Die unten aufgeführten Stream-Analyse Software-Lösungen sind die häufigsten Alternativen, die von Benutzern und Reviewern mit Amazon Kinesis Data Streams verglichen werden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Amazon Kinesis Data Streams zu berücksichtigen sind, beinhalten analytics und integration. Die beste Gesamtalternative zu Amazon Kinesis Data Streams ist Confluent. Andere ähnliche Apps wie Amazon Kinesis Data Streams sind Apache Kafka, Google Cloud Dataflow, Spark Streaming, und Google Cloud Pub/Sub. Amazon Kinesis Data Streams Alternativen finden Sie in Stream-Analyse Software, aber sie könnten auch in Ereignisstromverarbeitungssoftware oder Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme sein.
Eine Streaming-Datenplattform.
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.
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.
Googles Cloud Pub/Sub ist eine einfache, zuverlässige, skalierbare Grundlage für Stream-Analysen und ereignisgesteuerte Computersysteme.
Apache Flink ist ein Open-Source-Stream-Verarbeitungs-Framework für verteilte, leistungsstarke, stets verfügbare und genaue Daten-Streaming-Anwendungen.
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.
Selbstbedienungs-Datenerkennung. Schnellster Weg zu umsetzbaren Erkenntnissen. Kollaborative, prädiktive, ereignisgesteuerte Datenanalyse - unabhängig von der IT.
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.
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.