Top 10 Alternativas y Competidores de SAS Event Stream Processing

10 Principales alternativas a SAS Event Stream Processing recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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Aiven for Apache Kafka
Por Aiven
4.3/5
(250)
Descripción del producto
Aiven para Apache Kafka es una plataforma de transmisión completamente gestionada, desplegable en la nube de su elección. Incorpórelo a sus flujos de trabajo existentes con un solo clic, automatice las tareas mundanas y concéntrese en construir sus aplicaciones principales.
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Los revisores dicen que en comparación con SAS Event Stream Processing, Aiven for Apache Kafka es:
Mejor en soporte
Más utilizable
Más fácil de configurar
Categorías en común con SAS Event Stream Processing:
Procesamiento de flujo de eventos

Tray.ai
Por Tray.io
4.5/5
(158)
Descripción del producto
La plataforma Tray permite a cualquiera hacer más, más rápido, aprovechando la automatización con la plataforma líder de automatización general de bajo código.
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Los revisores dicen que en comparación con SAS Event Stream Processing, Tray.ai es:
Mejor en soporte
Mejor en cumplir con los requisitos
Más fácil de configurar
Categorías en común con SAS Event Stream Processing:
Procesamiento de flujo de eventos

Apache Kafka
Por The Apache Software Foundation
4.5/5
(131)
Descripción del producto
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.
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Los revisores dicen que en comparación con SAS Event Stream Processing, Apache Kafka es:
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Procesamiento de flujo de eventos

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IBM StreamSets
Por IBM
4/5
(117)
Descripción del producto
StreamSets DataOps Platform es una plataforma de ingeniería de datos de extremo a extremo para diseñar, implementar, operar y optimizar canalizaciones de datos para entregar datos continuos. StreamSets ofrece una única vista para canalizaciones de procesamiento por lotes, transmisión, CDC, ETL y ML con protección incorporada contra la deriva de datos para una transparencia y control completos en entornos híbridos, locales y multinube.
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Procesamiento de flujo de eventos

Amazon Kinesis Data Streams
Por Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(90)
Descripción del producto
Amazon Kinesis Data Streams es un servicio de transmisión de datos sin servidor que facilita la captura, el procesamiento y el almacenamiento de flujos de datos a cualquier escala.
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Categorías en común con SAS Event Stream Processing:
Procesamiento de flujo de eventos

Ably Realtime
Por Ably Realtime
4.8/5
(67)
Descripción del producto
Ably es una plataforma de entrega de datos en tiempo real que proporciona a los desarrolladores todo lo que necesitan para crear, entregar y gestionar proyectos complejos. Ably resuelve las partes más difíciles para que no tengan que hacerlo.
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Categorías en común con SAS Event Stream Processing:
Procesamiento de flujo de eventos

Nexla
Por Nexla
4.6/5
(64)
Descripción del producto
Nexla supervisa, adapta y mueve datos de manera segura entre empresas para que puedas concentrarte en el trabajo real.
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Categorías en común con SAS Event Stream Processing:
Procesamiento de flujo de eventos

Google Cloud Dataflow
Por Google
4.2/5
(45)
Descripción del producto
Cloud Dataflow es un servicio completamente gestionado para transformar y enriquecer datos en modos de flujo (en tiempo real) y por lotes (históricos) con igual fiabilidad y expresividad.
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Procesamiento de flujo de eventos

Spark Streaming
Por The Apache Software Foundation
4.2/5
(40)
Descripción del producto
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.
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Categorías en común con SAS Event Stream Processing:
Procesamiento de flujo de eventos