# Meilleur Logiciel de traitement de flux d'événements pour les petites entreprises *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les produits classés dans la catégorie globale Traitement de flux d'événements sont similaires à bien des égards et aident les entreprises de toutes tailles à résoudre leurs problèmes commerciaux. Cependant, les fonctionnalités, les tarifs, la configuration et l'installation des petites entreprises diffèrent de celles des autres tailles d'entreprises, c'est pourquoi nous aidons les acheteurs à trouver le bon produit pour les petites entreprises Traitement de flux d'événements afin de répondre à leurs besoins. Comparez les évaluations de produits basées sur les avis des utilisateurs d'entreprise ou contactez l'un des conseillers d'achat de G2 pour trouver les bonnes solutions dans la catégorie petites entreprises Traitement de flux d'événements. En plus de répondre aux critères d'inclusion dans la catégorie Logiciel de traitement de flux d'événements, pour être inclus dans la catégorie petites entreprises Logiciel de traitement de flux d'événements, un produit doit avoir au moins 10 avis laissés par un évaluateur d'une petite entreprise. ## How Many Logiciel de traitement de flux d'événements 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**: Marché intermédiaire 55% │ Entreprise 25% │ Petite entreprise 20% - **Top Trending Product**: Google Cloud Dataflow (+0.007) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Logiciel de traitement de flux d'événements Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 2,300+ Avis authentiques - 70+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Logiciel de traitement de flux d'événements Is Best for Your Use Case? - **Idéal pour les petites entreprises :** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Idéal pour les entreprises de taille moyenne :** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Idéal pour les entreprises :** [IBM StreamSets](https://www.g2.com/fr/products/ibm-streamsets/reviews) - **Satisfaction utilisateur la plus élevée :** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) --- **Sponsored** ### Kpow for Apache Kafka® Kpow est un outil de gestion Kafka d'entreprise sophistiqué conçu pour améliorer l'expérience des équipes d'ingénierie en fournissant une solution complète pour gérer, surveiller, explorer et sécuriser les environnements Kafka. Cette application web basée sur la JVM sert de console tout-en-un, permettant aux ingénieurs Kafka de disposer des capacités nécessaires pour rationaliser leurs opérations et améliorer leur productivité. Principalement destiné aux équipes d'ingénierie travaillant avec Kafka, Kpow aborde les complexités de la gestion de plusieurs clusters Kafka, registres de schémas et installations de connexion. Avec Kpow, les utilisateurs peuvent surveiller et contrôler efficacement leurs ressources Kafka depuis une interface unique, simplifiant le processus de gestion et réduisant le temps consacré aux tâches routinières. L'outil est particulièrement bénéfique pour les organisations qui dépendent fortement de Kafka pour le streaming et le traitement des données, car il fournit des fonctionnalités essentielles qui améliorent l'observabilité et l'efficacité opérationnelle. L'une des caractéristiques remarquables de Kpow est ses capacités de surveillance et de visualisation en temps réel. Les utilisateurs peuvent rapidement identifier les brokers déséquilibrés et obtenir des informations sur la façon dont les données sont distribuées à travers leurs topologies Kafka Streams. Ce niveau de visibilité est crucial pour diagnostiquer les problèmes de production et optimiser les performances. Les fonctionnalités de recherche avancées de Kpow, y compris Data Inspect, Streaming Search et kREPL, permettent aux utilisateurs de rechercher dans de vastes quantités de messages à des vitesses remarquables, permettant un dépannage rapide et une analyse des données. Kpow accorde également la priorité à la sécurité et au contrôle d'accès, ce qui le rend adapté aux environnements d'entreprise. Il s'intègre parfaitement aux fournisseurs d'authentification standard et offre des contrôles d'accès basés sur les rôles, garantissant que les actions des utilisateurs peuvent être finement ajustées pour répondre aux exigences de sécurité organisationnelles. Des fonctionnalités de sécurité supplémentaires, telles que le masquage des données et les journaux d'audit, renforcent encore la capacité de l'outil à fonctionner dans des environnements sensibles, y compris les installations isolées. L'installation de Kpow est simple, nécessitant seulement un conteneur Docker ou un fichier JAR, qui fonctionne efficacement avec des exigences minimales de ressources de 1 Go de mémoire et 1 CPU pour une utilisation en production. Cette facilité de déploiement, combinée à ses fonctionnalités puissantes, positionne Kpow comme un atout précieux pour les organisations cherchant à maximiser leur infrastructure Kafka tout en maintenant une sécurité robuste et un contrôle opérationnel. [Visiter le site web](https://www.g2.com/fr/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%2Ffr%2Fcategories%2Fevent-stream-processing%2Fsmall-business&secure%5Btoken%5D=e5b547a1c9681e2fab82ca80359aa227826316c062f8dfde7a739f4f7dbcda3a&secure%5Burl%5D=http%3A%2F%2Ffactorhouse.io%2F&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Logiciel de traitement de flux d'événements Products in 2026? ### 1. [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) Aiven pour Apache Kafka® est un service de streaming d'événements distribué entièrement géré, qui peut être déployé dans le cloud de votre choix. Aiven pour Apache Kafka est idéal pour les applications pilotées par événements, le transfert de données quasi en temps réel et les pipelines de données, l'analyse en streaming, et tout cas d'utilisation nécessitant le déplacement de grandes quantités de données en temps réel entre applications et systèmes. Avec Aiven pour Apache Kafka, vous pouvez configurer des clusters Kafka entièrement gérés en moins de 10 minutes — en utilisant la console web Aiven ou de manière programmatique via l'API d'Aiven, CLI, fournisseur Terraform ou opérateur Kubernetes. Vous pouvez facilement le connecter à votre pile technologique existante avec un service Apache Kafka Connect entièrement géré avec plus de 30 connecteurs. La surveillance de vos clusters avec des journaux et des métriques est également disponible dès le départ via plusieurs intégrations de services. Accédez à un écosystème open source complet de technologies et d'outils de streaming autour d'Apache Kafka pour gérer et exploiter pleinement une infrastructure de données en temps réel à grande échelle en utilisant : Aiven pour Apache Kafka : le cadre de streaming d'événements principal vous permettant de transporter des données au sein de votre organisation Aiven pour Apache Kafka Connect : un service distribué entièrement géré et entièrement open source vous permettant d'intégrer vos sources et puits de données existants de manière transparente avec Aiven pour Apache Kafka. Aiven pour Apache Kafka MirrorMaker2 : un service de réplication de données distribué entièrement géré et entièrement open source pour la réplication de données de cluster à cluster, la reprise après sinistre et la proximité géographique à travers plusieurs régions. Karapace® : un registre de schémas Kafka entièrement open source auquel les applications peuvent accéder pour sérialiser et désérialiser des messages avec des formats populaires tels que AVRO, Protobuf et JSON. Aiven pour Apache Flink® : un moteur SQL de streaming entièrement géré et entièrement open source pour le traitement de flux d'état sur vos flux de données. Klaw : un outil de gouvernance des données open source qui aide les entreprises à exercer la gouvernance des sujets et des schémas Apache Kafka®. Aiven est conforme aux normes ISO / IEC 27001: 2013, SOC 2, HIPAA, GDPR et CCPA. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 244 **How Do G2 Users Rate Aiven for Apache Kafka?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Aiven for Apache Kafka?** - **Vendeur:** [Aiven](https://www.g2.com/fr/sellers/aiven) - **Site Web de l'entreprise:** https://aiven.io/ - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 29% Petite entreprise #### What Are Aiven for Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Configurer la facilité (29 reviews) - Facilité d'utilisation (24 reviews) - Mise à l'échelle (17 reviews) - Facilité de gestion (14 reviews) - Fiabilité (14 reviews) **Cons:** - Cher (28 reviews) - Documentation médiocre (8 reviews) - Fonctionnalités limitées (7 reviews) - Complexité (6 reviews) - Pas convivial (5 reviews) ### 2. [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://www.g2.com/fr/products/amazon-managed-streaming-for-apache-kafka-amazon-msk/reviews) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) est un service de données en streaming d'AWS qui gère l'infrastructure et les opérations d'Apache Kafka, facilitant ainsi l'exécution d'applications Apache Kafka et de connecteurs Kafka Connect sur AWS pour les développeurs et les gestionnaires DevOps, sans avoir besoin de devenir experts dans l'exploitation d'Apache Kafka. Amazon MSK exploite, maintient et évolue les clusters Apache Kafka, fournit des fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise prêtes à l'emploi, et dispose d'intégrations AWS intégrées qui accélèrent le développement d'applications de données en streaming. Vous pouvez migrer des charges de travail Apache Kafka existantes et des connecteurs Kafka Connect vers Amazon MSK, ou créer de nouveaux à partir de zéro. Il n'y a pas de frais de transfert de données pour le trafic intra-cluster, et aucun engagement ou paiement initial requis. Vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 36% Marché intermédiaire #### What Are Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)'s Pros and Cons? **Pros:** - Services Cloud (1 reviews) - Facilité d'entretien (1 reviews) - Facilité de gestion (1 reviews) - Fiabilité (1 reviews) - Évolutivité (1 reviews) **Cons:** - Cher (1 reviews) - Limitations (1 reviews) - Contrôle limité (1 reviews) ### 3. [Confluent](https://www.g2.com/fr/products/confluent/reviews) Service cloud-native pour les données en mouvement créé par les créateurs originaux d'Apache Kafka® Les consommateurs d'aujourd'hui ont le monde à portée de main et ont des attentes impitoyables pour des expériences de marque en temps réel de bout en bout. Les données en mouvement sont l'ingrédient sous-jacent et fondamental de toute expérience client véritablement connectée. Elles fournissent un flux continu de flux d'événements en temps réel couplé à un traitement de flux en temps réel pour alimenter les opérations backend axées sur les données et les expériences frontend riches nécessaires à toute entreprise pour réussir dans les marchés compétitifs et axés sur le consommateur d'aujourd'hui. Conçu par les créateurs originaux d'Apache Kafka, Confluent Cloud est un service cloud-native entièrement géré pour connecter et traiter toutes vos données en temps réel, partout où elles sont nécessaires. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **How Do G2 Users Rate Confluent?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Confluent?** - **Vendeur:** [Confluent](https://www.g2.com/fr/sellers/confluent) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: CFLT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 36% Entreprise, 34% Petite entreprise #### What Are Confluent's Pros and Cons? **Pros:** - Informatique en nuage (1 reviews) - Services Cloud (1 reviews) - Connecteurs (1 reviews) - Intégration de données (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) **Cons:** - Estimation des coûts (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Difficultés initiales (1 reviews) - Manque de fonctionnalités (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) ### 4. [Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/apache-kafka/reviews) Apache Kafka est une plateforme de diffusion d'événements distribuée open-source développée par la Fondation Apache. Elle est conçue pour gérer des flux de données en temps réel avec un débit élevé et une faible latence, ce qui la rend idéale pour construire des pipelines de données, des analyses en streaming et intégrer des données à travers divers systèmes. Kafka permet aux organisations de publier, stocker et traiter des flux d'enregistrements de manière tolérante aux pannes et évolutive, soutenant des applications critiques dans des industries variées. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Haut débit et faible latence : Kafka délivre des messages à un débit limité par le réseau avec des latences aussi basses que 2 millisecondes, assurant un traitement efficace des données. - Scalabilité : Il peut faire évoluer des clusters de production jusqu'à des milliers de courtiers, gérant des trillions de messages par jour et des pétaoctets de données, tout en élargissant et contractant de manière élastique les capacités de stockage et de traitement. - Stockage durable : Kafka stocke les flux de données en toute sécurité dans un cluster distribué, durable et tolérant aux pannes, assurant l'intégrité et la disponibilité des données. - Haute disponibilité : La plateforme supporte l'extension efficace des clusters sur des zones de disponibilité et connecte des clusters séparés à travers des régions géographiques, améliorant la résilience. - Traitement de flux : Kafka offre des capacités de traitement de flux intégrées via l'API Kafka Streams, permettant des opérations comme les jointures, les agrégations, les filtres et les transformations avec un traitement basé sur le temps des événements et des sémantiques exactement-une-fois. - Connectivité : Avec Kafka Connect, il s'intègre parfaitement avec des centaines de sources et de puits d'événements, y compris des bases de données, des systèmes de messagerie et des services de stockage cloud. Valeur principale et solutions fournies : Apache Kafka répond aux défis de la gestion des flux de données en temps réel en offrant une plateforme unifiée qui combine messagerie, stockage et traitement de flux. Il permet aux organisations de : - Construire des pipelines de données en temps réel : Faciliter le flux continu de données entre les systèmes, assurant une livraison de données opportune et fiable. - Mettre en œuvre des analyses en streaming : Analyser et traiter des flux de données en temps réel, permettant des insights et des actions immédiates. - Assurer l'intégration des données : Connecter de manière transparente diverses sources et puits de données, promouvant un écosystème de données cohérent. - Soutenir des applications critiques : Fournir une infrastructure robuste et tolérante aux pannes capable de gérer des données à haut volume et haute vitesse, essentielle pour les opérations commerciales critiques. En tirant parti des capacités de Kafka, les organisations peuvent moderniser leurs architectures de données, améliorer l'efficacité opérationnelle et stimuler l'innovation grâce au traitement et à l'analyse des données en temps réel. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 126 **How Do G2 Users Rate Apache Kafka?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Apache Kafka?** - **Vendeur:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/fr/sellers/the-apache-software-foundation) - **Année de fondation:** 1999 - **Emplacement du siège social:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 47% Entreprise, 33% Marché intermédiaire #### What Are Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Évolutivité (5 reviews) - Données en temps réel (3 reviews) - Intégrations faciles (2 reviews) - Performance (2 reviews) - Efficacité de la performance (2 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Problèmes de gestion des données (1 reviews) - Déboguer les problèmes (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) ### 5. [Ably Realtime](https://www.g2.com/fr/products/ably-realtime/reviews) Ably est la plateforme d'expérience en temps réel par excellence, desservant plus de 2 milliards d'appareils chaque mois. Des entreprises comme HubSpot, NASCAR et Webflow font confiance à Ably pour alimenter leurs applications critiques : de manière fiable, sécurisée et à grande échelle. Construisez des expériences en temps réel composables avec des API et SDK simples. Du Pub/Sub et Chat au Transport AI pour les applications agentiques, Espaces pour la collaboration, et LiveSync pour la synchronisation base de données-frontend. Tout cela soutenu par un historique de plus de 5 ans sans panne mondiale et une latence de livraison de message de 6,5 ms. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 67 **How Do G2 Users Rate Ably Realtime?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Ably Realtime?** - **Vendeur:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/fr/sellers/ably-realtime) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Twitter:** @ablyrealtime (1,854 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ably-realtime (119 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 45% Petite entreprise, 28% Marché intermédiaire #### What Are Ably Realtime's Pros and Cons? **Pros:** - Support client (14 reviews) - Facilité d'utilisation (14 reviews) - Intégrations faciles (13 reviews) - Fiabilité (11 reviews) - Communication rapide (8 reviews) **Cons:** - Cher (6 reviews) - Problèmes de tarification (4 reviews) - Problèmes de gestion des données (2 reviews) - Courbe d'apprentissage (2 reviews) - Limitations (2 reviews) ### 6. [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/fr/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) Amazon Kinesis Data Streams est un service de données en streaming massivement évolutif, durable et à faible coût. Kinesis Data Streams peut capturer en continu des gigaoctets de données par seconde à partir de centaines de milliers de sources, telles que les flux de clics de sites web, les flux d'événements de bases de données, les transactions financières, les flux de médias sociaux, les journaux informatiques et les événements de suivi de localisation. Les données collectées sont disponibles en millisecondes pour permettre des cas d'utilisation d'analytique en temps réel, tels que les tableaux de bord en temps réel, la détection d'anomalies en temps réel, la tarification dynamique. Les clients exécutent plus de deux millions de flux uniques et traitent des dizaines de pétaoctets de données par jour avec Amazon Kinesis Data Streams. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 81 **How Do G2 Users Rate Amazon Kinesis Data Streams?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Kinesis Data Streams?** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 37% Entreprise, 37% Marché intermédiaire #### What Are Amazon Kinesis Data Streams's Pros and Cons? **Pros:** - Données en temps réel (2 reviews) - Traitement en temps réel (2 reviews) - Diffusion en temps réel (2 reviews) - Diffusion en continu (2 reviews) - Intégration API (1 reviews) **Cons:** - Configuration difficile (2 reviews) - Cher (2 reviews) - Apprentissage intensif en ressources (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Problèmes de complexité (1 reviews) ### 7. [Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/red-hat-openshift-streams-for-apache-kafka/reviews) Red Hat® OpenShift® Streams pour Apache Kafka est un service cloud géré qui offre une expérience développeur simplifiée pour créer, déployer et faire évoluer de nouvelles applications cloud-native ou moderniser des systèmes existants. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **Vendeur:** [Red Hat](https://www.g2.com/fr/sellers/red-hat) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (300,265 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 42% Petite entreprise, 38% Entreprise ### 8. [Spark Streaming](https://www.g2.com/fr/products/spark-streaming/reviews) Spark Streaming apporte l'API intégrée au langage d'Apache Spark au traitement de flux, vous permettant d'écrire des tâches de streaming de la même manière que vous écrivez des tâches par lots. Il prend en charge Java, Scala et Python. Spark Streaming récupère à la fois le travail perdu et l'état de l'opérateur (par exemple, les fenêtres glissantes) dès le départ, sans code supplémentaire de votre part. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Spark Streaming?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Spark Streaming?** - **Vendeur:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/fr/sellers/the-apache-software-foundation) - **Année de fondation:** 1999 - **Emplacement du siège social:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 43% Marché intermédiaire, 30% Petite entreprise ### 9. [InfinyOn Cloud](https://www.g2.com/fr/products/infinyon-cloud/reviews) InfinyOn, une entreprise de streaming de données en temps réel, a conçu une plateforme programmable pour les données en mouvement qui est construite sur Rust et permet une intelligence continue pour les applications connectées. Les SmartModules permettent aux entreprises de programmer intelligemment leurs pipelines de données à mesure que les données circulent entre les producteurs et les consommateurs en temps réel. Avec Fluvio OSS ou InfinyOn Cloud, les entreprises peuvent rapidement corréler les événements, appliquer l'intelligence d'affaires et en tirer de la valeur au fur et à mesure qu'ils se produisent. Notre mission est d'accélérer la transition mondiale vers l'économie en temps réel. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 15 **How Do G2 Users Rate InfinyOn Cloud?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Sources de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Traitement des données:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Traitement en temps réel:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind InfinyOn Cloud?** - **Vendeur:** [InfinyOn](https://www.g2.com/fr/sellers/infinyon) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, US - **Twitter:** @infinyon (416 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infinyon/ (10 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 73% Petite entreprise, 20% Marché intermédiaire ## What Is Logiciel de traitement de flux d'événements? [Logiciel de Big Data](https://www.g2.com/fr/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Logiciel de traitement de flux d'événements? - [Traitement et distribution des mégadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/big-data-processing-and-distribution) - [Outils ETL](https://www.g2.com/fr/categories/etl-tools) - [Analyse de flux Software](https://www.g2.com/fr/categories/stream-analytics) --- ## How Do You Choose the Right Logiciel de traitement de flux d'événements? ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de traitement de flux d'événements ### Qu'est-ce que le logiciel de traitement de flux d'événements ? Les données sont stockées et ensuite traitées avec des outils de traitement de données traditionnels. Cette méthode n'est pas efficace lorsque les données changent constamment, car au moment où les données ont été stockées et analysées, elles ont probablement déjà changé et sont devenues obsolètes. Le traitement de flux d'événements, également connu sous le nom de traitement de flux, aide à atténuer ces préoccupations en traitant les données lorsqu'elles sont en mouvement. Contrairement au traitement par lots, qui se concentre sur les données au repos, le traitement de flux permet le traitement d'un flux ininterrompu d'enregistrements. Avec le traitement de flux d'événements, les données arrivent constamment, l'accent étant mis sur l'identification de la manière dont les données ont changé au fil du temps ou sur la détection d'anomalies dans les données historiques, ou les deux. Principaux avantages du logiciel de traitement de flux d'événements - Permettre une latence extrêmement faible - Analyser les données en temps réel - Évoluer le traitement des données, donnant à l'utilisateur la capacité de gérer n'importe quelle quantité de données en streaming et de traiter des données provenant de nombreuses sources ### Pourquoi utiliser un logiciel de traitement de flux d'événements ? Le logiciel de traitement de flux d'événements est incomplet sans la capacité de manipuler les données à leur arrivée. Ce logiciel aide au traitement à la volée, permettant aux utilisateurs d'agréger, de réaliser des jointures de données au sein d'un flux, et plus encore. Les utilisateurs exploitent les outils de traitement de flux pour traiter les données transférées entre une gamme complète de points d'extrémité et de dispositifs de l'internet des objets (IoT), y compris les voitures intelligentes, les machines ou les appareils ménagers. Le traitement des données en temps réel est essentiel lorsque les entreprises souhaitent obtenir une vision plus approfondie de leurs données ; il est également utile lorsque le temps est essentiel, par exemple dans le cas des entreprises de vente au détail cherchant à maintenir un enregistrement constant et cohérent de leur inventaire sur plusieurs canaux. **Obtenez des informations à partir des données —** Les utilisateurs exploitent le logiciel de traitement de flux d'événements comme un tampon pour connecter les nombreuses sources de données d'une entreprise à une solution de stockage de données, telle qu'un lac de données. Du visionnage de films sur un service de streaming aux trajets en taxi sur une application de covoiturage, ces données peuvent être utilisées pour l'identification de modèles et pour éclairer les décisions commerciales. **Intégration en temps réel —** Grâce à la collecte continue de données à partir de sources de données, telles que des bases de données, des capteurs, des systèmes de messagerie et des journaux, les utilisateurs peuvent s'assurer que leurs applications qui dépendent de ces données sont à jour. **Contrôler les flux de données —** Le logiciel de traitement de flux d'événements facilite la création, la visualisation, la surveillance et la maintenance des flux de données. ### Qui utilise le logiciel de traitement de flux d'événements ? Les utilisateurs professionnels travaillant avec des données utilisent le logiciel de traitement de flux d'événements qui leur donne accès aux données en temps réel. **Développeurs —** Les développeurs cherchant à créer des applications de streaming d'événements qui dépendent du flux de grandes données bénéficient du logiciel de traitement de flux d'événements. Par exemple, le traitement par lots ne sert pas bien une application visant à fournir des recommandations basées sur des données en temps réel. Par conséquent, les développeurs comptent sur le logiciel de traitement de flux d'événements pour gérer au mieux ces données et les traiter de manière efficace et efficiente. **Analystes —** Pour analyser les grandes données à mesure qu'elles arrivent, les analystes doivent utiliser un outil qui traite les données. Avec le logiciel de traitement de flux d'événements, ils sont équipés des outils appropriés pour intégrer les données dans leurs plateformes d'analyse. **Ingénieurs en apprentissage automatique —** Les données sont un élément clé de la formation et du développement des modèles d'apprentissage automatique. Avoir le bon logiciel de traitement des données en place est une partie importante de ce processus. ### Types de logiciels de traitement de flux d'événements Il existe différentes méthodes ou manières dont le traitement de flux a lieu. **Analyse au repos —** Comme l'analyse des journaux, l'analyse au repos examine les données historiques pour trouver des tendances. **Analyse en flux —** Une forme d'analyse plus complexe se produit avec l'analyse en flux dans laquelle les flux de données entre ou à travers les dispositifs sont analysés. **Analyse en périphérie —** Cette méthode a l'avantage supplémentaire de potentiellement réduire la latence pour les données traitées sur l'appareil (par exemple un dispositif IoT), car les données n'ont pas nécessairement besoin d'être envoyées vers le cloud. ### Fonctionnalités du logiciel de traitement de flux d'événements Le logiciel de traitement de flux d'événements, avec le traitement en son cœur, fournit aux utilisateurs les capacités dont ils ont besoin pour intégrer leurs données à des fins telles que l'analyse et le développement d'applications. Les fonctionnalités suivantes aident à faciliter ces tâches : **Connecteurs —** Avec des connecteurs vers une large gamme de systèmes centraux (par exemple, via une API), les utilisateurs étendent la portée des actifs d'entreprise existants. **Métriques —** Les métriques aident les utilisateurs à analyser le traitement pour en évaluer la performance. **Capture de données modifiées (CDC) —** La CDC transforme les bases de données en une source de données en streaming où chaque nouvelle transaction est livrée au logiciel de traitement de flux d'événements instantanément. **Validation des données —** La validation des données permet aux utilisateurs de visualiser le flux de données et de s'assurer que leurs données et la livraison des données sont validées. **Canaux de données préconstruits —** Certaines outils fournissent des canaux de données préconstruits pour permettre des charges de travail opérationnelles dans le cloud. ### Tendances liées au logiciel de traitement de flux d'événements Bien que les données existent sous une forme ou une autre depuis longtemps, le volume, la vitesse et la variété dus à des innovations comme l'IoT sont sans précédent. En tant que tel, la technologie comme l'intelligence artificielle (IA) aide à rendre la gestion et le traitement des données gérables. **Internet des objets (IoT) —** Avec la prolifération de l'IoT vient la prolifération de types de données variés. Le logiciel de traitement de flux d'événements doit faciliter le traitement de ces types de données multiformes. De plus, les données IoT sont généralement rapides et changent fréquemment. Il est crucial que ces solutions offrent la capacité d'ingérer et d'intégrer ce type de données. **IA intégrée —** Les fonctionnalités d'apprentissage machine et profond sont de plus en plus intégrées dans presque tous les types de logiciels, que l'utilisateur en soit conscient ou non. L'utilisation de l'IA intégrée dans des logiciels comme les solutions CRM, d'automatisation du marketing et d'analyse permet aux utilisateurs de rationaliser les processus, d'automatiser certaines tâches et de gagner un avantage concurrentiel avec des capacités prédictives. Les outils d'intégration de données comme le logiciel de traitement de flux d'événements deviendront de plus en plus importants, car l'IA est alimentée par les données. L'IA intégrée pourrait progressivement se développer de la même manière que le déploiement dans le cloud et les capacités mobiles l'ont fait au cours de la dernière décennie environ. Finalement, les fournisseurs pourraient ne pas avoir besoin de mettre en avant les avantages de leurs produits en matière d'apprentissage machine, car cela pourrait simplement être supposé et attendu. **Offres en libre-service —** Comme avec d'autres types d'outils de données (tels que les plateformes d'analyse), il y a une tendance croissante pour que le logiciel soit de nature en libre-service. Cela signifie que les non-professionnels devraient pouvoir utiliser l'outil facilement avec peu ou pas de support informatique pour le configurer. Avec des interfaces de glisser-déposer ou des configurations hautement personnalisables, les utilisateurs professionnels moyens sont habilités par des capacités d'analyse statistique. ### Problèmes potentiels avec le logiciel de traitement de flux d'événements **Organisation des données —** Il peut être difficile d'organiser les données de manière à ce qu'elles soient facilement accessibles et d'exploiter de grands ensembles de données contenant des données historiques et en temps réel. Les entreprises doivent souvent construire un entrepôt de données ou un lac de données qui combine toutes les sources de données disparates pour un accès facile. Cela nécessite des employés hautement qualifiés. **Problèmes de déploiement —** Le logiciel de recherche nécessite beaucoup de travail de la part d'une équipe de développement qualifiée ou du personnel de support du fournisseur pour déployer correctement la solution, surtout si les données sont particulièrement désordonnées. Certaines données peuvent manquer de compatibilité avec différents produits tandis que certaines solutions peuvent être conçues pour différents types de données. Par exemple, certaines solutions peuvent ne pas être optimisées pour les données non structurées, tandis que d'autres peuvent être le meilleur choix pour les données numériques. ### Logiciels et services liés au logiciel de traitement de flux d'événements Les solutions suivantes peuvent être utilisées en conjonction avec ou à la place des produits de cette catégorie pour pouvoir intégrer et analyser les données. **Logiciel d'analyse de flux —** [Le logiciel d'analyse de flux](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) aide les utilisateurs à rechercher des outils spécifiquement conçus pour analyser, plutôt que simplement traiter les données en temps réel. Ces outils aident les utilisateurs à analyser les données en transfert via des API, entre applications, et plus encore. Ce logiciel est utile avec les données IoT qui nécessitent une analyse fréquente en temps réel. **Plateformes d'intégration de grandes données —** [Les plateformes d'intégration de grandes données](https://www.g2.com/categories/big-data-integration-platform) sont robustes et aident les utilisateurs à gérer et stocker de grands clusters de données et à les utiliser dans des applications cloud. **Plateformes d'analyse —** [Les plateformes d'analyse](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) incluent des intégrations de grandes données, mais sont des outils à portée plus large qui facilitent cinq éléments : la préparation des données, la modélisation des données, le mélange des données, la visualisation des données et la livraison des insights. **Logiciel d'analyse des journaux —** [Le logiciel d'analyse des journaux](https://www.g2.com/categories/log-analysis) est un outil qui donne aux utilisateurs la capacité d'analyser les fichiers journaux. Ce type de logiciel inclut des visualisations et est particulièrement utile pour la surveillance et les alertes. **Logiciel de préparation des données —** Les solutions clés nécessaires pour une analyse facile des données sont [le logiciel de préparation des données](https://www.g2.com/categories/data-preparation) et d'autres outils de gestion des données connexes. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Les outils de préparation des données sont utilisés par les informaticiens ou les analystes de données chargés d'utiliser des outils de business intelligence. Certaines plateformes de business intelligence offrent des fonctionnalités de préparation des données, mais les entreprises avec une large gamme de sources de données optent souvent pour un outil de préparation des données dédié. **Entrepôts de données —** La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates. Pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en œuvre [un logiciel d'entrepôt de données](https://www.g2.com/categories/data-warehouse). Les entrepôts de données hébergent des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, permettant aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est cruciale pour la qualité des données ingérées par le logiciel d'analyse.