Top 10 Alternatives et concurrents de Confluent

Top 10 Alternatives à Confluent récemment évaluées par la communauté G2

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Lenses
Par Lenses.io Ltd
4.2/5
(17)
Description du produit
Lenses, un produit pour rationaliser vos pipelines de données sur Kubernetes, connecte Kafka avec des systèmes externes et gère facilement votre cluster. La plateforme de streaming de données qui simplifie vos flux avec Kafka et Kubernetes ; n'importe quel flux, n'importe quelle donnée, un seul Lens.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Lenses est :
Plus utilisable
Plus facile à administrer
Plus facile de faire des affaires avec
Catégories en commun avec Confluent :
Traitement de flux d'événements
Analyse de flux
Traitement et distribution des grandes données

Apache Kafka
Par The Apache Software Foundation
4.5/5
(126)
Description du produit
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.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Apache Kafka est :
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Catégories en commun avec Confluent :
Traitement de flux d'événements
Analyse de flux

Amazon Kinesis Data Streams
Par Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(90)
Description du produit
Amazon Kinesis Data Streams est un service de données en streaming sans serveur qui facilite la capture, le traitement et le stockage des flux de données à n'importe quelle échelle.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Amazon Kinesis Data Streams est :
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Plus facile à administrer
Catégories en commun avec Confluent :
Traitement de flux d'événements
Analyse de flux
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Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Par Amazon Web Services (AWS)
4/5
(22)
Description du produit
Amazon Managed Streaming for Kafka (Amazon MSK) est un service entièrement géré qui vous permet de créer et d'exécuter facilement des applications utilisant Apache Kafka pour traiter des données en streaming. Apache Kafka est une plateforme open-source pour construire des pipelines de données en streaming en temps réel et des applications.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) est :
Meilleur en soutien
Plus facile à administrer
Plus facile à configurer
Catégories en commun avec Confluent :
Traitement de flux d'événements
Analyse de flux

Aiven for Apache Kafka
Par Aiven
4.3/5
(243)
Description du produit
Aiven pour Apache Kafka est une plateforme de streaming entièrement gérée, déployable dans le cloud de votre choix. Intégrez-le dans vos flux de travail existants en un clic, automatisez les tâches banales et concentrez-vous sur le développement de vos applications principales.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Aiven for Apache Kafka est :
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Plus facile de faire des affaires avec
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Catégories en commun avec Confluent :
Traitement de flux d'événements

Snowflake
Par Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Description du produit
La plateforme de Snowflake élimine les silos de données et simplifie les architectures, permettant ainsi aux organisations de tirer plus de valeur de leurs données. La plateforme est conçue comme un produit unique et unifié avec des automatisations qui réduisent la complexité et aident à garantir que tout fonctionne parfaitement. Pour prendre en charge une large gamme de charges de travail, elle est optimisée pour des performances à grande échelle, que l'on travaille avec SQL, Python ou d'autres langages. Et elle est connectée à l'échelle mondiale, permettant aux organisations d'accéder en toute sécurité au contenu le plus pertinent à travers les nuages et les régions, avec une expérience cohérente.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Snowflake est :
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Catégories en commun avec Confluent :
Traitement et distribution des grandes données
Analyse des Big Data

Databricks Data Intelligence Platform
Par Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Description du produit
Grandes données simples
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Databricks Data Intelligence Platform est :
Plus lent à atteindre le retour sur investissement
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Catégories en commun avec Confluent :
Traitement et distribution des grandes données
Analyse des Big Data

Alteryx
Par Alteryx
4.6/5
(671)
Description du produit
Alteryx génère des résultats commerciaux transformationnels grâce à l'analytique unifiée, à la science des données et à l'automatisation des processus.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Alteryx est :
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Catégories en commun avec Confluent :
Analyse des Big Data

Teradata Vantage
Par Teradata
4.3/5
(360)
Description du produit
La base de données Teradata gère facilement et efficacement des exigences de données complexes et simplifie la gestion de l'environnement d'entrepôt de données.
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Les commentateurs disent que par rapport à Confluent, Teradata Vantage est :
Plus lent à atteindre le retour sur investissement
Plus cher
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Catégories en commun avec Confluent :
Traitement et distribution des grandes données
Analyse des Big Data

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