Top 10 Alternative e Competitor di Stream processing

Le migliori alternative a 10 a Stream processing recentemente recensite dalla comunità G2

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HubSpot Data Hub
Di HubSpot
4.5/5
(570)
Descrizione del Prodotto
HubSpot Operations Hub ti consente di mantenere tutti i tuoi contatti in sincronizzazione bidirezionale e in tempo reale, indipendentemente dal fatto che tu utilizzi (Gmail/Outlook, Salesforce, Pipedrive, Constant Contact, Prosperworks, HubSpot, MailChimp o ActiveCampaign, per citarne alcuni).
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Categorie in comune con Stream processing:
Analisi del flusso

Tealium Customer Data Hub
Di Tealium
4.3/5
(411)
Descrizione del Prodotto
Tealium AudienceStream™ è la piattaforma di dati dei clienti leader di mercato, che combina una gestione robusta del pubblico e capacità di arricchimento dei dati, risultando in profili clienti unificati e nella capacità di intraprendere azioni immediate e pertinenti.
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Categorie in comune con Stream processing:
Analisi del flusso

Spotfire Analytics
Di Spotfire
4.2/5
(363)
Descrizione del Prodotto
Scoperta dei dati self-service. Il più veloce per ottenere informazioni utili. Analisi dei dati collaborativa, predittiva e basata su eventi - senza bisogno dell'IT.
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Categorie in comune con Stream processing:
AWS Marketplace
Analisi del flusso
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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 Stream processing:
Analisi del flusso

IBM StreamSets
Di IBM
4/5
(116)
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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Categorie in comune con Stream processing:
Analisi del flusso

Confluent
Di Confluent
4.4/5
(113)
Descrizione del Prodotto
Una piattaforma di dati in streaming.
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Categorie in comune con Stream processing:
Analisi del flusso

Amazon OpenSearch Service
Di Amazon Web Services (AWS)
4.2/5
(99)
Descrizione del Prodotto
Amazon OpenSearch Service semplifica il processo di distribuzione, sicurezza, gestione e scalabilità di Elasticsearch per l'analisi dei log, la ricerca a testo completo, il monitoraggio delle applicazioni e altro ancora.
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Analisi del flusso

Elastic Stack
Di Elastic
4.5/5
(95)
Descrizione del Prodotto
Lo Stack Elastic, comunemente noto come ELK Stack, è una suite completa di strumenti open-source progettata per l'ingestione, l'archiviazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati in tempo reale. Comprende Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash, consentendo agli utenti di gestire dati da qualsiasi fonte e in qualsiasi formato in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Elasticsearch: Un motore di ricerca e analisi distribuito basato su JSON che consente l'archiviazione, la ricerca e l'analisi rapida di grandi volumi di dati. - Kibana: Un'interfaccia utente estensibile che fornisce potenti visualizzazioni, dashboard e strumenti di gestione per interpretare e presentare i dati in modo efficace. - Beats e Logstash: Strumenti di ingestione dati che raccolgono e elaborano dati da varie fonti, trasformandoli e inoltrandoli a Elasticsearch per l'indicizzazione. - Integrazioni: Una moltitudine di integrazioni pre-costruite che facilitano la raccolta e la connessione dei dati con lo Stack Elastic, consentendo di ottenere rapidamente informazioni. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Lo Stack Elastic consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati fornendo una piattaforma scalabile e resiliente per la ricerca e l'analisi in tempo reale. Affronta sfide come la gestione di grandi set di dati, garantendo alta disponibilità e fornendo rapidamente risultati di ricerca pertinenti. Offrendo una soluzione unificata per l'ingestione, l'archiviazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati, lo Stack Elastic permette agli utenti di ottenere informazioni utili, migliorare l'efficienza operativa e prendere decisioni informate basate sui loro dati.
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Analisi del flusso

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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Analisi del flusso

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