Se stai considerando Google Cloud Dataflow, potresti anche voler esaminare alternative simili o concorrenti per trovare la soluzione migliore. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a Google Cloud Dataflow includono features. La migliore alternativa complessiva a Google Cloud Dataflow è Databricks Data Intelligence Platform. Altre app simili a Google Cloud Dataflow sono Apache Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, Snowflake, e Amazon EMR. Google Cloud Dataflow alternative possono essere trovate in Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data ma potrebbero anche essere in Software di elaborazione del flusso di eventi o Soluzioni di Data Warehouse.
Rendere i big data semplici
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.
Amazon Kinesis Data Streams è un servizio di streaming di dati serverless che facilita la cattura, l'elaborazione e l'archiviazione di flussi di dati a qualsiasi scala.
Amazon EMR è un servizio basato sul web che semplifica l'elaborazione dei big data, fornendo un framework Hadoop gestito che rende facile, veloce ed economico distribuire ed elaborare grandi quantità di dati su istanze Amazon EC2 scalabili dinamicamente.
Una piattaforma di dati in streaming.
Control-M semplifica l'orchestrazione dei flussi di lavoro delle applicazioni. Rende facile definire, programmare, gestire e monitorare i flussi di lavoro, garantendo visibilità e affidabilità, e migliorando gli SLA.
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