Top 10 Alternativas y Competidores de Stream processing

Stream processing no es la única opción para Análisis de Flujos Software. Explora otras opciones y alternativas competidoras. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Stream processing incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a Stream processing es HubSpot Data Hub. Otras aplicaciones similares a Stream processing son Tealium Customer Data Hub, Spotfire Analytics, Evam, y Apache Kafka. Se pueden encontrar Stream processing alternativas en Análisis de Flujos Software pero también pueden estar en Herramientas de Visualización de Datos o en Software de Procesamiento de Flujos de Eventos.

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Mejores alternativas gratuitas y pagadas para Stream processing

HubSpot Data Hub
Tealium Customer Data Hub
Spotfire Analytics
Evam
Apache Kafka
IBM StreamSets
Confluent
Amazon OpenSearch Service

10 Principales alternativas a Stream processing recientemente reseñadas por la comunidad de G2

Explore las opciones a continuación. Basado en datos de revisores, puede ver cómo Stream processing se compara con la competencia y encuentre el mejor producto para su negocio.

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Por HubSpot

Descripción del producto

Categorías en común con Stream processing:

Análisis de Flujos

Tealium Customer Data Hub

Por Tealium

4.3/5

(412)

Descripción del producto

Categorías en común con Stream processing:

Por Spotfire

Descripción del producto

Categorías en común con Stream processing:

AWS Marketplace

Análisis de Flujos

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Apache Kafka

Por The Apache Software Foundation

4.5/5

(126)

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.

Categorías en común con Stream processing:

Por IBM

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.

Categorías en común con Stream processing:

Por Confluent

Descripción del producto

Categorías en común con Stream processing:

Análisis de Flujos

Amazon OpenSearch Service

Por Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(99)

Descripción del producto

Categorías en común con Stream processing:

Por Elastic

Descripción del producto

El Elastic Stack, comúnmente conocido como el ELK Stack, es un conjunto completo de herramientas de código abierto diseñado para la ingestión, almacenamiento, análisis y visualización de datos en tiempo real. Comprende Elasticsearch, Kibana, Beats y Logstash, permitiendo a los usuarios manejar datos de cualquier fuente y en cualquier formato de manera eficiente. Características y Funcionalidad Clave: - Elasticsearch: Un motor de búsqueda y análisis distribuido basado en JSON que permite el almacenamiento, búsqueda y análisis rápidos de grandes volúmenes de datos. - Kibana: Una interfaz de usuario extensible que proporciona potentes visualizaciones, paneles de control y herramientas de gestión para interpretar y presentar datos de manera efectiva. - Beats y Logstash: Herramientas de ingestión de datos que recopilan y procesan datos de diversas fuentes, transformándolos y enviándolos a Elasticsearch para su indexación. - Integraciones: Una multitud de integraciones preconstruidas que facilitan la recolección de datos y la conexión sin problemas con el Elastic Stack, permitiendo obtener rápidamente información. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: El Elastic Stack empodera a las organizaciones para aprovechar al máximo su potencial de datos al proporcionar una plataforma escalable y resiliente para la búsqueda y análisis en tiempo real. Aborda desafíos como la gestión de grandes conjuntos de datos, asegurando alta disponibilidad y entregando resultados de búsqueda relevantes rápidamente. Al ofrecer una solución unificada para la ingestión, almacenamiento, análisis y visualización de datos, el Elastic Stack permite a los usuarios obtener información procesable, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones informadas basadas en sus datos.

Categorías en común con Stream processing:

Análisis de Flujos

Amazon Kinesis Data Streams

Por Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(90)

Descripción del producto

Categorías en común con Stream processing:

Análisis de Flujos

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