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Aprende más sobre IBM StreamSetsResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Apache Flink sobresale en el procesamiento en tiempo real con una puntuación de 9.0, lo que lo convierte en una opción preferida para aplicaciones que requieren información inmediata de los datos. En contraste, StreamSets, aunque sigue siendo efectivo, tiene una puntuación más baja en esta área, lo que indica que puede no ser tan robusto para necesidades en tiempo real.
- Los revisores mencionan que las capacidades de procesamiento de datos de Apache Flink están calificadas con un 8.2, lo que resalta su fortaleza en el manejo eficiente de flujos de datos a gran escala. Sin embargo, StreamSets tiene una puntuación ligeramente más baja en procesamiento de datos, lo que sugiere que puede no rendir tan bien bajo cargas de datos pesadas.
- Los usuarios de G2 destacan que Apache Flink ofrece una dirección de producto superior con una puntuación perfecta de 10.0, lo que indica una fuerte confianza en su desarrollo futuro. StreamSets, con una puntuación de 8.2, muestra potencial pero puede no inspirar el mismo nivel de confianza en su viabilidad a largo plazo.
- Los usuarios en G2 informan que StreamSets destaca en su facilidad de configuración, con una puntuación de 8.0, lo que puede ser una ventaja significativa para equipos que buscan implementar una solución rápidamente. Apache Flink no tiene una puntuación listada para facilidad de configuración, lo que puede indicar una curva de aprendizaje más pronunciada para nuevos usuarios.
- Los revisores mencionan que StreamSets proporciona mejor soporte para la gestión por lotes con una puntuación de 8.3, lo que lo convierte en un candidato fuerte para usuarios que necesitan gestionar grandes volúmenes de datos en lotes. La puntuación de Apache Flink en esta área no está especificada, lo que podría implicar menos enfoque en características de procesamiento por lotes.
- Los usuarios dicen que StreamSets ofrece una experiencia más amigable para el usuario con una puntuación de facilidad de uso de 8.5, siguiendo de cerca la puntuación de Apache Flink de 8.6. Esta ligera diferencia sugiere que, aunque ambos productos son fáciles de usar, StreamSets puede tener una ligera ventaja en usabilidad general para tareas cotidianas.
Apache Flink vs IBM StreamSets
- Los revisores consideraron que Apache Flink satisface mejor las necesidades de su empresa que IBM StreamSets.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Apache Flink es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Apache Flink sobre IBM StreamSets.
Precios
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- https://ibm.biz/IBM_StreamSets_Trial
Prueba Gratuita
Apache Flink
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Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
9.6
12
8.2
93
Facilidad de uso
8.6
12
8.4
95
Facilidad de configuración
No hay suficientes datos
7.9
47
Facilidad de administración
No hay suficientes datos
7.8
34
Calidad del soporte
8.3
11
8.0
94
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
No hay suficientes datos
8.2
32
Dirección del producto (% positivo)
10.0
13
8.2
91
Características
Procesamiento de flujo de eventosOcultar 5 característicasMostrar 5 características
No hay suficientes datos
8.4
15
Datos
No hay suficientes datos disponibles
8.2
15
No hay suficientes datos disponibles
8.0
14
No hay suficientes datos disponibles
7.7
15
No hay suficientes datos disponibles
9.0
14
Analytics
No hay suficientes datos disponibles
7.6
14
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
7.8
32
No hay suficientes datos disponibles
7.7
32
No hay suficientes datos disponibles
7.8
31
No hay suficientes datos disponibles
7.9
31
No hay suficientes datos disponibles
7.7
31
No hay suficientes datos disponibles
7.7
31
Diversos puntos de extracción
No hay suficientes datos disponibles
7.8
32
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
6.9
42
No hay suficientes datos disponibles
7.2
40
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
7.7
41
No hay suficientes datos disponibles
7.9
41
No hay suficientes datos disponibles
7.6
41
No hay suficientes datos disponibles
7.7
42
No hay suficientes datos disponibles
7.5
42
Plataformas de DataOpsOcultar 17 característicasMostrar 17 características
No hay suficientes datos
6.9
16
Gestión de datos
No hay suficientes datos disponibles
7.2
15
No hay suficientes datos disponibles
6.2
13
No hay suficientes datos disponibles
6.5
14
No hay suficientes datos disponibles
7.3
13
Plataformas de DataOps de IA Agente
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Analytics
No hay suficientes datos disponibles
7.1
16
No hay suficientes datos disponibles
6.8
16
Monitoreo y Gestión
No hay suficientes datos disponibles
6.7
15
No hay suficientes datos disponibles
6.9
15
Implementación en la nube
No hay suficientes datos disponibles
7.1
15
No hay suficientes datos disponibles
6.8
15
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
6.7
10
No hay suficientes datos disponibles
7.4
9
Grandes DatosOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Creación de informes
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Plataforma
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Apache Flink y IBM StreamSets está categorizado como Análisis de Flujos
Categorías Únicas
Apache Flink está categorizado como Marcos de trabajo web de Java
IBM StreamSets está categorizado como Plataformas de DataOps, Extracción de datos, Procesamiento de flujo de eventos, Plataformas de Integración de Big Data, y Herramientas ETL
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Apache Flink
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
IBM StreamSets
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Software informático
25.0%
Telecomunicaciones
12.5%
Servicios financieros
12.5%
Utilidades
6.3%
Deportes
6.3%
Otro
37.5%
Tecnología de la Información y Servicios
22.3%
Software informático
14.3%
Banca
8.0%
Servicios financieros
6.3%
Telecomunicaciones
4.5%
Otro
44.6%
Principales Alternativas
Discusiones
Apache Flink no tiene discusiones con respuestas
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1 Comentario
HR
Hola Srigiri,
Lamento mucho la tardanza en responder aquí.
Atentamente,
Hannah Recker
Gerente Senior de Marketing de Producto
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¿Qué es la herramienta StreamSets?
1 Comentario
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IBM StreamSets no tiene más discusiones con respuestas
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