# Mejor Software de Procesamiento de Flujos de Eventos para Pequeñas Empresas *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Los productos clasificados en la categoría general Procesamiento de flujo de eventos son similares en muchos aspectos y ayudan a empresas de todos los tamaños a resolver sus problemas comerciales. Sin embargo, las características, precios, configuración e instalación de pequeñas empresas difieren de las empresas de otros tamaños, por eso emparejamos a los compradores con la Pequeña Empresa Procesamiento de flujo de eventos adecuada para satisfacer sus necesidades. Compare las calificaciones de los productos basadas en reseñas de usuarios empresariales o conecte con uno de los asesores de compra de G2 para encontrar las soluciones adecuadas dentro de la categoría Pequeña Empresa Procesamiento de flujo de eventos. Además de calificar para la inclusión en la categoría Software de Procesamiento de Flujos de Eventos, para calificar para la inclusión en la categoría Pequeña Empresa Software de Procesamiento de Flujos de Eventos, un producto debe tener al menos 10 reseñas dejadas por un revisor de una pequeña empresa. ## How Many Software de Procesamiento de Flujos de Eventos Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 70 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.37/5 (↓0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 17 - **Buyer Segments**: Mercado medio 55% │ Empresa 25% │ Pequeña empresa 20% - **Top Trending Product**: Google Cloud Dataflow (+0.007) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software de Procesamiento de Flujos de Eventos Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 2,300+ Reseñas auténticas - 70+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Which Software de Procesamiento de Flujos de Eventos Is Best for Your Use Case? - **Mejor para Pequeñas Empresas:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Mejor para Mercado Medio:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Mejor para Empresas:** [IBM StreamSets](https://www.g2.com/es/products/ibm-streamsets/reviews) - **Mayor Satisfacción del Usuario:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) --- **Sponsored** ### Kpow for Apache Kafka® Kpow es una herramienta sofisticada de gestión de Kafka empresarial diseñada para mejorar la experiencia de los equipos de ingeniería al proporcionar una solución integral para gestionar, monitorear, explorar y asegurar entornos de Kafka. Esta aplicación web basada en JVM sirve como una consola todo en uno, empoderando a los ingenieros de Kafka con las capacidades que necesitan para agilizar sus operaciones y mejorar la productividad. Dirigido principalmente a equipos de ingeniería que trabajan con Kafka, Kpow aborda las complejidades de gestionar múltiples clústeres de Kafka, registros de esquemas e instalaciones de conexión. Con Kpow, los usuarios pueden monitorear y controlar eficientemente sus recursos de Kafka desde una única interfaz, simplificando el proceso de gestión y reduciendo el tiempo dedicado a tareas rutinarias. La herramienta es particularmente beneficiosa para organizaciones que dependen en gran medida de Kafka para la transmisión y procesamiento de datos, ya que proporciona funcionalidades esenciales que mejoran la observabilidad y la eficiencia operativa. Una de las características destacadas de Kpow es su capacidad de monitoreo y visualización en tiempo real. Los usuarios pueden identificar rápidamente brokers desequilibrados y obtener información sobre cómo se distribuyen los datos a través de sus topologías de Kafka Streams. Este nivel de visibilidad es crucial para diagnosticar problemas de producción y optimizar el rendimiento. Las funcionalidades avanzadas de búsqueda de Kpow, incluyendo Data Inspect, Streaming Search y kREPL, permiten a los usuarios buscar a través de grandes cantidades de mensajes a velocidades notables, permitiendo una rápida resolución de problemas y análisis de datos. Kpow también prioriza la seguridad y el control de acceso, haciéndolo adecuado para entornos empresariales. Se integra perfectamente con proveedores de autenticación estándar y ofrece controles de acceso basados en roles, asegurando que las acciones de los usuarios puedan ajustarse finamente para cumplir con los requisitos de seguridad organizacional. Características de seguridad adicionales, como el enmascaramiento de datos y los registros de auditoría, mejoran aún más la capacidad de la herramienta para operar en entornos sensibles, incluidas las instalaciones aisladas. La instalación de Kpow es sencilla, requiriendo solo un único contenedor Docker o archivo JAR, que opera eficientemente con requisitos mínimos de recursos de 1GB de memoria y 1 CPU para uso en producción. Esta facilidad de implementación, combinada con sus potentes características, posiciona a Kpow como un activo valioso para organizaciones que buscan maximizar su infraestructura de Kafka mientras mantienen un control operativo y de seguridad robusto. [Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1509&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1509&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1509&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=133071&secure%5Bresource_id%5D=1509&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fevent-stream-processing%2Fsmall-business&secure%5Btoken%5D=b79e55607ac1149b16e5b2e1ebfc47e0d498ef9c502014946e61f668914ee1b1&secure%5Burl%5D=http%3A%2F%2Ffactorhouse.io%2F&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Software de Procesamiento de Flujos de Eventos Products in 2026? ### 1. [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) Aiven para Apache Kafka® es un servicio de transmisión de eventos distribuido completamente gestionado, que se puede desplegar en la nube de su elección. Aiven para Apache Kafka es ideal para aplicaciones impulsadas por eventos, transferencia de datos casi en tiempo real y canalizaciones de datos, análisis de transmisión, y cualquier caso de uso que requiera mover grandes cantidades de datos en tiempo real entre aplicaciones y sistemas. Con Aiven para Apache Kafka puede configurar clústeres de Kafka completamente gestionados en menos de 10 minutos — usando la consola web de Aiven o programáticamente a través de la API de Aiven, CLI, proveedor de Terraform u operador de Kubernetes. Puede conectarlo fácilmente a su pila tecnológica existente con un servicio de Apache Kafka Connect completamente gestionado con más de 30 conectores. El monitoreo de sus clústeres con registros y métricas también está disponible de serie a través de múltiples integraciones de servicio. Obtenga acceso a un ecosistema de código abierto completo de tecnologías y herramientas de transmisión alrededor de Apache Kafka para gestionar y operar completamente una infraestructura de datos en tiempo real a escala usando: Aiven para Apache Kafka: el marco central de transmisión de eventos que le permite transportar datos dentro de su organización. Aiven para Apache Kafka Connect: un servicio distribuido completamente gestionado y de código abierto que le permite integrar sus fuentes y sumideros de datos existentes sin problemas con Aiven para Apache Kafka. Aiven para Apache Kafka MirrorMaker2: un servicio de replicación de datos distribuido completamente gestionado y de código abierto para la replicación de datos de clúster a clúster, recuperación ante desastres y proximidad geográfica a través de múltiples regiones. Karapace®: un registro de esquemas de Kafka completamente de código abierto al que las aplicaciones pueden acceder para serializar y deserializar mensajes con formatos populares como AVRO, Protobuf y JSON. Aiven para Apache Flink®: un motor SQL de transmisión completamente gestionado y de código abierto para el procesamiento de flujos de datos con estado. Klaw: una herramienta de gobernanza de datos de código abierto que ayuda a las empresas a ejercer la gobernanza de temas y esquemas de Apache Kafka®. Aiven cumple con ISO / IEC 27001: 2013, SOC 2, HIPAA, GDPR y CCPA. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 244 **How Do G2 Users Rate Aiven for Apache Kafka?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Aiven for Apache Kafka?** - **Vendedor:** [Aiven](https://www.g2.com/es/sellers/aiven) - **Sitio web de la empresa:** https://aiven.io/ - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Software Senior - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 44% Mediana Empresa, 29% Pequeña Empresa #### What Are Aiven for Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Configura la facilidad (29 reviews) - Facilidad de uso (24 reviews) - Escalado (17 reviews) - Facilidad de gestión (14 reviews) - Fiabilidad (14 reviews) **Cons:** - Caro (28 reviews) - Documentación deficiente (8 reviews) - Características limitadas (7 reviews) - Complejidad (6 reviews) - No es fácil de usar (5 reviews) ### 2. [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://www.g2.com/es/products/amazon-managed-streaming-for-apache-kafka-amazon-msk/reviews) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) es un servicio de transmisión de datos de AWS que gestiona la infraestructura y las operaciones de Apache Kafka, facilitando a los desarrolladores y a los gerentes de DevOps ejecutar aplicaciones de Apache Kafka y conectores de Kafka Connect en AWS, sin necesidad de convertirse en expertos en la operación de Apache Kafka. Amazon MSK opera, mantiene y escala clústeres de Apache Kafka, proporciona características de seguridad de nivel empresarial desde el principio y tiene integraciones integradas de AWS que aceleran el desarrollo de aplicaciones de transmisión de datos. No hay cargos por transferencia de datos para el tráfico dentro del clúster, y no se requieren compromisos ni pagos por adelantado. Solo pagas por los recursos que utilizas. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 36% Mediana Empresa #### What Are Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)'s Pros and Cons? **Pros:** - Servicios en la Nube (1 reviews) - Facilidad de mantenimiento (1 reviews) - Facilidad de gestión (1 reviews) - Fiabilidad (1 reviews) - Escalabilidad (1 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Limitaciones (1 reviews) - Control limitado (1 reviews) ### 3. [Confluent](https://www.g2.com/es/products/confluent/reviews) Servicio nativo de la nube para datos en movimiento creado por los creadores originales de Apache Kafka® Los consumidores de hoy tienen el mundo al alcance de sus manos y mantienen una expectativa implacable de experiencias de marca en tiempo real de extremo a extremo. Los datos en movimiento son el ingrediente subyacente y fundamental para cualquier experiencia de cliente verdaderamente conectada. Proporciona un suministro continuo de flujos de eventos en tiempo real junto con el procesamiento de flujos en tiempo real para impulsar las operaciones de backend impulsadas por datos y las experiencias de frontend enriquecidas necesarias para que cualquier negocio tenga éxito en los mercados competitivos y orientados al consumidor de hoy. Confluent Cloud es un servicio totalmente gestionado y nativo de la nube para conectar y procesar todos tus datos en tiempo real, en cualquier lugar donde se necesiten. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **How Do G2 Users Rate Confluent?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Confluent?** - **Vendedor:** [Confluent](https://www.g2.com/es/sellers/confluent) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: CFLT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Software Senior - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 36% Empresa, 34% Pequeña Empresa #### What Are Confluent's Pros and Cons? **Pros:** - Computación en la nube (1 reviews) - Servicios en la Nube (1 reviews) - Conectores (1 reviews) - Integración de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) **Cons:** - Estimación de costos (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Dificultades iniciales (1 reviews) - Falta de características (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 4. [Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/apache-kafka/reviews) Apache Kafka es una plataforma de transmisión de eventos distribuida de código abierto desarrollada por la Apache Software Foundation. Está diseñada para manejar flujos de datos en tiempo real con alto rendimiento y baja latencia, lo que la hace ideal para construir canalizaciones de datos, análisis de transmisión e integrar datos a través de varios sistemas. Kafka permite a las organizaciones publicar, almacenar y procesar flujos de registros de manera tolerante a fallos y escalable, apoyando aplicaciones críticas en diversas industrias. Características y Funcionalidad Clave: - Alto Rendimiento y Baja Latencia: Kafka entrega mensajes con un rendimiento limitado por la red y latencias tan bajas como 2 milisegundos, asegurando un procesamiento de datos eficiente. - Escalabilidad: Puede escalar clústeres de producción hasta miles de brokers, manejando trillones de mensajes por día y petabytes de datos, mientras expande y contrae el almacenamiento y las capacidades de procesamiento de manera elástica. - Almacenamiento Duradero: Kafka almacena flujos de datos de manera segura en un clúster distribuido, duradero y tolerante a fallos, asegurando la integridad y disponibilidad de los datos. - Alta Disponibilidad: La plataforma soporta la extensión eficiente de clústeres sobre zonas de disponibilidad y conecta clústeres separados a través de regiones geográficas, mejorando la resiliencia. - Procesamiento de Flujos: Kafka proporciona capacidades de procesamiento de flujos integradas a través de la API de Kafka Streams, permitiendo operaciones como uniones, agregaciones, filtros y transformaciones con procesamiento en tiempo de evento y semántica de exactamente una vez. - Conectividad: Con Kafka Connect, se integra sin problemas con cientos de fuentes y sumideros de eventos, incluyendo bases de datos, sistemas de mensajería y servicios de almacenamiento en la nube. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Apache Kafka aborda los desafíos de gestionar flujos de datos en tiempo real ofreciendo una plataforma unificada que combina mensajería, almacenamiento y procesamiento de flujos. Permite a las organizaciones: - Construir Canalizaciones de Datos en Tiempo Real: Facilitar el flujo continuo de datos entre sistemas, asegurando una entrega de datos oportuna y confiable. - Implementar Análisis de Transmisión: Analizar y procesar flujos de datos en tiempo real, permitiendo obtener insights y acciones inmediatas. - Asegurar la Integración de Datos: Conectar sin problemas diversas fuentes y sumideros de datos, promoviendo un ecosistema de datos cohesivo. - Apoyar Aplicaciones Críticas: Proveer una infraestructura robusta y tolerante a fallos capaz de manejar datos de alto volumen y alta velocidad, esencial para operaciones comerciales críticas. Al aprovechar las capacidades de Kafka, las organizaciones pueden modernizar sus arquitecturas de datos, mejorar la eficiencia operativa e impulsar la innovación a través del procesamiento y análisis de datos en tiempo real. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 126 **How Do G2 Users Rate Apache Kafka?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Apache Kafka?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/es/sellers/the-apache-software-foundation) - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Software Senior - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 47% Empresa, 33% Mediana Empresa #### What Are Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Escalabilidad (5 reviews) - Datos en tiempo real (3 reviews) - Integraciones fáciles (2 reviews) - Rendimiento (2 reviews) - Eficiencia del rendimiento (2 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Problemas de gestión de datos (1 reviews) - Depuración de problemas (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Personalización limitada (1 reviews) ### 5. [Ably Realtime](https://www.g2.com/es/products/ably-realtime/reviews) Ably es la plataforma definitiva para experiencias en tiempo real, sirviendo a más de 2 mil millones de dispositivos mensualmente. Empresas como HubSpot, NASCAR y Webflow confían en Ably para impulsar sus aplicaciones críticas: de manera confiable, segura y a gran escala. Construye experiencias en tiempo real componibles con APIs y SDKs simples. Desde Pub/Sub y Chat hasta Transporte de IA para aplicaciones agenticas, Espacios para colaboración y LiveSync para sincronización de base de datos a frontend. Todo respaldado por un historial de más de 5 años sin interrupciones globales y una latencia de entrega de mensajes de 6.5 ms. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 67 **How Do G2 Users Rate Ably Realtime?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Ably Realtime?** - **Vendedor:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/es/sellers/ably-realtime) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Twitter:** @ablyrealtime (1,854 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ably-realtime (119 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 45% Pequeña Empresa, 28% Mediana Empresa #### What Are Ably Realtime's Pros and Cons? **Pros:** - Atención al Cliente (14 reviews) - Facilidad de uso (14 reviews) - Integraciones fáciles (13 reviews) - Fiabilidad (11 reviews) - Comunicación rápida (8 reviews) **Cons:** - Caro (6 reviews) - Problemas de precios (4 reviews) - Problemas de gestión de datos (2 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Limitaciones (2 reviews) ### 6. [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/es/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) Amazon Kinesis Data Streams es un servicio de transmisión de datos masivamente escalable, duradero y de bajo costo. Kinesis Data Streams puede capturar continuamente gigabytes de datos por segundo de cientos de miles de fuentes, como flujos de clics de sitios web, flujos de eventos de bases de datos, transacciones financieras, feeds de redes sociales, registros de TI y eventos de seguimiento de ubicación. Los datos recopilados están disponibles en milisegundos para permitir casos de uso de análisis en tiempo real, como paneles en tiempo real, detección de anomalías en tiempo real, precios dinámicos. Los clientes ejecutan más de dos millones de flujos únicos y procesan decenas de PB de datos por día con Amazon Kinesis Data Streams. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 81 **How Do G2 Users Rate Amazon Kinesis Data Streams?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Kinesis Data Streams?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 37% Empresa, 37% Mediana Empresa #### What Are Amazon Kinesis Data Streams's Pros and Cons? **Pros:** - Datos en tiempo real (2 reviews) - Procesamiento en tiempo real (2 reviews) - Transmisión en tiempo real (2 reviews) - Transmisión (2 reviews) - Integración de API (1 reviews) **Cons:** - Configuración difícil (2 reviews) - Caro (2 reviews) - Aprendizaje intensivo en recursos (2 reviews) - Complejidad (1 reviews) - Problemas de complejidad (1 reviews) ### 7. [Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka](https://www.g2.com/es/products/red-hat-openshift-streams-for-apache-kafka/reviews) Red Hat® OpenShift® Streams para Apache Kafka es un servicio en la nube gestionado que proporciona una experiencia de desarrollador simplificada para construir, desplegar y escalar nuevas aplicaciones nativas de la nube o modernizar sistemas existentes. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **Vendedor:** [Red Hat](https://www.g2.com/es/sellers/red-hat) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (300,265 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 42% Pequeña Empresa, 38% Empresa ### 8. [Spark Streaming](https://www.g2.com/es/products/spark-streaming/reviews) Spark Streaming trae la API integrada de lenguaje de Apache Spark al procesamiento de flujos, permitiéndote escribir trabajos de transmisión de la misma manera que escribes trabajos por lotes. Soporta Java, Scala y Python. Spark Streaming recupera tanto el trabajo perdido como el estado del operador (por ejemplo, ventanas deslizantes) de manera predeterminada, sin ningún código adicional de tu parte. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Spark Streaming?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Spark Streaming?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/es/sellers/the-apache-software-foundation) - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 43% Mediana Empresa, 30% Pequeña Empresa ### 9. [InfinyOn Cloud](https://www.g2.com/es/products/infinyon-cloud/reviews) InfinyOn, una empresa de transmisión de datos en tiempo real, ha diseñado una plataforma programable para datos en movimiento que está construida sobre Rust y permite inteligencia continua para aplicaciones conectadas. SmartModules permiten a las empresas programar inteligentemente sus canalizaciones de datos a medida que los datos fluyen entre productores y consumidores en tiempo real. Con Fluvio OSS o InfinyOn Cloud, las empresas pueden correlacionar rápidamente eventos, aplicar inteligencia empresarial y derivar valor a medida que ocurren. Nuestra misión es acelerar la transición del mundo hacia la economía en tiempo real. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 15 **How Do G2 Users Rate InfinyOn Cloud?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fuentes de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Procesamiento de datos:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Procesamiento en tiempo real:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind InfinyOn Cloud?** - **Vendedor:** [InfinyOn](https://www.g2.com/es/sellers/infinyon) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, US - **Twitter:** @infinyon (416 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infinyon/ (10 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 73% Pequeña Empresa, 20% Mediana Empresa ## What Is Software de Procesamiento de Flujos de Eventos? [Software de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Software de Procesamiento de Flujos de Eventos? - [Sistemas de Procesamiento y Distribución de Grandes Datos](https://www.g2.com/es/categories/big-data-processing-and-distribution) - [Herramientas ETL](https://www.g2.com/es/categories/etl-tools) - [Análisis de Flujos Software](https://www.g2.com/es/categories/stream-analytics) --- ## How Do You Choose the Right Software de Procesamiento de Flujos de Eventos? ### Lo que debes saber sobre el software de procesamiento de flujo de eventos ### ¿Qué es el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos? Los datos se almacenan y posteriormente se procesan con herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Este método no es efectivo cuando los datos están cambiando constantemente, ya que para cuando los datos han sido almacenados y analizados, probablemente ya han cambiado y se han vuelto obsoletos. El procesamiento de flujos de eventos, también conocido como procesamiento de flujos, ayuda a aliviar estas preocupaciones procesando los datos cuando están en movimiento. A diferencia del procesamiento por lotes, que se centra en los datos en reposo, el procesamiento de flujos permite el procesamiento de un flujo ininterrumpido de registros. Con el procesamiento de flujos de eventos, los datos están llegando constantemente, con el enfoque en identificar cómo han cambiado los datos a lo largo del tiempo o detectar anomalías en los datos históricos, o ambos. Beneficios Clave del Software de Procesamiento de Flujos de Eventos - Permitir una latencia extremadamente baja - Analizar datos en tiempo real - Escalar el procesamiento de datos, dando al usuario la capacidad de manejar cualquier cantidad de datos en flujo y procesar datos de numerosas fuentes ### ¿Por qué Usar Software de Procesamiento de Flujos de Eventos? El software de procesamiento de flujos de eventos está incompleto sin la capacidad de manipular datos a medida que llegan. Este software ayuda con el procesamiento sobre la marcha, permitiendo a los usuarios agregar, realizar uniones de datos dentro de un flujo, y más. Los usuarios aprovechan las herramientas de procesamiento de flujos para procesar datos transferidos entre una amplia gama de puntos finales y dispositivos de internet de las cosas (IoT), incluidos automóviles inteligentes, maquinaria o electrodomésticos. El procesamiento de datos en tiempo real es clave cuando las empresas quieren obtener una visión más profunda de sus datos; también es útil cuando el tiempo es esencial, por ejemplo, en el caso de las empresas minoristas que buscan mantener un registro constante y consistente de su inventario a través de múltiples canales. **Obtener información de los datos —** Los usuarios aprovechan el software de procesamiento de flujos de eventos como un buffer para conectar las muchas fuentes de datos de una empresa a una solución de almacenamiento de datos, como un lago de datos. Desde ver películas en un servicio de streaming hasta viajes en taxi en una aplicación de transporte, estos datos pueden usarse para identificar patrones e informar decisiones comerciales. **Integración en tiempo real—** A través de la recopilación continua de datos de fuentes de datos, como bases de datos, sensores, sistemas de mensajería y registros, los usuarios pueden asegurarse de que sus aplicaciones que dependen de estos datos estén actualizadas. **Controlar los flujos de datos —** El software de procesamiento de flujos de eventos facilita la creación, visualización, monitoreo y mantenimiento de flujos de datos. ### ¿Quién Usa el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos? Los usuarios empresariales que trabajan con datos utilizan software de procesamiento de flujos de eventos que les da acceso a datos en tiempo real. **Desarrolladores —** Los desarrolladores que buscan construir aplicaciones de streaming de eventos que dependen del flujo de grandes datos se benefician del software de procesamiento de flujos de eventos. Por ejemplo, el procesamiento por lotes no sirve bien a una aplicación que está destinada a proporcionar recomendaciones basadas en datos en tiempo real. Por lo tanto, los desarrolladores dependen del software de procesamiento de flujos de eventos para manejar mejor estos datos y procesarlos de manera efectiva y eficiente. **Analistas —** Para analizar grandes datos a medida que llegan, los analistas necesitan utilizar una herramienta que procese los datos. Con el software de procesamiento de flujos de eventos, están equipados con las herramientas adecuadas para integrar los datos en sus plataformas de análisis. **Ingenieros de aprendizaje automático —** Los datos son un componente clave del entrenamiento y desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Tener el software de procesamiento de datos adecuado es una parte importante de este proceso. ### Tipos de Software de Procesamiento de Flujos de Eventos Existen diferentes métodos o maneras en las que se lleva a cabo el procesamiento de flujos. **Analítica en reposo —** Al igual que el análisis de registros, la analítica en reposo revisa los datos históricos para encontrar tendencias. **Analítica en flujo —** Una forma más compleja de análisis ocurre con la analítica en flujo en la que se analizan los flujos de datos entre o a través de dispositivos. **Analítica en el borde —** Este método tiene el beneficio adicional de potencialmente reducir la latencia para los datos que se procesan en el dispositivo (por ejemplo, un dispositivo IoT), ya que los datos no necesariamente necesitan ser enviados a la nube. ### Características del Software de Procesamiento de Flujos de Eventos El software de procesamiento de flujos de eventos, con el procesamiento en su núcleo, proporciona a los usuarios las capacidades que necesitan para integrar sus datos con fines como análisis y desarrollo de aplicaciones. Las siguientes características ayudan a facilitar estas tareas: **Conectores —** Con conectores a una amplia gama de sistemas centrales (por ejemplo, a través de una API), los usuarios extienden el alcance de los activos empresariales existentes. **Métricas —** Las métricas ayudan a los usuarios a analizar el procesamiento para determinar su rendimiento. **Captura de datos de cambio (CDC) —** CDC convierte las bases de datos en una fuente de datos en flujo donde cada nueva transacción se entrega al software de procesamiento de flujos de eventos instantáneamente. **Validación de datos—** La validación de datos permite a los usuarios visualizar el flujo de datos y asegurar que sus datos y la entrega de datos estén validados. **Canalizaciones de datos preconstruidas —** Algunas herramientas proporcionan canalizaciones de datos preconstruidas para habilitar cargas de trabajo operativas en la nube. ### Tendencias Relacionadas con el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos Aunque los datos han existido en alguna forma durante mucho tiempo, el volumen, la velocidad y la variedad debido a innovaciones como IoT son sin precedentes. Como tal, la tecnología como la inteligencia artificial (IA) está ayudando a que la gestión y el procesamiento de datos sean manejables. **Internet de las cosas (IoT) —** Con la proliferación de IoT viene la proliferación de tipos de datos variados. El software de procesamiento de flujos de eventos debe facilitar el procesamiento de estos tipos de datos multifacéticos. Además, los datos de IoT suelen ser de rápido movimiento y cambian con frecuencia. Es crítico que estas soluciones proporcionen la capacidad de ingerir e integrar este tipo de datos. **IA embebida —** La funcionalidad de aprendizaje automático y profundo se está integrando cada vez más en casi todos los tipos de software, independientemente de si el usuario es consciente de ello o no. El uso de IA embebida dentro de software como CRM, automatización de marketing y soluciones de análisis está permitiendo a los usuarios agilizar procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas. Las herramientas de integración de datos como el software de procesamiento de flujos de eventos se volverán cada vez más importantes, ya que la IA se alimenta de datos. La IA embebida puede ir ganando terreno gradualmente y puede hacerlo de la misma manera que el despliegue en la nube y las capacidades móviles lo han hecho en la última década o más. Eventualmente, los proveedores pueden no necesitar resaltar los beneficios de sus productos derivados del aprendizaje automático, ya que puede ser simplemente asumido y esperado. **Ofertas de autoservicio —** Al igual que con otros tipos de herramientas de datos (como plataformas de análisis), hay una tendencia creciente para que el software sea de naturaleza autoservicio. Esto significa que los no profesionales deberían poder usar la herramienta fácilmente con poco o ningún soporte de TI para configurarla. Con interfaces de arrastrar y soltar o configuraciones altamente personalizables, los usuarios empresariales promedio están siendo empoderados por capacidades de análisis estadístico. ### Problemas Potenciales con el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos **Organización de datos —** Puede ser un desafío organizar los datos de una manera que sea fácilmente accesible y aprovechar grandes conjuntos de datos que contienen datos históricos y en tiempo real. Las empresas a menudo necesitan construir un almacén de datos o un lago de datos que combine todas las fuentes de datos dispares para un fácil acceso. Esto requiere empleados altamente calificados. **Problemas de implementación —** El software de búsqueda requiere mucho trabajo por parte de un equipo de desarrollo calificado o del personal de soporte del proveedor para implementar correctamente la solución, especialmente si los datos son particularmente desordenados. Algunos datos pueden carecer de compatibilidad con diferentes productos, mientras que algunas soluciones pueden estar orientadas a diferentes tipos de datos. Por ejemplo, algunas soluciones pueden no estar optimizadas para datos no estructurados, mientras que otras pueden ser la mejor opción para datos numéricos. ### Software y Servicios Relacionados con el Software de Procesamiento de Flujos de Eventos Las siguientes soluciones pueden usarse junto con o en lugar de los productos en esta categoría para poder integrar y analizar datos. **Software de análisis de flujos —** [El software de análisis de flujos](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) ayuda a los usuarios que buscan herramientas específicamente orientadas a analizar, en lugar de solo procesar datos en tiempo real. Estas herramientas ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de APIs, entre aplicaciones y más. Este software es útil con datos de IoT que necesitan análisis frecuente en tiempo real. **Plataformas de integración de grandes datos —** [Las plataformas de integración de grandes datos](https://www.g2.com/categories/big-data-integration-platform) son robustas y ayudan a los usuarios a gestionar y almacenar grandes clústeres de datos y usarlos dentro de aplicaciones en la nube. **Plataformas de análisis —** [Las plataformas de análisis](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) incluyen integraciones de grandes datos, pero son herramientas de enfoque más amplio que facilitan cinco elementos: preparación de datos, modelado de datos, mezcla de datos, visualización de datos y entrega de información. **Software de análisis de registros —** [El software de análisis de registros](https://www.g2.com/categories/log-analysis) es una herramienta que da a los usuarios la capacidad de analizar archivos de registro. Este tipo de software incluye visualizaciones y es particularmente útil para propósitos de monitoreo y alerta. **Software de preparación de datos —** Las soluciones clave necesarias para un análisis de datos fácil son [el software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) y otras herramientas de gestión de datos relacionadas. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Las herramientas de preparación de datos son utilizadas por TI o analistas de datos encargados de usar herramientas de inteligencia empresarial. Algunas plataformas de inteligencia empresarial ofrecen características de preparación de datos, pero las empresas con una amplia gama de fuentes de datos a menudo optan por una herramienta de preparación de datos dedicada. **Almacenes de datos—** La mayoría de las empresas tienen un gran número de fuentes de datos dispares. Para integrar mejor todos sus datos, implementan [software de almacén de datos](https://www.g2.com/categories/data-warehouse). Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite a las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraer todos los datos de la empresa desde un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que son ingeridos por el software de análisis.