Top 10 Amazon Kinesis Data Streams Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Amazon Kinesis Data Streams kürzlich von der G2-Community überprüft

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Confluent
Von Confluent
4.4/5
(114)
Produktbeschreibung
Eine Streaming-Datenplattform.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Confluent ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse

Apache Kafka
Von The Apache Software Foundation
4.5/5
(131)
Produktbeschreibung
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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Apache Kafka ist:
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse

Google Cloud Dataflow
Von Google
4.2/5
(45)
Produktbeschreibung
Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst zur Transformation und Anreicherung von Daten in Stream- (Echtzeit) und Batch- (historisch) Modi mit gleicher Zuverlässigkeit und Ausdruckskraft.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Google Cloud Dataflow ist:
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Ereignisstromverarbeitung

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Google Cloud Pub/Sub
Von Google
4.5/5
(39)
Produktbeschreibung
Googles Cloud Pub/Sub ist eine einfache, zuverlässige, skalierbare Grundlage für Stream-Analysen und ereignisgesteuerte Computersysteme.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Google Cloud Pub/Sub ist:
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Stream-Analyse

Apache Flink
Von The Apache Software Foundation
4.3/5
(16)
Produktbeschreibung
Apache Flink ist ein Open-Source-Stream-Verarbeitungs-Framework für verteilte, leistungsstarke, stets verfügbare und genaue Daten-Streaming-Anwendungen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Apache Flink ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Stream-Analyse

Azure Event Hubs
Von Microsoft
4.2/5
(13)
Produktbeschreibung
Azure Event Hubs ist eine skalierbare Daten-Streaming-Plattform und ein Ereignisaufnahme-Dienst, der in der Lage ist, Millionen von Ereignissen pro Sekunde zu empfangen und zu verarbeiten. Event Hubs verarbeitet und speichert Ereignisse, Daten oder Telemetrie, die von verteilten Software und Geräten erzeugt werden.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Azure Event Hubs ist:
Besser bei der unterstützung
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Stream-Analyse

Aiven for Apache Kafka
Von Aiven
4.3/5
(250)
Produktbeschreibung
Aiven für Apache Kafka ist eine vollständig verwaltete Streaming-Plattform, die in der Cloud Ihrer Wahl bereitgestellt werden kann. Integrieren Sie es in Ihre bestehenden Workflows und konzentrieren Sie sich auf den Aufbau Ihrer Kernanwendungen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Aiven for Apache Kafka ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Ereignisstromverarbeitung

Spotfire Analytics
Von Spotfire
4.2/5
(362)
Produktbeschreibung
Selbstbedienungs-Datenerkennung. Schnellster Weg zu umsetzbaren Erkenntnissen. Kollaborative, prädiktive, ereignisgesteuerte Datenanalyse - unabhängig von der IT.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass Spotfire Analytics ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Stream-Analyse

HubSpot Data Hub
Von HubSpot
4.5/5
(576)
Produktbeschreibung
HubSpot Operations Hub ermöglicht es Ihnen, alle Ihre Kontakte in einer 2-Wege-Echtzeitsynchronisation zu halten, egal ob Sie (Gmail/Outlook, Salesforce, Pipedrive, Constant Contact, Prosperworks, HubSpot, MailChimp oder ActiveCampaign, um nur einige zu nennen) verwenden.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Streams, dass HubSpot Data Hub ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Streams:
Stream-Analyse