Top 10 Alternatives et concurrents de Google Cloud Dataflow

Top 10 Alternatives à Google Cloud Dataflow récemment évaluées par la communauté G2

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Databricks
Par Databricks Inc.
4.6/5
(759)
Description du produit
Grandes données simples
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Les commentateurs disent que par rapport à Google Cloud Dataflow, Databricks est :
Plus utilisable
Plus facile à configurer
Plus cher
Catégories en commun avec Google Cloud Dataflow :
Traitement et distribution des grandes données

Apache Kafka
Par The Apache Software Foundation
4.5/5
(131)
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 Google Cloud Dataflow, Apache Kafka est :
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Catégories en commun avec Google Cloud Dataflow :
Traitement de flux d'événements

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 Google Cloud Dataflow, Amazon Kinesis Data Streams est :
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Plus facile à administrer
Meilleur en soutien
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Traitement de flux d'événements

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Amazon EMR
Par Amazon Web Services (AWS)
4.2/5
(68)
Description du produit
Amazon EMR est un service basé sur le web qui simplifie le traitement des big data, fournissant un cadre Hadoop géré qui rend facile, rapide et rentable la distribution et le traitement de vastes quantités de données à travers des instances Amazon EC2 dynamiquement évolutives.
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Les commentateurs disent que par rapport à Google Cloud Dataflow, Amazon EMR est :
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Plus cher
Catégories en commun avec Google Cloud Dataflow :
Traitement et distribution des grandes données

Confluent
Par Confluent
4.4/5
(114)
Description du produit
Une plateforme de données en continu.
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Catégories en commun avec Google Cloud Dataflow :
Traitement et distribution des grandes données
Traitement de flux d'événements

Control-M
Par BMC Software
4.3/5
(157)
Description du produit
Control-M simplifie l'orchestration des flux de travail des applications. Il facilite la définition, la planification, la gestion et la surveillance des flux de travail, assurant visibilité et fiabilité, et améliorant les SLA.
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Les commentateurs disent que par rapport à Google Cloud Dataflow, Control-M est :
Plus cher
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Plus facile à administrer
Catégories en commun avec Google Cloud Dataflow :
Traitement et distribution des grandes données

Microsoft SQL Server
Par Microsoft
4.4/5
(2,267)
Description du produit
SQL Server 2017 apporte la puissance de SQL Server à Windows, Linux et aux conteneurs Docker pour la première fois, permettant aux développeurs de créer des applications intelligentes en utilisant leur langage et environnement préférés. Découvrez des performances de pointe, soyez rassuré avec des fonctionnalités de sécurité innovantes, transformez votre entreprise avec l'IA intégrée, et fournissez des insights où que soient vos utilisateurs avec la BI mobile.
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Les commentateurs disent que par rapport à Google Cloud Dataflow, Microsoft SQL Server est :
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Plus cher
Plus facile à administrer
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Traitement et distribution des grandes données

Teradata Vantage
Par Teradata
4.3/5
(362)
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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Catégories en commun avec Google Cloud Dataflow :
Traitement et distribution des grandes données

Posit
Par Posit
4.5/5
(570)
Description du produit
En plus de notre logiciel de science des données open-source, RStudio produit RStudio Team, une plateforme modulaire unique de produits logiciels professionnels prêts pour l'entreprise qui permettent aux équipes d'adopter R, Python et d'autres logiciels de science des données open-source à grande échelle.
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Les commentateurs disent que par rapport à Google Cloud Dataflow, Posit est :
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Plus utilisable
Plus facile à administrer
Catégories en commun avec Google Cloud Dataflow :
Traitement et distribution des grandes données