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Kpow for Apache Kafka®
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Apache Kafka
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Aprende más sobre Google Cloud DataflowResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Google Cloud Dataflow sobresale en capacidades de procesamiento de datos, obteniendo una notable puntuación de 9.7, mientras que Apache Kafka, aunque fuerte, obtiene una puntuación ligeramente inferior de 8.9. Los revisores mencionan que la capacidad de Dataflow para manejar el procesamiento por lotes y en flujo sin problemas es una ventaja significativa para el análisis en tiempo real.
- Los revisores mencionan que Google Cloud Dataflow ofrece una integración superior con varias fuentes de datos, logrando una puntuación de 9.5 en comparación con el 8.7 de Apache Kafka. Los usuarios en G2 destacan la facilidad de Dataflow para conectarse con los servicios de Google y otras plataformas en la nube como una característica clave que mejora su usabilidad.
- Los usuarios de G2 informan que Apache Kafka brilla en la mensajería asincrónica, obteniendo una puntuación de 9.0, lo cual es crucial para aplicaciones que requieren alto rendimiento y baja latencia. Los usuarios dicen que el robusto sistema de mensajería de Kafka es particularmente beneficioso para arquitecturas impulsadas por eventos.
- Los usuarios dicen que las capacidades de procesamiento en tiempo real de Google Cloud Dataflow son impresionantes, con una puntuación de 9.5, mientras que Apache Kafka sigue de cerca con 9.1. Los revisores mencionan que la capacidad de Dataflow para escalar automáticamente los recursos según la carga de trabajo es un cambio de juego para manejar cargas de datos variables.
- Los revisores mencionan que, aunque ambas plataformas tienen un fuerte soporte, Google Cloud Dataflow obtiene una puntuación más alta en calidad de soporte con 8.3 en comparación con el 7.7 de Kafka. Los usuarios informan que el equipo de soporte de Dataflow es receptivo y servicial, lo cual es crucial para las empresas que dependen de asistencia oportuna.
- Los usuarios en G2 informan que la facilidad de uso de Google Cloud Dataflow está calificada en 7.9, que es inferior a la de Apache Kafka con 8.6. Los revisores mencionan que el proceso de configuración sencillo de Kafka y su interfaz amigable lo convierten en una opción preferida para los equipos que buscan implementar un sistema de mensajería rápidamente.
Apache Kafka vs Google Cloud Dataflow
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Apache Kafka es más fácil de usar y configurar. Sin embargo, Google Cloud Dataflow es más fácil de administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Google Cloud Dataflow.
- Los revisores consideraron que Google Cloud Dataflow satisface mejor las necesidades de su empresa que Apache Kafka.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Google Cloud Dataflow es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Google Cloud Dataflow sobre Apache Kafka.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Apache Kafka
No hay precios disponiblesGoogle Cloud Dataflow
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Apache Kafka
No hay información de prueba disponibleGoogle Cloud Dataflow
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.9
90
9.0
24
Facilidad de uso
8.6
90
8.1
24
Facilidad de configuración
8.0
28
7.9
7
Facilidad de administración
7.8
24
8.0
5
Calidad del soporte
7.8
81
8.3
21
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
20
9.0
5
Dirección del producto (% positivo)
8.8
87
9.0
23
Características
Datos
8.8
33
9.8
7
8.7
35
9.6
8
8.9
35
9.3
7
9.0
35
9.6
8
Analytics
8.3
31
8.3
5
Cola de Mensajes (MQ)Ocultar 14 característicasMostrar 14 características
8.4
54
No hay suficientes datos
Funcionalidad
8.9
52
No hay suficientes datos disponibles
8.5
49
No hay suficientes datos disponibles
8.3
45
No hay suficientes datos disponibles
8.1
49
No hay suficientes datos disponibles
Integración
8.8
51
No hay suficientes datos disponibles
8.4
47
No hay suficientes datos disponibles
8.1
46
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
8.2
42
No hay suficientes datos disponibles
8.0
42
No hay suficientes datos disponibles
8.3
43
No hay suficientes datos disponibles
Cola de Mensajes (MQ) 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
Procesamiento y Distribución de Grandes DatosOcultar 10 característicasMostrar 10 características
No hay suficientes datos
8.2
15
base de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.3
11
No hay suficientes datos disponibles
8.9
11
No hay suficientes datos disponibles
8.5
10
Integraciones
No hay suficientes datos disponibles
6.9
7
No hay suficientes datos disponibles
6.9
8
Plataforma
No hay suficientes datos disponibles
8.8
11
No hay suficientes datos disponibles
8.6
12
No hay suficientes datos disponibles
6.9
8
Tratamiento
No hay suficientes datos disponibles
8.9
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
10
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
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Apache Kafka y Google Cloud Dataflow está categorizado como Procesamiento de flujo de eventos
Categorías Únicas
Apache Kafka está categorizado como Cola de Mensajes (MQ) y Análisis de Flujos
Google Cloud Dataflow está categorizado como Procesamiento y Distribución de Grandes Datos
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Apache Kafka
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Google Cloud Dataflow
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%
Tecnología de la Información y Servicios
18.3%
Servicios financieros
8.3%
Banca
5.8%
venta al por menor
4.2%
Otro
38.3%
Software informático
11.9%
Internet
7.1%
Entretenimiento
7.1%
Consultoría de Gestión
4.8%
Seguro
4.8%
Otro
64.3%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Para qué se utiliza Apache Kafka?
2 Comentarios
RS
Estoy usando Apache Kafka para el procesamiento de eventos. Lo utilizamos para capturar los nuevos eventos generados por nuestra aplicación en nuestra base...Leer más
¿Cuál es el límite máximo del número de particiones en un tema de Kafka?
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CT
La respuesta está estrechamente relacionada con la versión del broker de Kafka que estás ejecutando. Un clúster razonablemente actualizado puede contener...Leer más
¿Para qué se utiliza Apache Kafka?
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DV
Utilizó este mnemotécnico para recordar qué es Kafka y para qué se utiliza -
S - Transmitir Datos en Tiempo Real:
Maneja y procesa datos en vivo (por...Leer más
Google Cloud Dataflow no tiene discusiones con respuestas
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