Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Comparer Amazon Kinesis Data StreamsetIBM Event Streams 
Produits en vedette
Sponsorisé
Vous voyez cette annonce en fonction de la pertinence du produit pour cette page. Le contenu sponsorisé ne reçoit aucun traitement préférentiel dans les évaluations de G2.
Kpow for Apache Kafka®
Visiter le site web
En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (37.5% des avis)
Entreprise (50.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Amazon Kinesis Data Streams
Note
(89)4.3 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (37.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Amazon Kinesis Data StreamsIBM Event Streams
Note
(13)4.3 sur 5
Segments de marché
Entreprise (50.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur IBM Event StreamsRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Amazon Kinesis Data Streams excelle dans le traitement en temps réel avec un score de 9,4, tandis qu'IBM Event Streams obtient un score parfait de 10,0, indiquant que la solution d'IBM peut offrir des capacités supérieures pour la gestion immédiate des données.
- Les critiques mentionnent que Kinesis a un fort score de traitement des données de 9,0, mais IBM Event Streams le surpasse légèrement avec un score de 9,2, suggérant qu'IBM peut fournir des fonctionnalités de gestion des données plus efficaces.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que Kinesis Data Streams a une note d'aisance d'utilisation plus basse (8,4) par rapport à IBM Event Streams (9,5), indiquant que les utilisateurs peuvent trouver l'interface d'IBM plus intuitive et conviviale.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que Kinesis Data Streams a un score de support utilisateur mobile plus bas (5,7) comparé à IBM Event Streams (7,0), ce qui peut affecter les utilisateurs qui nécessitent un accès mobile à leurs flux de données.
- Les critiques disent que Kinesis Data Streams offre des capacités d'intégration robustes avec un score de 8,7, mais IBM Event Streams brille avec un score plus élevé de 9,3, suggérant une meilleure compatibilité avec diverses sources de données et applications.
- Les utilisateurs rapportent que bien que Kinesis Data Streams ait un solide score de transformation des données de 9,2, IBM Event Streams est légèrement en retrait avec 8,7, indiquant que Kinesis peut fournir des outils plus puissants pour transformer les données en formats utilisables.
Amazon Kinesis Data Streams vs IBM Event Streams
- Les évaluateurs ont estimé que Amazon Kinesis Data Streams répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM Event Streams.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Amazon Kinesis Data Streams est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de IBM Event Streams à Amazon Kinesis Data Streams.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Amazon Kinesis Data Streams
Aucun tarif disponibleIBM Event Streams
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Amazon Kinesis Data Streams
Aucune information sur l'essai disponibleIBM Event Streams
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.1
52
8.3
12
Facilité d’utilisation
8.3
52
9.6
12
Facilité d’installation
8.6
19
Pas assez de données
Facilité d’administration
8.4
18
Pas assez de données
Qualité du service client
8.7
47
8.3
11
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
18
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
8.1
43
9.0
12
Fonctionnalités
Données
9.1
18
9.4
8
9.1
17
9.4
8
8.7
18
9.5
7
9.4
18
10.0
7
Analytics
8.9
12
8.3
8
Pas assez de données
Pas assez de données
Rapports de construction
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Amazon Kinesis Data StreamsetIBM Event Streams est catégorisé comme Traitement de flux d'événements
Catégories uniques
Amazon Kinesis Data Streams est catégorisé comme Analyse de flux
IBM Event Streams n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Amazon Kinesis Data Streams
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
IBM Event Streams
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
15.0%
Logiciels informatiques
15.0%
Services financiers
12.5%
Services aux consommateurs
5.0%
Bancaire
5.0%
Autre
47.5%
Technologies et services d’information
25.0%
Bancaire
16.7%
Consultation
8.3%
Textiles
8.3%
Santé, bien-être et forme physique
8.3%
Autre
33.3%
Meilleures alternatives
Discussions
Amazon Kinesis Data Streams n'a aucune discussion avec des réponses
IBM Event Streams n'a aucune discussion avec des réponses
À la recherche de informations sur les logiciels ?
Avec plus de 3 millions d'avis, nous pouvons fournir les détails spécifiques qui vous aident à prendre une décision éclairée d'achat de logiciel pour votre entreprise. Trouver le bon produit est important, laissez-nous vous aider.
ou continuer avec
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation et Politique de confidentialité
