# Migliori Software di elaborazione del flusso di eventi per piccole imprese *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* I prodotti classificati nella categoria generale Elaborazione del flusso di eventi sono simili sotto molti aspetti e aiutano le aziende di tutte le dimensioni a risolvere i loro problemi aziendali. Tuttavia, le caratteristiche, i prezzi, l'installazione e la configurazione per le piccole imprese differiscono da quelle di altre dimensioni aziendali, motivo per cui abbiniamo gli acquirenti al giusto Small Business Elaborazione del flusso di eventi per soddisfare le loro esigenze. Confronta le valutazioni dei prodotti basate sulle recensioni degli utenti aziendali o connettiti con uno dei consulenti di acquisto di G2 per trovare le soluzioni giuste nella categoria Small Business Elaborazione del flusso di eventi. Oltre a qualificarsi per l'inclusione nella categoria Software di elaborazione del flusso di eventi, per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Small Business Software di elaborazione del flusso di eventi, un prodotto deve avere almeno 10 recensioni lasciate da un revisore di una piccola impresa. ## How Many Software di elaborazione del flusso di eventi Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 70 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.37/5 (↓0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 17 - **Buyer Segments**: Mercato Medio 55% │ Impresa 25% │ Piccola Impresa 20% - **Top Trending Product**: Google Cloud Dataflow (+0.007) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software di elaborazione del flusso di eventi Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 2,300+ Recensioni autentiche - 70+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Which Software di elaborazione del flusso di eventi Is Best for Your Use Case? - **Migliore per le piccole imprese:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Migliore per il mercato medio:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Migliore per le imprese:** [IBM StreamSets](https://www.g2.com/it/products/ibm-streamsets/reviews) - **Massima soddisfazione degli utenti:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) --- **Sponsored** ### Kpow for Apache Kafka® Kpow è uno strumento sofisticato per la gestione di Kafka a livello aziendale, progettato per migliorare l'esperienza dei team di ingegneria fornendo una soluzione completa per la gestione, il monitoraggio, l'esplorazione e la sicurezza degli ambienti Kafka. 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[Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) Aiven per Apache Kafka® è un servizio di streaming di eventi distribuito completamente gestito, che può essere distribuito nel cloud di tua scelta. Aiven per Apache Kafka è ideale per applicazioni guidate da eventi, trasferimento dati quasi in tempo reale e pipeline di dati, analisi in streaming e qualsiasi caso d'uso che richieda lo spostamento di grandi quantità di dati in tempo reale tra applicazioni e sistemi. Con Aiven per Apache Kafka puoi configurare cluster Kafka completamente gestiti in meno di 10 minuti — utilizzando la console web di Aiven o in modo programmatico tramite l'API di Aiven, CLI, provider Terraform o operatore Kubernetes. Puoi facilmente connetterlo al tuo stack tecnologico esistente con un servizio Apache Kafka Connect completamente gestito con oltre 30 connettori. Il monitoraggio dei tuoi cluster con log e metriche è disponibile anche di default tramite integrazioni di servizio multiple. Accedi a un ecosistema open source completo di tecnologie e strumenti di streaming attorno ad Apache Kafka per gestire e operare completamente un'infrastruttura di dati in tempo reale su larga scala utilizzando: Aiven per Apache Kafka: il framework principale di streaming di eventi che ti consente di trasportare dati all'interno della tua organizzazione Aiven per Apache Kafka Connect: un servizio distribuito completamente gestito e completamente open source che ti consente di integrare senza problemi le tue fonti e destinazioni di dati esistenti con Aiven per Apache Kafka. Aiven per Apache Kafka MirrorMaker2: un servizio di replica dati distribuito completamente gestito e completamente open source per la replica dei dati da cluster a cluster, il recupero di emergenza e la prossimità geografica tra più regioni. Karapace®: un registro di schemi Kafka completamente open source a cui le applicazioni possono accedere per serializzare e deserializzare messaggi con formati popolari come AVRO, Protobuf e JSON. Aiven per Apache Flink®: un motore SQL di streaming completamente gestito e completamente open source per l'elaborazione di flussi di dati con stato. Klaw: uno strumento di governance dei dati open source che aiuta le imprese a esercitare la governance dei topic e degli schemi di Apache Kafka®. Aiven è conforme a ISO / IEC 27001: 2013, SOC 2, HIPAA, GDPR e CCPA. Controlla i nostri prezzi e prova la nostra prova gratuita di 30 giorni su https://aiven.io/kafka. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 244 **How Do G2 Users Rate Aiven for Apache Kafka?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Aiven for Apache Kafka?** - **Venditore:** [Aiven](https://www.g2.com/it/sellers/aiven) - **Sito web dell'azienda:** https://aiven.io/ - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 44% Mid-Market, 29% Piccola impresa #### What Are Aiven for Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Setup Ease (29 reviews) - Ease of Use (24 reviews) - Scaling (17 reviews) - Management Ease (14 reviews) - Reliability (14 reviews) **Cons:** - Expensive (28 reviews) - Poor Documentation (8 reviews) - Limited Features (7 reviews) - Complexity (6 reviews) - Not User-Friendly (5 reviews) ### 2. [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://www.g2.com/it/products/amazon-managed-streaming-for-apache-kafka-amazon-msk/reviews) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) è un servizio di streaming dati di AWS che gestisce l'infrastruttura e le operazioni di Apache Kafka, rendendo facile per gli sviluppatori e i manager DevOps eseguire applicazioni Apache Kafka e connettori Kafka Connect su AWS, senza la necessità di diventare esperti nell'operare Apache Kafka. Amazon MSK opera, mantiene e scala i cluster Apache Kafka, fornisce funzionalità di sicurezza di livello enterprise pronte all'uso e ha integrazioni AWS integrate che accelerano lo sviluppo di applicazioni di streaming dati. Per iniziare, puoi migrare i carichi di lavoro Apache Kafka esistenti e i connettori Kafka Connect in Amazon MSK, oppure con pochi clic, puoi crearne di nuovi da zero. Non ci sono costi di trasferimento dati per il traffico all'interno del cluster, e non sono richiesti impegni o pagamenti anticipati. Paghi solo per le risorse che utilizzi. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 36% Mid-Market #### What Are Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)'s Pros and Cons? **Pros:** - Cloud Services (1 reviews) - Maintenance Ease (1 reviews) - Management Ease (1 reviews) - Reliability (1 reviews) - Scalability (1 reviews) **Cons:** - Expensive (1 reviews) - Limitations (1 reviews) - Limited Control (1 reviews) ### 3. [Confluent](https://www.g2.com/it/products/confluent/reviews) Servizio cloud-native per dati in movimento creato dagli autori originali di Apache Kafka® I consumatori di oggi hanno il mondo a portata di mano e nutrono un'aspettativa inflessibile per esperienze di marca in tempo reale end-to-end. I dati in movimento sono l'ingrediente fondamentale e sottostante a qualsiasi esperienza cliente veramente connessa. Forniscono un flusso continuo di eventi in tempo reale abbinato a un'elaborazione di flussi in tempo reale per alimentare le operazioni di backend guidate dai dati e le esperienze ricche di frontend necessarie affinché qualsiasi azienda possa avere successo nei mercati competitivi e orientati al consumatore di oggi. Metti in movimento i tuoi dati evitando i mal di testa della gestione dell'infrastruttura e concentrati su ciò che conta di più: la tua attività. Creato dagli autori originali di Apache Kafka, Confluent Cloud è un servizio completamente gestito e cloud-native per connettere ed elaborare tutti i tuoi dati in tempo reale, ovunque siano necessari. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **How Do G2 Users Rate Confluent?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Confluent?** - **Venditore:** [Confluent](https://www.g2.com/it/sellers/confluent) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: CFLT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 36% Enterprise, 34% Piccola impresa #### What Are Confluent's Pros and Cons? **Pros:** - Cloud Computing (1 reviews) - Cloud Services (1 reviews) - Connectors (1 reviews) - Data Integration (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) **Cons:** - Cost Estimation (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Initial Difficulties (1 reviews) - Lack of Features (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) ### 4. [Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/apache-kafka/reviews) Apache Kafka è una piattaforma open-source di streaming di eventi distribuiti sviluppata dalla Apache Software Foundation. È progettata per gestire flussi di dati in tempo reale con alta capacità di trasmissione e bassa latenza, rendendola ideale per costruire pipeline di dati, analisi in streaming e integrazione di dati attraverso vari sistemi. Kafka consente alle organizzazioni di pubblicare, memorizzare e processare flussi di record in modo tollerante ai guasti e scalabile, supportando applicazioni mission-critical in diversi settori. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Alta Capacità di Trasmissione e Bassa Latenza: Kafka consegna messaggi con una capacità di trasmissione limitata dalla rete e latenze fino a 2 millisecondi, garantendo un'elaborazione efficiente dei dati. - Scalabilità: Può scalare cluster di produzione fino a migliaia di broker, gestendo trilioni di messaggi al giorno e petabyte di dati, espandendo e contraendo elasticamente le capacità di archiviazione e elaborazione. - Archiviazione Durevole: Kafka memorizza flussi di dati in modo sicuro in un cluster distribuito, durevole e tollerante ai guasti, garantendo l'integrità e la disponibilità dei dati. - Alta Disponibilità: La piattaforma supporta l'estensione efficiente dei cluster su zone di disponibilità e connette cluster separati attraverso regioni geografiche, migliorando la resilienza. - Elaborazione di Flussi: Kafka fornisce capacità di elaborazione di flussi integrate tramite l'API Kafka Streams, permettendo operazioni come join, aggregazioni, filtri e trasformazioni con elaborazione basata sul tempo degli eventi e semantica esattamente una volta. - Connettività: Con Kafka Connect, si integra perfettamente con centinaia di sorgenti e destinazioni di eventi, inclusi database, sistemi di messaggistica e servizi di archiviazione cloud. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Apache Kafka affronta le sfide della gestione dei flussi di dati in tempo reale offrendo una piattaforma unificata che combina messaggistica, archiviazione ed elaborazione di flussi. Consente alle organizzazioni di: - Costruire Pipeline di Dati in Tempo Reale: Facilitare il flusso continuo di dati tra sistemi, garantendo una consegna tempestiva e affidabile dei dati. - Implementare Analisi in Streaming: Analizzare e processare flussi di dati in tempo reale, permettendo intuizioni e azioni immediate. - Garantire l'Integrazione dei Dati: Collegare senza soluzione di continuità varie sorgenti e destinazioni di dati, promuovendo un ecosistema di dati coeso. - Supportare Applicazioni Mission-Critical: Fornire un'infrastruttura robusta e tollerante ai guasti capace di gestire dati ad alto volume e alta velocità, essenziale per operazioni aziendali critiche. Sfruttando le capacità di Kafka, le organizzazioni possono modernizzare le loro architetture di dati, migliorare l'efficienza operativa e guidare l'innovazione attraverso l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 126 **How Do G2 Users Rate Apache Kafka?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Apache Kafka?** - **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation) - **Anno di Fondazione:** 1999 - **Sede centrale:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 47% Enterprise, 33% Mid-Market #### What Are Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Scalability (5 reviews) - Real-time Data (3 reviews) - Easy Integrations (2 reviews) - Performance (2 reviews) - Performance Efficiency (2 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Data Management Issues (1 reviews) - Debugging Issues (1 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) - Limited Customization (1 reviews) ### 5. [Ably Realtime](https://www.g2.com/it/products/ably-realtime/reviews) Ably è la piattaforma definitiva per esperienze in tempo reale, servendo oltre 2 miliardi di dispositivi mensilmente. Aziende come HubSpot, NASCAR e Webflow si affidano ad Ably per alimentare le loro applicazioni critiche: in modo affidabile, sicuro e su larga scala. Costruisci esperienze in tempo reale componibili con API e SDK semplici. Da Pub/Sub e Chat a AI Transport per applicazioni agentiche, Spazi per la collaborazione e LiveSync per la sincronizzazione database-to-frontend. Tutto supportato da un record di oltre 5 anni senza interruzioni globali e una latenza di consegna dei messaggi di 6,5 ms. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 67 **How Do G2 Users Rate Ably Realtime?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Ably Realtime?** - **Venditore:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/it/sellers/ably-realtime) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** London, GB - **Twitter:** @ablyrealtime (1,854 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ably-realtime (119 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 45% Piccola impresa, 28% Mid-Market #### What Are Ably Realtime's Pros and Cons? **Pros:** - Customer Support (14 reviews) - Ease of Use (14 reviews) - Easy Integrations (13 reviews) - Reliability (11 reviews) - Fast Communication (8 reviews) **Cons:** - Expensive (6 reviews) - Pricing Issues (4 reviews) - Data Management Issues (2 reviews) - Learning Curve (2 reviews) - Limitations (2 reviews) ### 6. [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/it/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) Amazon Kinesis Data Streams è un servizio di streaming di dati estremamente scalabile, durevole e a basso costo. Kinesis Data Streams può catturare continuamente gigabyte di dati al secondo da centinaia di migliaia di fonti, come clickstream di siti web, flussi di eventi di database, transazioni finanziarie, feed di social media, log IT ed eventi di tracciamento della posizione. I dati raccolti sono disponibili in millisecondi per consentire casi d'uso di analisi in tempo reale, come dashboard in tempo reale, rilevamento di anomalie in tempo reale, prezzi dinamici. I clienti gestiscono più di due milioni di flussi unici e elaborano decine di PB di dati al giorno con Amazon Kinesis Data Streams. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 81 **How Do G2 Users Rate Amazon Kinesis Data Streams?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Kinesis Data Streams?** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 37% Enterprise, 37% Mid-Market #### What Are Amazon Kinesis Data Streams's Pros and Cons? **Pros:** - Real-time Data (2 reviews) - Real-Time Processing (2 reviews) - Real-time Streaming (2 reviews) - Streaming (2 reviews) - API Integration (1 reviews) **Cons:** - Difficult Setup (2 reviews) - Expensive (2 reviews) - Resource Intensive Learning (2 reviews) - Complexity (1 reviews) - Complexity Issues (1 reviews) ### 7. [Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/red-hat-openshift-streams-for-apache-kafka/reviews) Red Hat® OpenShift® Streams per Apache Kafka è un servizio cloud gestito che offre un'esperienza semplificata per gli sviluppatori per costruire, distribuire e scalare nuove applicazioni cloud-native o modernizzare i sistemi esistenti. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **Venditore:** [Red Hat](https://www.g2.com/it/sellers/red-hat) - **Anno di Fondazione:** 1993 - **Sede centrale:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (300,265 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 42% Piccola impresa, 38% Enterprise ### 8. [Spark Streaming](https://www.g2.com/it/products/spark-streaming/reviews) Spark Streaming porta l'API integrata nel linguaggio di Apache Spark all'elaborazione dei flussi, permettendoti di scrivere lavori di streaming nello stesso modo in cui scrivi lavori batch. Supporta Java, Scala e Python. Spark Streaming recupera sia il lavoro perso che lo stato dell'operatore (ad esempio finestre scorrevoli) senza bisogno di codice aggiuntivo da parte tua. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Spark Streaming?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Spark Streaming?** - **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation) - **Anno di Fondazione:** 1999 - **Sede centrale:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 43% Mid-Market, 30% Piccola impresa ### 9. [InfinyOn Cloud](https://www.g2.com/it/products/infinyon-cloud/reviews) InfinyOn, un'azienda di streaming di dati in tempo reale, ha progettato una piattaforma programmabile per i dati in movimento costruita su Rust che consente un'intelligenza continua per le app connesse. Gli SmartModules permettono alle imprese di programmare in modo intelligente i loro flussi di dati mentre i dati scorrono tra produttori e consumatori in tempo reale. Con Fluvio OSS o InfinyOn Cloud, le imprese possono rapidamente correlare eventi, applicare l'intelligenza aziendale e ottenere valore man mano che si verificano. La nostra missione è accelerare la transizione del mondo verso l'economia in tempo reale. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 15 **How Do G2 Users Rate InfinyOn Cloud?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind InfinyOn Cloud?** - **Venditore:** [InfinyOn](https://www.g2.com/it/sellers/infinyon) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Santa Clara, US - **Twitter:** @infinyon (416 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infinyon/ (10 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 73% Piccola impresa, 20% Mid-Market ## What Is Software di elaborazione del flusso di eventi? [Software per Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Software di elaborazione del flusso di eventi? - [Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-processing-and-distribution) - [Strumenti ETL](https://www.g2.com/it/categories/etl-tools) - [Analisi del flusso Software](https://www.g2.com/it/categories/stream-analytics) --- ## How Do You Choose the Right Software di elaborazione del flusso di eventi? ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Elaborazione dei Flussi di Eventi ### Che cos'è il software di elaborazione dei flussi di eventi? I dati vengono memorizzati e successivamente elaborati con strumenti di elaborazione dati tradizionali. Questo metodo non è efficace quando i dati cambiano costantemente, poiché nel momento in cui i dati sono stati memorizzati e analizzati, probabilmente sono già cambiati e diventati obsoleti. L'elaborazione dei flussi di eventi, nota anche come elaborazione dei flussi, aiuta a mitigare queste preoccupazioni elaborando i dati mentre sono in movimento. A differenza dell'elaborazione batch, che si concentra sui dati a riposo, l'elaborazione dei flussi consente l'elaborazione di un flusso ininterrotto di record. Con l'elaborazione dei flussi di eventi, i dati arrivano costantemente, con l'obiettivo di identificare come i dati sono cambiati nel tempo o rilevare anomalie nei dati storici, o entrambi. Vantaggi chiave del software di elaborazione dei flussi di eventi - Consentire una latenza estremamente bassa - Analizzare i dati in tempo reale - Scalare l'elaborazione dei dati, dando all'utente la capacità di gestire qualsiasi quantità di dati in streaming e di elaborare dati da numerose fonti ### Perché utilizzare il software di elaborazione dei flussi di eventi? Il software di elaborazione dei flussi di eventi è incompleto senza la capacità di manipolare i dati man mano che arrivano. Questo software assiste nell'elaborazione al volo, permettendo agli utenti di aggregare, eseguire join di dati all'interno di un flusso e altro ancora. Gli utenti sfruttano gli strumenti di elaborazione dei flussi per elaborare i dati trasferiti tra una vasta gamma di endpoint e dispositivi dell'internet delle cose (IoT), inclusi auto intelligenti, macchinari o elettrodomestici. L'elaborazione dei dati in tempo reale è fondamentale quando le aziende vogliono ottenere una comprensione più profonda dei loro dati; è anche utile quando il tempo è essenziale, ad esempio nel caso di aziende al dettaglio che cercano di mantenere un registro costante e coerente del loro inventario su più canali. **Ottenere informazioni dai dati —** Gli utenti sfruttano il software di elaborazione dei flussi di eventi come buffer per collegare le molte fonti di dati di un'azienda a una soluzione di archiviazione dati, come un data lake. Dalla visione di film su un servizio di streaming ai viaggi in taxi su un'app di ride-hailing, questi dati possono essere utilizzati per l'identificazione di modelli e per informare le decisioni aziendali. **Integrazione in tempo reale—** Attraverso la raccolta continua di dati da fonti di dati, come database, sensori, sistemi di messaggistica e log, gli utenti sono in grado di garantire che le loro applicazioni che si basano su questi dati siano aggiornate. **Controllare i flussi di dati —** Il software di elaborazione dei flussi di eventi rende più facile creare, visualizzare, monitorare e mantenere i flussi di dati. ### Chi utilizza il software di elaborazione dei flussi di eventi? Gli utenti aziendali che lavorano con i dati utilizzano il software di elaborazione dei flussi di eventi che dà loro accesso ai dati in tempo reale. **Sviluppatori —** Gli sviluppatori che cercano di costruire applicazioni di streaming di eventi che si basano sul flusso di big data beneficiano del software di elaborazione dei flussi di eventi. Ad esempio, l'elaborazione batch non serve bene un'applicazione mirata a fornire raccomandazioni basate su dati in tempo reale. Pertanto, gli sviluppatori si affidano al software di elaborazione dei flussi di eventi per gestire al meglio questi dati e elaborarli in modo efficace ed efficiente. **Analisti —** Per analizzare i big data man mano che arrivano, gli analisti devono utilizzare uno strumento che elabora i dati. Con il software di elaborazione dei flussi di eventi, sono dotati degli strumenti adeguati per integrare i dati nelle loro piattaforme di analisi. **Ingegneri di apprendimento automatico —** I dati sono un componente chiave dell'addestramento e dello sviluppo di modelli di apprendimento automatico. Avere il giusto software di elaborazione dei dati è una parte importante di questo processo. ### Tipi di software di elaborazione dei flussi di eventi Esistono diversi metodi o modalità in cui avviene l'elaborazione dei flussi. **Analisi a riposo —** Come l'analisi dei log, l'analisi a riposo guarda indietro ai dati storici per trovare tendenze. **Analisi in-stream —** Un'analisi più complessa avviene con l'analisi in-stream in cui i flussi di dati tra o attraverso i dispositivi vengono analizzati. **Analisi edge —** Questo metodo ha il vantaggio aggiuntivo di potenzialmente ridurre la latenza per i dati elaborati sul dispositivo (ad esempio un dispositivo IoT), poiché i dati non devono necessariamente essere inviati al cloud. ### Caratteristiche del software di elaborazione dei flussi di eventi Il software di elaborazione dei flussi di eventi, con l'elaborazione al suo centro, fornisce agli utenti le capacità di cui hanno bisogno per integrare i loro dati per scopi come l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. Le seguenti caratteristiche aiutano a facilitare questi compiti: **Connettori —** Con connettori a una vasta gamma di sistemi core (ad esempio, tramite un'API), gli utenti estendono la portata degli asset aziendali esistenti. **Metriche —** Le metriche aiutano gli utenti ad analizzare l'elaborazione per accertarne le prestazioni. **Change data capture (CDC) —** CDC trasforma i database in una fonte di dati in streaming in cui ogni nuova transazione viene consegnata al software di elaborazione dei flussi di eventi istantaneamente. **Validazione dei dati—** La validazione dei dati consente agli utenti di visualizzare il flusso di dati e garantire che i loro dati e la consegna dei dati siano convalidati. **Pipeline di dati pre-costruite —** Alcuni strumenti forniscono pipeline di dati pre-costruite per abilitare carichi di lavoro operativi nel cloud. ### Tendenze relative al software di elaborazione dei flussi di eventi Sebbene i dati esistano in qualche forma da molto tempo, il volume, la velocità e la varietà dovuti a innovazioni come l'IoT sono senza precedenti. Pertanto, tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) stanno aiutando a rendere la gestione e l'elaborazione dei dati gestibili. **Internet delle cose (IoT) —** Con la proliferazione dell'IoT arriva la proliferazione di tipi di dati vari. Il software di elaborazione dei flussi di eventi deve facilitare l'elaborazione di questi tipi di dati multiformi. Inoltre, i dati IoT sono tipicamente in rapido movimento e in continua evoluzione. È fondamentale che queste soluzioni forniscano la capacità di ingerire e integrare questo tipo di dati. **AI incorporata —** La funzionalità di apprendimento automatico e profondo sta diventando sempre più incorporata in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole o meno. L'uso dell'AI incorporata all'interno di software come CRM, automazione del marketing e soluzioni di analisi sta permettendo agli utenti di semplificare i processi, automatizzare determinate attività e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive. Gli strumenti di integrazione dei dati come il software di elaborazione dei flussi di eventi diventeranno sempre più importanti, poiché l'AI è alimentata dai dati. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede e potrebbe farlo nel modo in cui il deployment nel cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio o giù di lì. Alla fine, i fornitori potrebbero non aver bisogno di evidenziare i benefici del loro prodotto dall'apprendimento automatico poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso. **Offerte self-service —** Come con altri tipi di strumenti di dati (come le piattaforme di analisi), c'è una tendenza crescente affinché il software sia di natura self-service. Ciò significa che i non professionisti dovrebbero essere in grado di utilizzare lo strumento facilmente con poco o nessun supporto IT per configurarlo. Con interfacce drag-and-drop o configurazioni altamente personalizzabili, gli utenti aziendali medi vengono potenziati dalle capacità di analisi statistica. ### Problemi potenziali con il software di elaborazione dei flussi di eventi **Organizzazione dei dati —** Potrebbe essere difficile organizzare i dati in modo che siano facilmente accessibili e sfruttare grandi set di dati che contengono dati storici e in tempo reale. Le aziende spesso devono costruire un data warehouse o un data lake che combini tutte le fonti di dati disparate per un facile accesso. Questo richiede dipendenti altamente qualificati. **Problemi di deployment —** Il software di ricerca richiede molto lavoro da parte di un team di sviluppo qualificato o del personale di supporto del fornitore per distribuire correttamente la soluzione, specialmente se i dati sono particolarmente disordinati. Alcuni dati potrebbero mancare di compatibilità con diversi prodotti mentre alcune soluzioni potrebbero essere orientate a diversi tipi di dati. Ad esempio, alcune soluzioni potrebbero non essere ottimizzate per dati non strutturati, mentre altre potrebbero essere la scelta migliore per dati numerici. ### Software e servizi correlati al software di elaborazione dei flussi di eventi Le seguenti soluzioni possono essere utilizzate in combinazione con o al posto dei prodotti in questa categoria per poter integrare e analizzare i dati. **Software di analisi dei flussi —** [Il software di analisi dei flussi](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) aiuta gli utenti che cercano strumenti specificamente orientati all'analisi, piuttosto che solo all'elaborazione dei dati in tempo reale. Questi strumenti aiutano gli utenti ad analizzare i dati in trasferimento tramite API, tra applicazioni e altro. Questo software è utile con i dati IoT che necessitano di analisi frequenti in tempo reale. **Piattaforme di integrazione dei big data —** [Le piattaforme di integrazione dei big data](https://www.g2.com/categories/big-data-integration-platform) sono robuste e aiutano gli utenti a gestire e memorizzare cluster di big data e utilizzarli all'interno di applicazioni cloud. **Piattaforme di analisi —** [Le piattaforme di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) includono integrazioni di big data, ma sono strumenti a più ampio spettro che facilitano cinque elementi: preparazione dei dati, modellazione dei dati, fusione dei dati, visualizzazione dei dati e consegna delle informazioni. **Software di analisi dei log —** [Il software di analisi dei log](https://www.g2.com/categories/log-analysis) è uno strumento che dà agli utenti la possibilità di analizzare i file di log. Questo tipo di software include visualizzazioni ed è particolarmente utile per scopi di monitoraggio e allerta. **Software di preparazione dei dati —** Soluzioni chiave necessarie per un'analisi dei dati facile sono [il software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) e altri strumenti di gestione dei dati correlati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Gli strumenti di preparazione dei dati sono utilizzati da IT o analisti di dati incaricati di utilizzare strumenti di business intelligence. Alcune piattaforme di business intelligence offrono funzionalità di preparazione dei dati, ma le aziende con una vasta gamma di fonti di dati spesso optano per uno strumento di preparazione dei dati dedicato. **Data warehouse—** La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate. Per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano [software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse). I data warehouse ospitano dati da più database e applicazioni aziendali, che consentono agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati che vengono ingeriti dal software di analisi.