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Kpow for Apache Kafka®
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Apache Kafka
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Scopri di più su Google Cloud DataflowRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud Dataflow eccelle nelle capacità di elaborazione dei dati, ottenendo un notevole punteggio di 9,7, mentre Apache Kafka, sebbene forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8,9. I revisori menzionano che la capacità di Dataflow di gestire l'elaborazione batch e stream senza problemi è un vantaggio significativo per l'analisi in tempo reale.
- I revisori menzionano che Google Cloud Dataflow offre un'integrazione superiore con varie fonti di dati, raggiungendo un punteggio di 9,5 rispetto all'8,7 di Apache Kafka. Gli utenti su G2 evidenziano la facilità di connessione di Dataflow con i servizi Google e altre piattaforme cloud come una caratteristica chiave che ne migliora l'usabilità.
- Gli utenti di G2 segnalano che Apache Kafka brilla nella messaggistica asincrona, ottenendo un punteggio di 9,0, cruciale per le applicazioni che richiedono alta velocità di trasmissione e bassa latenza. Gli utenti dicono che il robusto sistema di messaggistica di Kafka è particolarmente vantaggioso per le architetture basate su eventi.
- Gli utenti dicono che le capacità di elaborazione in tempo reale di Google Cloud Dataflow sono impressionanti, con un punteggio di 9,5, mentre Apache Kafka segue da vicino con 9,1. I revisori menzionano che la capacità di Dataflow di scalare automaticamente le risorse in base al carico di lavoro è un punto di svolta per gestire carichi di dati variabili.
- I revisori menzionano che, sebbene entrambe le piattaforme abbiano un forte supporto, Google Cloud Dataflow ottiene un punteggio più alto nella qualità del supporto con 8,3 rispetto al 7,7 di Kafka. Gli utenti segnalano che il team di supporto di Dataflow è reattivo e utile, il che è cruciale per le aziende che si affidano a un'assistenza tempestiva.
- Gli utenti su G2 segnalano che la facilità d'uso di Google Cloud Dataflow è valutata a 7,9, che è inferiore rispetto all'8,6 di Apache Kafka. I revisori menzionano che il processo di configurazione semplice di Kafka e l'interfaccia user-friendly lo rendono una scelta preferita per i team che cercano di implementare rapidamente un sistema di messaggistica.
Apache Kafka vs Google Cloud Dataflow
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Apache Kafka più facile da usare e configurare. Tuttavia, Google Cloud Dataflow è più facile da amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud Dataflow nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud Dataflow soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Apache Kafka.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Google Cloud Dataflow sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud Dataflow rispetto a Apache Kafka.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Apache Kafka
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud Dataflow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Apache Kafka
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud Dataflow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
90
9.0
24
Facilità d'uso
8.6
90
8.1
24
Facilità di installazione
8.0
28
7.9
7
Facilità di amministrazione
7.8
24
8.0
5
Qualità del supporto
7.8
81
8.3
21
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
20
9.0
5
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
87
9.0
23
Caratteristiche per Categoria
Dati
8.8
33
9.8
7
8.7
35
9.6
8
8.9
35
9.3
7
9.0
35
9.6
8
Analitica
8.3
31
8.3
5
Funzionalità
8.9
52
Dati insufficienti
8.5
49
Dati insufficienti
8.3
45
Dati insufficienti
8.1
49
Dati insufficienti
Integrazione
8.8
51
Dati insufficienti
8.4
47
Dati insufficienti
8.1
46
Dati insufficienti
Gestione
8.2
42
Dati insufficienti
8.0
42
Dati insufficienti
8.3
43
Dati insufficienti
AI agentico - Coda di messaggi (MQ)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
15
Database
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
8.9
11
Dati insufficienti
8.5
10
Integrazioni
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
6.9
8
Piattaforma
Dati insufficienti
8.8
11
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
6.9
8
Elaborazione
Dati insufficienti
8.9
12
Dati insufficienti
9.2
10
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Apache Kafka e Google Cloud Dataflow sono categorizzati comeElaborazione del flusso di eventi
Categorie uniche
Apache Kafka è categorizzato comeCoda di Messaggi (MQ) e Analisi del flusso
Google Cloud Dataflow è categorizzato comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Apache Kafka
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Google Cloud Dataflow
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
25.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.3%
Servizi Finanziari
8.3%
Bancario
5.8%
Vendita al dettaglio
4.2%
Altro
38.3%
Software per computer
11.9%
Internet
7.1%
Intrattenimento
7.1%
Consulenza di gestione
4.8%
Assicurazione
4.8%
Altro
64.3%
Alternative
Discussioni
A cosa serve Apache Kafka?
2 Commenti
RS
Sto usando Apache Kafka per l'elaborazione degli eventi. Lo usiamo per catturare i nuovi eventi generati dalla nostra applicazione nel nostro database....Leggi di più
Qual è il limite massimo del numero di partizioni in un argomento Kafka?
1 Commento
CT
La risposta è strettamente legata alla versione del broker Kafka che stai utilizzando. Un cluster ragionevolmente aggiornato può gestire fino a 4.000...Leggi di più
A cosa serve Apache Kafka?
1 Commento
DV
Ha usato questo mnemonico per ricordare cos'è Kafka e a cosa serve -
S - Trasmetti dati in tempo reale:
Gestisce ed elabora dati in diretta (ad esempio, le...Leggi di più
Google Cloud Dataflow non ha discussioni con risposte
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