# Melhor Software de Processamento de Fluxo de Eventos para Pequenas Empresas *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Produtos classificados na categoria geral Processamento de Fluxo de Eventos são semelhantes em muitos aspectos e ajudam empresas de todos os tamanhos a resolverem seus problemas de negócios. No entanto, características de pequenas empresas, preços, configuração e instalação diferem das empresas de outros tamanhos, e é por isso que conectamos compradores com a Pequena Empresa Processamento de Fluxo de Eventos certa para atender às suas necessidades. Compare as avaliações de produtos com base em resenhas de usuários empresariais ou conecte-se com um dos consultores de compra da G2 para encontrar as soluções certas dentro da categoria de Pequena Empresa Processamento de Fluxo de Eventos. Além de se qualificar para inclusão na categoria Software de Processamento de Fluxo de Eventos, para se qualificar para inclusão na categoria de Pequena Empresa Software de Processamento de Fluxo de Eventos, um produto deve ter pelo menos 10 resenhas feitas por um revisor de uma pequena empresa. ## How Many Software de Processamento de Fluxo de Eventos Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 70 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.37/5 (↓0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 17 - **Buyer Segments**: Mercado médio 55% │ Empresa 25% │ Pequeno negócio 20% - **Top Trending Product**: Google Cloud Dataflow (+0.007) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software de Processamento de Fluxo de Eventos Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 2,300+ Avaliações Autênticas - 70+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Which Software de Processamento de Fluxo de Eventos Is Best for Your Use Case? - **Melhor para Pequenas Empresas:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Melhor para Médias Empresas:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Melhor para Empresas:** [IBM StreamSets](https://www.g2.com/pt/products/ibm-streamsets/reviews) - **Maior Satisfação do Usuário:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) --- **Sponsored** ### Kpow for Apache Kafka® Kpow é uma ferramenta sofisticada de gerenciamento de Kafka empresarial, projetada para melhorar a experiência das equipes de engenharia, fornecendo uma solução abrangente para gerenciar, monitorar, explorar e proteger ambientes Kafka. Este aplicativo web baseado em JVM serve como um console tudo-em-um, capacitando engenheiros de Kafka com as capacidades necessárias para otimizar suas operações e melhorar a produtividade. Voltado principalmente para equipes de engenharia que trabalham com Kafka, o Kpow aborda as complexidades de gerenciar múltiplos clusters Kafka, registros de esquemas e instalações de conexão. Com o Kpow, os usuários podem monitorar e controlar eficientemente seus recursos Kafka a partir de uma única interface, simplificando o processo de gerenciamento e reduzindo o tempo gasto em tarefas rotineiras. A ferramenta é particularmente benéfica para organizações que dependem fortemente do Kafka para streaming e processamento de dados, pois fornece funcionalidades essenciais que melhoram a observabilidade e a eficiência operacional. Uma das características de destaque do Kpow é sua capacidade de monitoramento e visualização em tempo real. Os usuários podem rapidamente identificar brokers desbalanceados e obter insights sobre como os dados estão distribuídos em suas topologias de Streams Kafka. Este nível de visibilidade é crucial para diagnosticar problemas de produção e otimizar o desempenho. As funcionalidades avançadas de busca do Kpow, incluindo Data Inspect, Streaming Search e kREPL, permitem que os usuários pesquisem grandes quantidades de mensagens em velocidades notáveis, possibilitando uma rápida solução de problemas e análise de dados. O Kpow também prioriza a segurança e o controle de acesso, tornando-o adequado para ambientes empresariais. Ele se integra perfeitamente com provedores de autenticação padrão e oferece controles de acesso baseados em funções, garantindo que as ações dos usuários possam ser ajustadas finamente para atender aos requisitos de segurança organizacional. Recursos adicionais de segurança, como mascaramento de dados e logs de auditoria, aumentam ainda mais a capacidade da ferramenta de operar em ambientes sensíveis, incluindo instalações isoladas. A instalação do Kpow é simples, exigindo apenas um único contêiner Docker ou arquivo JAR, que opera eficientemente com requisitos mínimos de recursos de 1GB de memória e 1 CPU para uso em produção. Esta facilidade de implantação, combinada com seus recursos poderosos, posiciona o Kpow como um ativo valioso para organizações que buscam maximizar sua infraestrutura Kafka enquanto mantêm um controle operacional e de segurança robusto. 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[Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) Aiven para Apache Kafka® é um serviço de streaming de eventos distribuído totalmente gerenciado, que pode ser implantado na nuvem de sua escolha. Aiven para Apache Kafka é ideal para aplicações orientadas a eventos, transferência de dados quase em tempo real e pipelines de dados, análises de streaming e qualquer caso de uso que exija mover grandes quantidades de dados em tempo real entre aplicações e sistemas. Com Aiven para Apache Kafka, você pode configurar clusters Kafka totalmente gerenciados em menos de 10 minutos — usando o console web da Aiven ou programaticamente via API da Aiven, CLI, provedor Terraform ou operador Kubernetes. Você pode facilmente conectá-lo ao seu stack tecnológico existente com um serviço Apache Kafka Connect totalmente gerenciado com mais de 30 conectores. Monitorar seus clusters com logs e métricas também está disponível prontamente através de múltiplas integrações de serviço. Tenha acesso a um ecossistema completo de tecnologias e ferramentas de streaming em torno do Apache Kafka para gerenciar e operar totalmente uma infraestrutura de dados em tempo real em escala usando: Aiven para Apache Kafka: a estrutura central de streaming de eventos que permite transportar dados dentro de sua organização. Aiven para Apache Kafka Connect: um serviço distribuído totalmente gerenciado e totalmente open source que permite integrar suas fontes e destinos de dados existentes de forma contínua com Aiven para Apache Kafka. Aiven para Apache Kafka MirrorMaker2: um serviço de replicação de dados distribuído totalmente gerenciado e totalmente open source para replicação de dados de cluster para cluster, recuperação de desastres e proximidade geográfica em várias regiões. Karapace®: um Registro de Esquema Kafka totalmente open source que as aplicações podem acessar para serializar e desserializar mensagens com formatos populares como AVRO, Protobuf e JSON. Aiven para Apache Flink®: um mecanismo de SQL de streaming totalmente gerenciado e totalmente open source para processamento de fluxo com estado sobre seus fluxos de dados. Klaw: uma ferramenta de governança de dados open source que ajuda as empresas a exercer governança de tópicos e esquemas do Apache Kafka®. Aiven está em conformidade com ISO / IEC 27001: 2013, SOC 2, HIPAA, GDPR e CCPA. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 244 **How Do G2 Users Rate Aiven for Apache Kafka?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Aiven for Apache Kafka?** - **Vendedor:** [Aiven](https://www.g2.com/pt/sellers/aiven) - **Website da Empresa:** https://aiven.io/ - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 44% Médio Porte, 29% Pequena Empresa #### What Are Aiven for Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Configurar Facilidade (29 reviews) - Facilidade de Uso (24 reviews) - Escalonamento (17 reviews) - Facilidade de Gestão (14 reviews) - Confiabilidade (14 reviews) **Cons:** - Caro (28 reviews) - Documentação Ruim (8 reviews) - Recursos Limitados (7 reviews) - Complexidade (6 reviews) - Não é amigável para o usuário (5 reviews) ### 2. [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://www.g2.com/pt/products/amazon-managed-streaming-for-apache-kafka-amazon-msk/reviews) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) é um serviço de dados em streaming da AWS que gerencia a infraestrutura e as operações do Apache Kafka, facilitando para desenvolvedores e gerentes de DevOps a execução de aplicações Apache Kafka e conectores Kafka Connect na AWS, sem a necessidade de se tornarem especialistas em operar o Apache Kafka. O Amazon MSK opera, mantém e dimensiona clusters Apache Kafka, fornece recursos de segurança de nível empresarial prontos para uso e possui integrações embutidas com a AWS que aceleram o desenvolvimento de aplicações de dados em streaming. Você pode migrar cargas de trabalho existentes do Apache Kafka e conectores Kafka Connect para o Amazon MSK, ou com alguns cliques, pode construir novos do zero. Não há cobranças de transferência de dados para o tráfego dentro do cluster, e não são necessários compromissos ou pagamentos antecipados. Você paga apenas pelos recursos que utiliza. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 36% Médio Porte #### What Are Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)'s Pros and Cons? **Pros:** - Serviços de Nuvem (1 reviews) - Facilidade de Manutenção (1 reviews) - Facilidade de Gestão (1 reviews) - Confiabilidade (1 reviews) - Escalabilidade (1 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Limitações (1 reviews) - Controle Limitado (1 reviews) ### 3. [Confluent](https://www.g2.com/pt/products/confluent/reviews) Serviço nativo em nuvem para dados em movimento criado pelos criadores originais do Apache Kafka® Os consumidores de hoje têm o mundo ao seu alcance e mantêm uma expectativa implacável por experiências de marca em tempo real de ponta a ponta. Dados em movimento são o ingrediente subjacente e fundamental para qualquer experiência de cliente verdadeiramente conectada. Eles fornecem um fluxo contínuo de eventos em tempo real, juntamente com o processamento de fluxos em tempo real, para impulsionar as operações de backend orientadas por dados e experiências ricas de front-end necessárias para qualquer negócio ter sucesso nos mercados competitivos e orientados pelo consumidor de hoje. Confluent Cloud é um serviço totalmente gerenciado e nativo em nuvem para conectar e processar todos os seus dados em tempo real, em qualquer lugar que sejam necessários. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **How Do G2 Users Rate Confluent?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Confluent?** - **Vendedor:** [Confluent](https://www.g2.com/pt/sellers/confluent) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: CFLT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 36% Empresa, 34% Pequena Empresa #### What Are Confluent's Pros and Cons? **Pros:** - Computação em Nuvem (1 reviews) - Serviços de Nuvem (1 reviews) - Conectores (1 reviews) - Integração de Dados (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) **Cons:** - Estimativa de Custos (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Dificuldades Iniciais (1 reviews) - Falta de Recursos (1 reviews) - Curva de Aprendizado (1 reviews) ### 4. [Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/apache-kafka/reviews) O Apache Kafka é uma plataforma de streaming de eventos distribuída e de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation. Ele é projetado para lidar com fluxos de dados em tempo real com alta taxa de transferência e baixa latência, tornando-o ideal para construir pipelines de dados, análises de streaming e integrar dados em vários sistemas. O Kafka permite que as organizações publiquem, armazenem e processem fluxos de registros de maneira tolerante a falhas e escalável, apoiando aplicações críticas em diversas indústrias. Principais Características e Funcionalidades: - Alta Taxa de Transferência e Baixa Latência: O Kafka entrega mensagens com taxa de transferência limitada pela rede e latências tão baixas quanto 2 milissegundos, garantindo processamento eficiente de dados. - Escalabilidade: Ele pode escalar clusters de produção para milhares de brokers, lidando com trilhões de mensagens por dia e petabytes de dados, enquanto expande e contrai elasticamente as capacidades de armazenamento e processamento. - Armazenamento Durável: O Kafka armazena fluxos de dados de forma segura em um cluster distribuído, durável e tolerante a falhas, garantindo a integridade e disponibilidade dos dados. - Alta Disponibilidade: A plataforma suporta a extensão eficiente de clusters sobre zonas de disponibilidade e conecta clusters separados em regiões geográficas, aumentando a resiliência. - Processamento de Streams: O Kafka fornece capacidades de processamento de streams integradas através da API Kafka Streams, permitindo operações como junções, agregações, filtros e transformações com processamento em tempo de evento e semântica de exatamente uma vez. - Conectividade: Com o Kafka Connect, ele se integra perfeitamente a centenas de fontes e destinos de eventos, incluindo bancos de dados, sistemas de mensagens e serviços de armazenamento em nuvem. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O Apache Kafka aborda os desafios de gerenciar fluxos de dados em tempo real oferecendo uma plataforma unificada que combina mensagens, armazenamento e processamento de streams. Ele permite que as organizações: - Construam Pipelines de Dados em Tempo Real: Facilitem o fluxo contínuo de dados entre sistemas, garantindo entrega de dados oportuna e confiável. - Implementem Análises de Streaming: Analisem e processem fluxos de dados em tempo real, permitindo insights e ações imediatas. - Garantam a Integração de Dados: Conectem perfeitamente várias fontes e destinos de dados, promovendo um ecossistema de dados coeso. - Apoiem Aplicações Críticas: Forneçam uma infraestrutura robusta e tolerante a falhas capaz de lidar com dados de alto volume e alta velocidade, essencial para operações críticas de negócios. Ao aproveitar as capacidades do Kafka, as organizações podem modernizar suas arquiteturas de dados, melhorar a eficiência operacional e impulsionar a inovação através do processamento e análise de dados em tempo real. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 126 **How Do G2 Users Rate Apache Kafka?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Apache Kafka?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation) - **Ano de Fundação:** 1999 - **Localização da Sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 47% Empresa, 33% Médio Porte #### What Are Apache Kafka's Pros and Cons? **Pros:** - Escalabilidade (5 reviews) - Dados em tempo real (3 reviews) - Integrações fáceis (2 reviews) - Desempenho (2 reviews) - Eficiência de Desempenho (2 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) - Questões de Gestão de Dados (1 reviews) - Depurando Problemas (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Personalização Limitada (1 reviews) ### 5. [Ably Realtime](https://www.g2.com/pt/products/ably-realtime/reviews) Ably é a plataforma definitiva para experiências em tempo real, atendendo a mais de 2 bilhões de dispositivos mensalmente. Empresas como HubSpot, NASCAR e Webflow confiam na Ably para alimentar suas aplicações críticas: de forma confiável, segura e em grande escala. Construa experiências em tempo real compostas com APIs e SDKs simples. De Pub/Sub e Chat a Transporte de IA para aplicações agenticas, Espaços para colaboração e LiveSync para sincronização de banco de dados para frontend. Tudo respaldado por um histórico de mais de 5 anos sem interrupções globais e latência de entrega de mensagens de 6,5ms. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 67 **How Do G2 Users Rate Ably Realtime?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Ably Realtime?** - **Vendedor:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/pt/sellers/ably-realtime) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** London, GB - **Twitter:** @ablyrealtime (1,854 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ably-realtime (119 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 45% Pequena Empresa, 28% Médio Porte #### What Are Ably Realtime's Pros and Cons? **Pros:** - Suporte ao Cliente (14 reviews) - Facilidade de Uso (14 reviews) - Integrações fáceis (13 reviews) - Confiabilidade (11 reviews) - Comunicação Rápida (8 reviews) **Cons:** - Caro (6 reviews) - Questões de Preços (4 reviews) - Questões de Gestão de Dados (2 reviews) - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Limitações (2 reviews) ### 6. [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/pt/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) Amazon Kinesis Data Streams é um serviço de dados em streaming altamente escalável, durável e de baixo custo. Kinesis Data Streams pode capturar continuamente gigabytes de dados por segundo de centenas de milhares de fontes, como fluxos de cliques em sites, fluxos de eventos de banco de dados, transações financeiras, feeds de mídias sociais, logs de TI e eventos de rastreamento de localização. Os dados coletados estão disponíveis em milissegundos para permitir casos de uso de análises em tempo real, como painéis em tempo real, detecção de anomalias em tempo real, precificação dinâmica. Os clientes executam mais de dois milhões de fluxos únicos e processam dezenas de PB de dados por dia com o Amazon Kinesis Data Streams. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 81 **How Do G2 Users Rate Amazon Kinesis Data Streams?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Amazon Kinesis Data Streams?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,227,557 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 37% Empresa, 37% Médio Porte #### What Are Amazon Kinesis Data Streams's Pros and Cons? **Pros:** - Dados em tempo real (2 reviews) - Processamento em Tempo Real (2 reviews) - Transmissão em tempo real (2 reviews) - Transmissão (2 reviews) - Integração de API (1 reviews) **Cons:** - Configuração Difícil (2 reviews) - Caro (2 reviews) - Aprendizagem Intensiva em Recursos (2 reviews) - Complexidade (1 reviews) - Questões de Complexidade (1 reviews) ### 7. [Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/red-hat-openshift-streams-for-apache-kafka/reviews) Red Hat® OpenShift® Streams para Apache Kafka é um serviço em nuvem gerenciado que oferece uma experiência de desenvolvedor simplificada para construir, implantar e escalar novas aplicações nativas da nuvem ou modernizar sistemas existentes. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka?** - **Vendedor:** [Red Hat](https://www.g2.com/pt/sellers/red-hat) - **Ano de Fundação:** 1993 - **Localização da Sede:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (300,265 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 42% Pequena Empresa, 38% Empresa ### 8. [Spark Streaming](https://www.g2.com/pt/products/spark-streaming/reviews) Spark Streaming traz a API integrada de linguagem do Apache Spark para o processamento de streams, permitindo que você escreva trabalhos de streaming da mesma forma que escreve trabalhos em lote. Ele suporta Java, Scala e Python. Spark Streaming recupera tanto o trabalho perdido quanto o estado do operador (por exemplo, janelas deslizantes) de forma nativa, sem qualquer código extra da sua parte. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Spark Streaming?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Spark Streaming?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation) - **Ano de Fundação:** 1999 - **Localização da Sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 43% Médio Porte, 30% Pequena Empresa ### 9. [InfinyOn Cloud](https://www.g2.com/pt/products/infinyon-cloud/reviews) InfinyOn, uma empresa de streaming de dados em tempo real, arquitetou uma plataforma programável para dados em movimento que é construída em Rust e permite inteligência contínua para aplicativos conectados. SmartModules permitem que as empresas programem inteligentemente seus pipelines de dados à medida que os dados fluem entre produtores e consumidores em tempo real. Com Fluvio OSS ou InfinyOn Cloud, as empresas podem rapidamente correlacionar eventos, aplicar inteligência de negócios e derivar valor à medida que ocorrem. Nossa missão é acelerar a transição do mundo para a economia em tempo real. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 15 **How Do G2 Users Rate InfinyOn Cloud?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fontes de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Processamento de dados:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Processamento em tempo real:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind InfinyOn Cloud?** - **Vendedor:** [InfinyOn](https://www.g2.com/pt/sellers/infinyon) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Santa Clara, US - **Twitter:** @infinyon (416 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infinyon/ (10 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 73% Pequena Empresa, 20% Médio Porte ## What Is Software de Processamento de Fluxo de Eventos? [Software de Big Data](https://www.g2.com/pt/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Software de Processamento de Fluxo de Eventos? - [Sistemas de Processamento e Distribuição de Big Data](https://www.g2.com/pt/categories/big-data-processing-and-distribution) - [Ferramentas ETL](https://www.g2.com/pt/categories/etl-tools) - [Análise de Fluxo Software](https://www.g2.com/pt/categories/stream-analytics) --- ## How Do You Choose the Right Software de Processamento de Fluxo de Eventos? ### O Que Você Deve Saber Sobre Software de Processamento de Fluxo de Eventos ### O que é Software de Processamento de Fluxo de Eventos? Os dados são armazenados e posteriormente processados com ferramentas tradicionais de processamento de dados. Este método não é eficaz quando os dados estão constantemente mudando, pois, quando os dados são armazenados e analisados, eles provavelmente já mudaram e se tornaram obsoletos. O processamento de fluxo de eventos, também conhecido como processamento de fluxo, ajuda a aliviar essas preocupações processando os dados enquanto estão em movimento. Ao contrário do processamento em lote, que se concentra em dados em repouso, o processamento de fluxo permite o processamento de um fluxo ininterrupto de registros. Com o processamento de fluxo de eventos, os dados estão constantemente chegando, com o foco em identificar como os dados mudaram ao longo do tempo ou detectar anomalias nos dados históricos, ou ambos. Principais Benefícios do Software de Processamento de Fluxo de Eventos - Permitir latência extremamente baixa - Analisar dados em tempo real - Escalar o processamento de dados, dando ao usuário a capacidade de lidar com qualquer quantidade de dados em fluxo e processar dados de várias fontes ### Por que Usar Software de Processamento de Fluxo de Eventos? O software de processamento de fluxo de eventos é incompleto sem a capacidade de manipular dados à medida que chegam. Este software auxilia no processamento em tempo real, permitindo que os usuários agreguem, realizem junções de dados dentro de um fluxo e mais. Os usuários aproveitam as ferramentas de processamento de fluxo para processar dados transferidos entre uma ampla gama de endpoints e dispositivos de internet das coisas (IoT), incluindo carros inteligentes, máquinas ou eletrodomésticos. O processamento de dados em tempo real é fundamental quando as empresas desejam obter uma visão mais profunda de seus dados; também é útil quando o tempo é essencial — por exemplo, no caso de empresas de varejo que buscam manter um registro constante e consistente de seu inventário em vários canais. **Obter insights dos dados —** Os usuários aproveitam o software de processamento de fluxo de eventos como um buffer para conectar as várias fontes de dados de uma empresa a uma solução de armazenamento de dados, como um data lake. Desde assistir filmes em um serviço de streaming até corridas de táxi em um aplicativo de transporte, esses dados podem ser usados para identificação de padrões e para informar decisões de negócios. **Integração em tempo real —** Através da coleta contínua de dados de fontes de dados, como bancos de dados, sensores, sistemas de mensagens e logs, os usuários são capazes de garantir que suas aplicações que dependem desses dados estejam atualizadas. **Controlar fluxos de dados —** O software de processamento de fluxo de eventos facilita a criação, visualização, monitoramento e manutenção de fluxos de dados. ### Quem Usa Software de Processamento de Fluxo de Eventos? Usuários de negócios que trabalham com dados usam software de processamento de fluxo de eventos que lhes dá acesso a dados em tempo real. **Desenvolvedores —** Desenvolvedores que buscam construir aplicações de streaming de eventos que dependem do fluxo de big data se beneficiam do software de processamento de fluxo de eventos. Por exemplo, o processamento em lote não serve bem a uma aplicação destinada a fornecer recomendações com base em dados em tempo real. Portanto, os desenvolvedores confiam no software de processamento de fluxo de eventos para lidar melhor com esses dados e processá-los de forma eficaz e eficiente. **Analistas —** Para analisar big data à medida que chega, os analistas precisam utilizar uma ferramenta que processe os dados. Com o software de processamento de fluxo de eventos, eles estão equipados com as ferramentas adequadas para integrar os dados em suas plataformas de análise. **Engenheiros de aprendizado de máquina —** Os dados são um componente chave do treinamento e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Ter o software de processamento de dados correto é uma parte importante desse processo. ### Tipos de Software de Processamento de Fluxo de Eventos Existem diferentes métodos ou maneiras em que o processamento de fluxo ocorre. **Análise em repouso —** Como a análise de logs, a análise em repouso olha para trás nos dados históricos para encontrar tendências. **Análise em fluxo —** Uma forma mais complexa de análise ocorre com a análise em fluxo, na qual os fluxos de dados entre ou através de dispositivos são analisados. **Análise de borda —** Este método tem o benefício adicional de potencialmente reduzir a latência para dados que são processados no dispositivo (por exemplo, um dispositivo IoT), já que os dados não precisam necessariamente ser enviados para a nuvem. ### Recursos do Software de Processamento de Fluxo de Eventos O software de processamento de fluxo de eventos, com o processamento em seu núcleo, fornece aos usuários as capacidades de que precisam para integrar seus dados para fins como análise e desenvolvimento de aplicações. Os seguintes recursos ajudam a facilitar essas tarefas: **Conectores —** Com conectores para uma ampla gama de sistemas principais (por exemplo, via uma API), os usuários ampliam o alcance dos ativos empresariais existentes. **Métricas —** As métricas ajudam os usuários a analisar o processamento para verificar seu desempenho. **Captura de dados de mudança (CDC) —** O CDC transforma bancos de dados em uma fonte de dados em fluxo onde cada nova transação é entregue ao software de processamento de fluxo de eventos instantaneamente. **Validação de dados —** A validação de dados permite que os usuários visualizem o fluxo de dados e garantam que seus dados e entrega de dados sejam validados. **Pipelines de dados pré-construídos —** Algumas ferramentas fornecem pipelines de dados pré-construídos para habilitar cargas de trabalho operacionais na nuvem. ### Tendências Relacionadas ao Software de Processamento de Fluxo de Eventos Embora os dados existam de alguma forma há muito tempo, o volume, a velocidade e a variedade devido a inovações como IoT são sem precedentes. Como tal, tecnologias como inteligência artificial (IA) estão ajudando a tornar a gestão e o processamento de dados mais gerenciáveis. **Internet das coisas (IoT) —** Com a proliferação de IoT vem a proliferação de tipos de dados variados. O software de processamento de fluxo de eventos deve facilitar o processamento desses tipos de dados multifacetados. Além disso, os dados de IoT são tipicamente rápidos e frequentemente mudam. É crítico que essas soluções forneçam a capacidade de ingerir e integrar esse tipo de dados. **IA embutida —** A funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo está se tornando cada vez mais embutida em quase todos os tipos de software, independentemente de o usuário estar ciente disso ou não. O uso de IA embutida em software como CRM, automação de marketing e soluções de análise está permitindo que os usuários simplifiquem processos, automatizem certas tarefas e ganhem uma vantagem competitiva com capacidades preditivas. Ferramentas de integração de dados como o software de processamento de fluxo de eventos se tornarão cada vez mais importantes, à medida que a IA é alimentada por dados. A IA embutida pode gradualmente ganhar força e pode fazê-lo da mesma forma que a implantação em nuvem e as capacidades móveis têm feito na última década ou mais. Eventualmente, os fornecedores podem não precisar destacar seus benefícios de produto a partir do aprendizado de máquina, pois isso pode ser apenas assumido e esperado. **Ofertas de autoatendimento —** Assim como outros tipos de ferramentas de dados (como plataformas de análise), há uma tendência crescente para que o software seja de natureza de autoatendimento. Isso significa que não profissionais devem ser capazes de usar a ferramenta facilmente com pouco ou nenhum suporte de TI para configurá-la. Com interfaces de arrastar e soltar ou configurações altamente personalizáveis, usuários de negócios comuns estão sendo capacitados por capacidades de análise estatística. ### Problemas Potenciais com Software de Processamento de Fluxo de Eventos **Organização de dados —** Pode ser desafiador organizar dados de uma forma que seja facilmente acessível e aproveitar grandes conjuntos de dados que contêm dados históricos e em tempo real. As empresas muitas vezes precisam construir um data warehouse ou um data lake que combine todas as fontes de dados díspares para fácil acesso. Isso requer funcionários altamente qualificados. **Problemas de implantação —** O software de busca requer muito trabalho por uma equipe de desenvolvimento qualificada ou equipe de suporte do fornecedor para implantar adequadamente a solução, especialmente se os dados forem particularmente desorganizados. Alguns dados podem não ter compatibilidade com diferentes produtos, enquanto algumas soluções podem ser voltadas para diferentes tipos de dados. Por exemplo, algumas soluções podem não ser otimizadas para dados não estruturados, enquanto outras podem ser a melhor opção para dados numéricos. ### Software e Serviços Relacionados ao Software de Processamento de Fluxo de Eventos As seguintes soluções podem ser usadas em conjunto com ou em vez dos produtos nesta categoria para poder integrar e analisar dados. **Software de análise de fluxo —** [Software de análise de fluxo](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) ajuda os usuários que procuram ferramentas especificamente voltadas para analisar, em vez de apenas processar dados em tempo real. Essas ferramentas ajudam os usuários a analisar dados em transferência através de APIs, entre aplicações e mais. Este software é útil com dados de IoT que precisam de análise frequente em tempo real. **Plataformas de integração de big data —** [Plataformas de integração de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-integration-platform) são robustas e ajudam os usuários a gerenciar e armazenar clusters de big data e usá-los dentro de aplicações em nuvem. **Plataformas de análise —** [Plataformas de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) incluem integrações de big data, mas são ferramentas de foco mais amplo que facilitam cinco elementos: preparação de dados, modelagem de dados, mistura de dados, visualização de dados e entrega de insights. **Software de análise de logs —** [Software de análise de logs](https://www.g2.com/categories/log-analysis) é uma ferramenta que dá aos usuários a capacidade de analisar arquivos de log. Este tipo de software inclui visualizações e é particularmente útil para fins de monitoramento e alerta. **Software de preparação de dados —** Soluções chave necessárias para fácil análise de dados é [software de preparação de dados](https://www.g2.com/categories/data-preparation) e outras ferramentas de gerenciamento de dados relacionadas. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Ferramentas de preparação de dados são usadas por TI ou analistas de dados encarregados de usar ferramentas de inteligência de negócios. Algumas plataformas de inteligência de negócios oferecem recursos de preparação de dados, mas empresas com uma ampla gama de fontes de dados muitas vezes optam por uma ferramenta de preparação de dados dedicada. **Armazéns de dados —** A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares. Para integrar melhor todos os seus dados, elas implementam [software de armazém de dados](https://www.g2.com/categories/data-warehouse). Armazéns de dados armazenam dados de vários bancos de dados e aplicações de negócios, permitindo que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Esta organização é crítica para a qualidade dos dados que são ingeridos pelo software de análise.