Top 10 Google Cloud Dataflow Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Google Cloud Dataflow kürzlich von der G2-Community überprüft

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Databricks
Von Databricks Inc.
4.6/5
(759)
Produktbeschreibung
Große Daten einfach
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Dataflow, dass Databricks ist:
Brauchbarer
Einfacher einzurichten
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Großdatenverarbeitung und -verteilung

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 Google Cloud Dataflow, dass Apache Kafka ist:
Brauchbarer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Ereignisstromverarbeitung

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 Google Cloud Dataflow, dass Amazon Kinesis Data Streams ist:
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Ereignisstromverarbeitung

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Amazon EMR
Von Amazon Web Services (AWS)
4.2/5
(68)
Produktbeschreibung
Amazon EMR ist ein webbasiertes Service, das die Verarbeitung von Big Data vereinfacht, indem es ein verwaltetes Hadoop-Framework bereitstellt, das es einfach, schnell und kostengünstig macht, große Datenmengen über dynamisch skalierbare Amazon EC2-Instanzen zu verteilen und zu verarbeiten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Dataflow, dass Amazon EMR ist:
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Großdatenverarbeitung und -verteilung

Confluent
Von Confluent
4.4/5
(114)
Produktbeschreibung
Eine Streaming-Datenplattform.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Dataflow, dass Confluent ist:
Teurer
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Ereignisstromverarbeitung

Control-M
Von BMC Software
4.3/5
(157)
Produktbeschreibung
Control-M vereinfacht die Orchestrierung von Anwendungs-Workflows. Es erleichtert das Definieren, Planen, Verwalten und Überwachen von Workflows, gewährleistet Sichtbarkeit und Zuverlässigkeit und verbessert die SLAs.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Dataflow, dass Control-M ist:
Teurer
Brauchbarer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Großdatenverarbeitung und -verteilung

Microsoft SQL Server
Von Microsoft
4.4/5
(2,267)
Produktbeschreibung
SQL Server 2017 bringt die Leistungsfähigkeit von SQL Server erstmals auf Windows, Linux und Docker-Container und ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen mit ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen. Erleben Sie branchenführende Leistung, seien Sie beruhigt mit innovativen Sicherheitsfunktionen, transformieren Sie Ihr Geschäft mit integrierter KI und liefern Sie Einblicke, wo immer sich Ihre Benutzer befinden, mit mobilem BI.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Dataflow, dass Microsoft SQL Server ist:
Brauchbarer
Teurer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Großdatenverarbeitung und -verteilung

Teradata Vantage
Von Teradata
4.3/5
(362)
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 Google Cloud Dataflow, dass Teradata Vantage ist:
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Brauchbarer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Großdatenverarbeitung und -verteilung

Posit
Von Posit
4.5/5
(570)
Produktbeschreibung
Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Dataflow, dass Posit ist:
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Dataflow:
Großdatenverarbeitung und -verteilung