Top 10 Alternative e Competitor di IBM Event Streams

Le migliori alternative a 10 a IBM Event Streams recentemente recensite dalla comunità G2

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SAS Viya
Di SAS Institute Inc.
4.3/5
(627)
Descrizione del Prodotto
In quanto piattaforma AI, di analisi e gestione dei dati nativa del cloud, SAS Viya ti consente di scalare in modo economico, aumentare la produttività e innovare più rapidamente, supportato da fiducia e trasparenza. SAS Viya rende possibile integrare team e tecnologia, permettendo a tutti gli utenti di lavorare insieme con successo per trasformare domande critiche in decisioni accurate.
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I recensori dicono che rispetto a IBM Event Streams, SAS Viya è:
Meglio nel soddisfare i requisiti
Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

Confluent
Di Confluent
4.4/5
(113)
Descrizione del Prodotto
Una piattaforma di dati in streaming.
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Meglio nel soddisfare i requisiti
Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

Amazon Kinesis Data Streams
Di Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(90)
Descrizione del Prodotto
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.
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I recensori dicono che rispetto a IBM Event Streams, Amazon Kinesis Data Streams è:
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Meglio nel supporto
Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi
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Aiven for Apache Kafka
Di Aiven
4.3/5
(239)
Descrizione del Prodotto
Aiven per Apache Kafka è una piattaforma di streaming completamente gestita, distribuibile nel cloud di tua scelta. Integralo nei tuoi flussi di lavoro esistenti con un clic, automatizza le attività noiose e concentrati sulla costruzione delle tue app principali.
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I recensori dicono che rispetto a IBM Event Streams, Aiven for Apache Kafka è:
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Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

Apache Kafka
Di The Apache Software Foundation
4.5/5
(126)
Descrizione del Prodotto
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.
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Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

Tray.ai
Di Tray.io
4.5/5
(157)
Descrizione del Prodotto
La piattaforma Tray consente a chiunque di fare di più, più velocemente, sfruttando l'automazione con la principale piattaforma di automazione generale a basso codice.
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I recensori dicono che rispetto a IBM Event Streams, Tray.ai è:
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Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

Spark Streaming
Di The Apache Software Foundation
4.2/5
(40)
Descrizione del Prodotto
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.
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I recensori dicono che rispetto a IBM Event Streams, Spark Streaming è:
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Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

Google Cloud Dataflow
Di Google
4.2/5
(44)
Descrizione del Prodotto
Cloud Dataflow è un servizio completamente gestito per trasformare e arricchire i dati in modalità stream (in tempo reale) e batch (storico) con uguale affidabilità ed espressività.
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I recensori dicono che rispetto a IBM Event Streams, Google Cloud Dataflow è:
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Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

Ably Realtime
Di Ably Realtime
4.8/5
(67)
Descrizione del Prodotto
Ably è una piattaforma di consegna dati in tempo reale che fornisce agli sviluppatori tutto ciò di cui hanno bisogno per creare, consegnare e gestire progetti complessi. Ably risolve le parti più difficili così che non debbano farlo loro.
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I recensori dicono che rispetto a IBM Event Streams, Ably Realtime è:
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Categorie in comune con IBM Event Streams:
Elaborazione del flusso di eventi

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