Top 10 Alternatives et concurrents de SAS Event Stream Processing

Top 10 Alternatives à SAS Event Stream Processing récemment évaluées par la communauté G2

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Aiven for Apache Kafka
Par Aiven
4.3/5
(250)
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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Catégories en commun avec SAS Event Stream Processing :
Traitement de flux d'événements

Tray.ai
Par Tray.io
4.5/5
(158)
Description du produit
La plateforme Tray permet à chacun de faire plus, plus rapidement, en exploitant l'automatisation avec la principale plateforme d'automatisation générale à faible code.
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Traitement de flux d'événements

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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IBM StreamSets
Par IBM
4/5
(117)
Description du produit
StreamSets DataOps Platform est une plateforme d'ingénierie des données de bout en bout pour concevoir, déployer, exploiter et optimiser des pipelines de données afin de fournir des données en continu. StreamSets offre une vue unifiée pour les pipelines de traitement par lots, de streaming, de CDC, d'ETL et de ML avec une protection intégrée contre la dérive des données pour une transparence et un contrôle complets dans des environnements hybrides, sur site et multi-cloud.
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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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Traitement de flux d'événements

Ably Realtime
Par Ably Realtime
4.8/5
(67)
Description du produit
Ably est une plateforme de livraison de données en temps réel fournissant aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour créer, livrer et gérer des projets complexes. Ably résout les parties les plus difficiles pour qu'ils n'aient pas à le faire.
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Traitement de flux d'événements

Nexla
Par Nexla
4.6/5
(64)
Description du produit
Nexla surveille, s'adapte et transfère en toute sécurité les données entre les entreprises afin que vous puissiez vous concentrer sur le véritable travail.
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Traitement de flux d'événements

Google Cloud Dataflow
Par Google
4.2/5
(45)
Description du produit
Cloud Dataflow est un service entièrement géré pour transformer et enrichir les données en modes de flux (en temps réel) et par lots (historique) avec une fiabilité et une expressivité égales.
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Traitement de flux d'événements

Spark Streaming
Par The Apache Software Foundation
4.2/5
(40)
Description du produit
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.
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Catégories en commun avec SAS Event Stream Processing :
Traitement de flux d'événements