Top 10 Alternativas e Concorrentes da IBM Event Streams

Principais Alternativas de 10 para IBM Event Streams Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

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SAS Viya
Por SAS Institute Inc.
4.3/5
(627)
Descrição do Produto
Como uma plataforma de IA nativa da nuvem, análise e gerenciamento de dados, o SAS Viya permite escalar de forma econômica, aumentar a produtividade e inovar mais rapidamente, apoiado por confiança e transparência. O SAS Viya torna possível integrar equipes e tecnologia, permitindo que todos os usuários trabalhem juntos com sucesso para transformar questões críticas em decisões precisas.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, SAS Viya é:
Melhor em atender aos requisitos
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

Confluent
Por Confluent
4.4/5
(113)
Descrição do Produto
Uma plataforma de dados em fluxo.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Confluent é:
Melhor em atender aos requisitos
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

Amazon Kinesis Data Streams
Por Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(90)
Descrição do Produto
Amazon Kinesis Data Streams é um serviço de streaming de dados sem servidor que facilita a captura, processamento e armazenamento de fluxos de dados em qualquer escala.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Amazon Kinesis Data Streams é:
Melhor em atender aos requisitos
Melhor em suporte
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos
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Aiven for Apache Kafka
Por Aiven
4.3/5
(239)
Descrição do Produto
Aiven para Apache Kafka é uma plataforma de streaming totalmente gerenciada, implantável na nuvem de sua escolha. Conecte-a aos seus fluxos de trabalho existentes com um clique de um botão, automatize as tarefas mundanas e concentre-se em construir seus aplicativos principais.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Aiven for Apache Kafka é:
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Melhor em atender aos requisitos
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

Apache Kafka
Por The Apache Software Foundation
4.5/5
(126)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Apache Kafka é:
Melhor em atender aos requisitos
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

Tray.ai
Por Tray.io
4.5/5
(157)
Descrição do Produto
A plataforma Tray capacita qualquer pessoa a fazer mais, mais rapidamente, aproveitando a automação com a principal plataforma de automação geral de baixo código.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Tray.ai é:
Melhor em atender aos requisitos
Melhor em suporte
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

Spark Streaming
Por The Apache Software Foundation
4.2/5
(40)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Spark Streaming é:
Melhor em atender aos requisitos
Melhor em suporte
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

Google Cloud Dataflow
Por Google
4.2/5
(44)
Descrição do Produto
Cloud Dataflow é um serviço totalmente gerenciado para transformar e enriquecer dados em modos de fluxo (tempo real) e lote (histórico) com igual confiabilidade e expressividade.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Google Cloud Dataflow é:
Melhor em atender aos requisitos
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

Ably Realtime
Por Ably Realtime
4.8/5
(67)
Descrição do Produto
Ably é uma plataforma de entrega de dados em tempo real que fornece aos desenvolvedores tudo o que precisam para criar, entregar e gerenciar projetos complexos. Ably resolve as partes mais difíceis para que eles não precisem.
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Event Streams, Ably Realtime é:
Melhor em suporte
Melhor em atender aos requisitos
Categorias em comum com IBM Event Streams:
Processamento de Fluxo de Eventos

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