Top 10 Alternative e Competitor di SAS Event Stream Processing

Le migliori alternative a 10 a SAS Event Stream Processing recentemente recensite dalla comunità G2

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Aiven for Apache Kafka
Di Aiven
4.3/5
(250)
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 SAS Event Stream Processing, Aiven for Apache Kafka è:
Meglio nel supporto
Più utilizzabile
Più facile da configurare
Categorie in comune con SAS Event Stream Processing:
Elaborazione del flusso di eventi

Tray.ai
Di Tray.io
4.5/5
(158)
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 SAS Event Stream Processing, Tray.ai è:
Meglio nel supporto
Meglio nel soddisfare i requisiti
Più facile da configurare
Categorie in comune con SAS Event Stream Processing:
Elaborazione del flusso di eventi

Apache Kafka
Di The Apache Software Foundation
4.5/5
(131)
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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Elaborazione del flusso di eventi

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IBM StreamSets
Di IBM
4/5
(117)
Descrizione del Prodotto
La piattaforma StreamSets DataOps è una piattaforma di ingegneria dei dati end-to-end per progettare, distribuire, operare e ottimizzare pipeline di dati per fornire dati continui. StreamSets offre un'unica interfaccia per pipeline batch, streaming, CDC, ETL e ML con protezione integrata contro la deriva dei dati per una trasparenza e un controllo completi in ambienti ibridi, on-premise e multi-cloud.
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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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Categorie in comune con SAS Event Stream Processing:
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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Elaborazione del flusso di eventi

Nexla
Di Nexla
4.6/5
(64)
Descrizione del Prodotto
Nexla monitora, adatta e trasferisce in modo sicuro i dati tra le aziende così puoi concentrarti sul vero lavoro
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I recensori dicono che rispetto a SAS Event Stream Processing, Nexla è:
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Elaborazione del flusso di eventi

Google Cloud Dataflow
Di Google
4.2/5
(45)
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 SAS Event Stream Processing, Google Cloud Dataflow è:
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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 SAS Event Stream Processing, Spark Streaming è:
Meglio nel supporto
Meglio nel soddisfare i requisiti
Categorie in comune con SAS Event Stream Processing:
Elaborazione del flusso di eventi