Top 10 Alternatives et concurrents de Stream processing

Top 10 Alternatives à Stream processing récemment évaluées par la communauté G2

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HubSpot Data Hub
Par HubSpot
4.5/5
(570)
Description du produit
HubSpot Operations Hub vous permet de garder tous vos contacts en synchronisation bidirectionnelle en temps réel, que vous utilisiez (Gmail/Outlook, Salesforce, Pipedrive, Constant Contact, Prosperworks, HubSpot, MailChimp ou ActiveCampaign pour n'en nommer que quelques-uns).
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Catégories en commun avec Stream processing :
Analyse de flux

Tealium Customer Data Hub
Par Tealium
4.3/5
(411)
Description du produit
Tealium AudienceStream™ est la plateforme de données client leader sur le marché, combinant des capacités robustes de gestion d'audience et d'enrichissement de données, ce qui permet d'obtenir des profils clients unifiés et la capacité de prendre des mesures immédiates et pertinentes.
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Catégories en commun avec Stream processing :
Analyse de flux

Spotfire Analytics
Par Spotfire
4.2/5
(363)
Description du produit
Découverte de données en libre-service. Le plus rapide vers des insights exploitables. Analyse de données collaborative, prédictive et axée sur les événements - sans dépendance à l'informatique.
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Catégories en commun avec Stream processing :
AWS Marketplace
Analyse de flux
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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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Catégories en commun avec Stream processing :
Analyse de flux

IBM StreamSets
Par IBM
4/5
(116)
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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Catégories en commun avec Stream processing :
Analyse de flux

Confluent
Par Confluent
4.4/5
(113)
Description du produit
Une plateforme de données en continu.
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Catégories en commun avec Stream processing :
Analyse de flux

Amazon OpenSearch Service
Par Amazon Web Services (AWS)
4.2/5
(99)
Description du produit
Amazon OpenSearch Service facilite le déploiement, la sécurisation, l'exploitation et la mise à l'échelle d'Elasticsearch pour l'analyse des journaux, la recherche en texte intégral, la surveillance des applications, et plus encore.
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Catégories en commun avec Stream processing :
Analyse de flux

Elastic Stack
Par Elastic
4.5/5
(95)
Description du produit
La suite Elastic, communément appelée la suite ELK, est un ensemble complet d'outils open-source conçus pour l'ingestion, le stockage, l'analyse et la visualisation des données en temps réel. Elle comprend Elasticsearch, Kibana, Beats et Logstash, permettant aux utilisateurs de gérer efficacement les données de n'importe quelle source et dans n'importe quel format. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Elasticsearch : Un moteur de recherche et d'analyse distribué basé sur JSON qui permet un stockage, une recherche et une analyse rapides de grands volumes de données. - Kibana : Une interface utilisateur extensible qui offre des visualisations puissantes, des tableaux de bord et des outils de gestion pour interpréter et présenter les données efficacement. - Beats et Logstash : Des outils d'ingestion de données qui collectent et traitent les données de diverses sources, les transformant et les transmettant à Elasticsearch pour l'indexation. - Intégrations : Une multitude d'intégrations préconstruites qui facilitent la collecte de données et la connexion transparente avec la suite Elastic, permettant des insights rapides. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : La suite Elastic permet aux organisations de tirer pleinement parti de leurs données en fournissant une plateforme évolutive et résiliente pour la recherche et l'analyse en temps réel. Elle répond à des défis tels que la gestion de grands ensembles de données, l'assurance d'une haute disponibilité et la fourniture rapide de résultats de recherche pertinents. En offrant une solution unifiée pour l'ingestion, le stockage, l'analyse et la visualisation des données, la suite Elastic permet aux utilisateurs d'obtenir des insights exploitables, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de prendre des décisions éclairées basées sur leurs données.
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Catégories en commun avec Stream processing :
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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Catégories en commun avec Stream processing :
Analyse de flux

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