Top 10 IBM Event Streams Alternativen & Wettbewerber

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Suchen Sie nach Alternativen oder Wettbewerbern zu IBM Event Streams? Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu IBM Event Streams zu berücksichtigen sind, beinhalten integration. Die beste Gesamtalternative zu IBM Event Streams ist SAS Viya. Andere ähnliche Apps wie IBM Event Streams sind Confluent, Amazon Kinesis Data Streams, Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka, und Aiven for Apache Kafka. IBM Event Streams Alternativen finden Sie in Ereignisstromverarbeitungssoftware, aber sie könnten auch in Analyseplattformen oder Stream-Analyse Software sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu IBM Event Streams

SAS Viya
Confluent
Amazon Kinesis Data Streams
Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka
Aiven for Apache Kafka
Apache Kafka
Tray.ai
Spark Streaming

Top 10 Alternativen zu IBM Event Streams kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie IBM Event Streams im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Informationstechnologie und Dienstleistungen, Veranstaltungsdienste, und Luftfahrt überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

SAS Viya

Von SAS Institute Inc.

4.3/5

(627)

Produktbeschreibung

Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.

Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Event Streams, dass SAS Viya ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit IBM Event Streams:

Ereignisstromverarbeitung

Confluent

Von Confluent

4.4/5

(113)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Event Streams, dass Confluent ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit IBM Event Streams:

Ereignisstromverarbeitung

Amazon Kinesis Data Streams

Von Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(90)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Event Streams, dass Amazon Kinesis Data Streams ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit IBM Event Streams:

Ereignisstromverarbeitung

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Aiven for Apache Kafka

Von Aiven

4.3/5

(239)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Event Streams, dass Aiven for Apache Kafka ist:

Besser bei der unterstützung

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit IBM Event Streams:

Ereignisstromverarbeitung

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Event Streams, dass Apache Kafka ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit IBM Event Streams:

Ereignisstromverarbeitung

Tray.ai

Von Tray.io

4.5/5

(157)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Event Streams, dass Tray.ai ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit IBM Event Streams:

Ereignisstromverarbeitung

Spark Streaming

Von The Apache Software Foundation

4.2/5

(40)

Produktbeschreibung

Spark Streaming bringt die sprachintegrierte API von Apache Spark zur Stream-Verarbeitung und ermöglicht es Ihnen, Streaming-Jobs auf die gleiche Weise zu schreiben wie Batch-Jobs. Es unterstützt Java, Scala und Python. Spark Streaming stellt sowohl verlorene Arbeit als auch den Operatorzustand (z. B. gleitende Fenster) von Haus aus wieder her, ohne dass zusätzlicher Code von Ihrer Seite erforderlich ist.

Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Event Streams, dass Spark Streaming ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit IBM Event Streams:

Ereignisstromverarbeitung