Top 10 SAS Event Stream Processing Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu SAS Event Stream Processing kürzlich von der G2-Community überprüft

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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 SAS Event Stream Processing, dass Aiven for Apache Kafka ist:
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit SAS Event Stream Processing:
Ereignisstromverarbeitung

Tray.ai
Von Tray.io
4.5/5
(158)
Produktbeschreibung
Die Tray-Plattform befähigt jeden, mehr und schneller zu tun, indem sie Automatisierung mit der führenden, Low-Code-Allgemein-Automatisierungsplattform nutzt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu SAS Event Stream Processing, dass Tray.ai ist:
Besser bei der unterstützung
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit SAS Event Stream Processing:
Ereignisstromverarbeitung

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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Ereignisstromverarbeitung

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IBM StreamSets
Von IBM
4/5
(117)
Produktbeschreibung
StreamSets DataOps Platform ist eine End-to-End-Daten-Engineering-Plattform zum Entwerfen, Bereitstellen, Betreiben und Optimieren von Datenpipelines, um kontinuierliche Daten zu liefern. StreamSets bietet eine einheitliche Oberfläche für Batch-, Streaming-, CDC-, ETL- und ML-Pipelines mit integriertem Schutz vor Datenabweichungen für volle Transparenz und Kontrolle über hybride, lokale und Multi-Cloud-Umgebungen.
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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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Ereignisstromverarbeitung

Ably Realtime
Von Ably Realtime
4.8/5
(67)
Produktbeschreibung
Ably ist eine Echtzeit-Datenlieferplattform, die Entwicklern alles bietet, was sie benötigen, um komplexe Projekte zu erstellen, zu liefern und zu verwalten. Ably löst die schwierigsten Teile, damit sie es nicht müssen.
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Ereignisstromverarbeitung

Nexla
Von Nexla
4.6/5
(64)
Produktbeschreibung
Nexla überwacht, passt an und bewegt Daten sicher zwischen Unternehmen, damit Sie sich auf die eigentliche Arbeit konzentrieren können.
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Ereignisstromverarbeitung

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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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.
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit SAS Event Stream Processing:
Ereignisstromverarbeitung