Top 10 Confluent Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Confluent kürzlich von der G2-Community überprüft

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Lenses
Von Lenses.io Ltd
4.2/5
(17)
Produktbeschreibung
Linsen, ein Produkt zur Optimierung Ihrer Datenpipelines über Kubernetes, verbinden Kafka mit externen Systemen und verwalten einfach Ihren Cluster. Die Datenstreaming-Plattform, die Ihre Streams mit Kafka und Kubernetes vereinfacht; jeder Fluss, jede Daten, eine Linse.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Confluent, dass Lenses ist:
Brauchbarer
Einfacher zu verwalten
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse
Großdatenverarbeitung und -verteilung

Apache Kafka
Von The Apache Software Foundation
4.5/5
(126)
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 Confluent, dass Apache Kafka ist:
Brauchbarer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse

Amazon Kinesis Data Streams
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(90)
Produktbeschreibung
Amazon Kinesis Data Streams ist ein serverloser Streaming-Datenservice, der es einfach macht, Datenströme in beliebigem Umfang zu erfassen, zu verarbeiten und zu speichern.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Confluent, dass Amazon Kinesis Data Streams ist:
Besser bei der unterstützung
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse
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Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Von Amazon Web Services (AWS)
4/5
(22)
Produktbeschreibung
Amazon Managed Streaming for Kafka (Amazon MSK) ist ein vollständig verwalteter Dienst, der es Ihnen erleichtert, Anwendungen zu erstellen und auszuführen, die Apache Kafka zur Verarbeitung von Streaming-Daten verwenden. Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen von Echtzeit-Streaming-Datenpipelines und Anwendungen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Confluent, dass Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher zu verwalten
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse

Aiven for Apache Kafka
Von Aiven
4.3/5
(241)
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 Confluent, dass Aiven for Apache Kafka ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Ereignisstromverarbeitung

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Produktbeschreibung
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Confluent, dass Snowflake ist:
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab

Databricks Data Intelligence Platform
Von Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Produktbeschreibung
Große Daten einfach
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Confluent, dass Databricks Data Intelligence Platform ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Brauchbarer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab

Alteryx
Von Alteryx
4.6/5
(671)
Produktbeschreibung
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Confluent, dass Alteryx ist:
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Brauchbarer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Datenanalyse im großen Maßstab

Teradata Vantage
Von Teradata
4.3/5
(360)
Produktbeschreibung
Die Teradata-Datenbank bewältigt komplexe Datenanforderungen mühelos und effizient und vereinfacht die Verwaltung der Data-Warehouse-Umgebung.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Confluent, dass Teradata Vantage ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Confluent:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab

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