.4
6
Einfache Verwaltung
7.8
34
8.9
6
Qualität der Unterstützung
8.0
95
8.9
6
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
32
8.9
6
Produktrichtung (% positiv)
8.2
92
6.1
6
Funktionen
8.4
15
Nicht genügend Daten
Daten
8.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
7.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
33
Nicht genügend Daten
Funktionalität
7.8
32
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
Vielfältige Entnahmestellen
7.8
32
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Funktionalität
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
Integration
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Management
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Agentic KI - Nachrichtenwarteschlange (MQ)
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
42
Nicht genügend Daten
Management
7.0
43
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
41
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
7.8
42
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
42
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
42
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
43
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
43
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
16
Nicht genügend Daten
Datenmanagement
7.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.5
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - DataOps-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
7.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Überwachung und Verwaltung
6.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Cloud-Bereitstellung
7.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
6.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
9
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Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Gebäude-Berichte
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Plattform
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM StreamSets
IBM StreamSets
Instaclustr Managed Kafka
Instaclustr Managed Kafka
IBM StreamSets und Instaclustr Managed Kafka sind kategorisiert als Ereignisstromverarbeitung und Stream-Analyse
Einzigartige Kategorien
Instaclustr Managed Kafka
Instaclustr Managed Kafka ist kategorisiert als Nachrichtenwarteschlange (MQ)
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM StreamSets
IBM StreamSets
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
24.8%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
32.7%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
42.5%
Instaclustr Managed Kafka
Instaclustr Managed Kafka
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
18.2%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
27.3%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
54.5%
Branche der Bewerter
IBM StreamSets
IBM StreamSets
Informationstechnologie und Dienstleistungen
23.0%
Computersoftware
14.2%
Banking
8.0%
Finanzdienstleistungen
6.2%
Telekommunikation
4.4%
Andere
44.2%
Instaclustr Managed Kafka
Instaclustr Managed Kafka
Computersoftware
27.3%
Finanzdienstleistungen
18.2%
Banking
18.2%
Telekommunikation
9.1%
Erneuerbare Energien & Umwelt
9.1%
Andere
18.2%
Top-Alternativen
IBM StreamSets
IBM StreamSets Alternativen
Fivetran
Fivetran
Fivetran hinzufügen
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform hinzufügen
HubSpot Data Hub
HubSpot Data Hub
HubSpot Data Hub hinzufügen
SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)
SnapLogic
SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP) hinzufügen
Instaclustr Managed Kafka
Instaclustr Managed Kafka Alternativen
Confluent
Confluent
Confluent hinzufügen
Aiven for Apache Kafka
Aiven for Apache Kafka
Aiven for Apache Kafka hinzufügen
MuleSoft Anypoint Platform
MuleSoft Anypoint Platform
MuleSoft Anypoint Platform hinzufügen
SAS Viya
SAS Viya
SAS Viya hinzufügen
Diskussionen
IBM StreamSets
IBM StreamSets Diskussionen
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1 Kommentar
Hannah R.
HR
Hallo Srigiri, Es tut mir sehr leid für die späte Antwort. Lassen Sie uns wissen, ob es eine Möglichkeit gibt, wie wir helfen können! Beste Grüße, Hannah...Mehr erfahren
Was ist das StreamSets-Tool?
1 Kommentar
Hannah R.
HR
StreamSets ist eine Datenintegrationsplattform, die als SaaS bereitgestellt wird. Die Plattform ermöglicht es, Datenpipelines in großem Maßstab für moderne...Mehr erfahren
Monty der Mungo weint
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Instaclustr Managed Kafka Diskussionen
Monty der Mungo weint
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