Top 10 Alternativas e Concorrentes da Stream processing

Explore as melhores alternativas para Stream processing para usuários que precisam de novos recursos de software ou desejam experimentar diferentes soluções. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Stream processing incluem confiabilidade e facilidade de uso. A melhor alternativa geral para Stream processing é HubSpot Data Hub. Outros aplicativos semelhantes a Stream processing são Tealium Customer Data Hub, Spotfire Analytics, Evam, e Apache Kafka. Stream processing alternativas podem ser encontradas em Análise de Fluxo Software mas também podem estar em Ferramentas de Visualização de Dados ou Software de Processamento de Fluxo de Eventos.

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Melhores Alternativas Pagas e Gratuitas para Stream processing

HubSpot Data Hub
Tealium Customer Data Hub
Spotfire Analytics
Evam
Apache Kafka
IBM StreamSets
Confluent
Amazon OpenSearch Service

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Principais Alternativas de 10 para Stream processing Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

Explore as opções abaixo. Baseado em dados de avaliadores, você pode ver como Stream processing se compara à concorrência e encontrar o melhor produto para o seu negócio.

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Por HubSpot

Descrição do Produto

Categorias em comum com Stream processing:

Análise de Fluxo

Tealium Customer Data Hub

Por Tealium

4.3/5

(412)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Stream processing:

Por Spotfire

Descrição do Produto

Categorias em comum com Stream processing:

AWS Marketplace

Análise de Fluxo

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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.

Categorias em comum com Stream processing:

Por IBM

Descrição do Produto

StreamSets DataOps Platform é uma plataforma de engenharia de dados de ponta a ponta para projetar, implantar, operar e otimizar pipelines de dados para entregar dados contínuos. StreamSets oferece uma visão unificada para pipelines de lote, streaming, CDC, ETL e ML com proteção contra desvio de dados integrada para total transparência e controle em ambientes híbridos, locais e multi-nuvem.

Categorias em comum com Stream processing:

Por Confluent

Descrição do Produto

Categorias em comum com Stream processing:

Análise de Fluxo

Amazon OpenSearch Service

Por Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(99)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Stream processing:

Por Elastic

Descrição do Produto

O Elastic Stack, comumente conhecido como ELK Stack, é um conjunto abrangente de ferramentas de código aberto projetado para ingestão, armazenamento, análise e visualização de dados em tempo real. Ele é composto por Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash, permitindo que os usuários lidem com dados de qualquer fonte e em qualquer formato de maneira eficiente. Características e Funcionalidades Principais: - Elasticsearch: Um mecanismo de busca e análise distribuído, baseado em JSON, que permite o armazenamento, busca e análise rápidos de grandes volumes de dados. - Kibana: Uma interface de usuário extensível que fornece visualizações poderosas, dashboards e ferramentas de gerenciamento para interpretar e apresentar dados de forma eficaz. - Beats e Logstash: Ferramentas de ingestão de dados que coletam e processam dados de várias fontes, transformando-os e encaminhando-os para o Elasticsearch para indexação. - Integrações: Uma infinidade de integrações pré-construídas que facilitam a coleta de dados e a conexão perfeita com o Elastic Stack, permitindo insights rápidos. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Elastic Stack capacita as organizações a aproveitar todo o potencial de seus dados, fornecendo uma plataforma escalável e resiliente para busca e análise em tempo real. Ele aborda desafios como o gerenciamento de grandes conjuntos de dados, garantindo alta disponibilidade e entregando resultados de busca relevantes rapidamente. Ao oferecer uma solução unificada para ingestão, armazenamento, análise e visualização de dados, o Elastic Stack permite que os usuários obtenham insights acionáveis, melhorem a eficiência operacional e tomem decisões informadas com base em seus dados.

Categorias em comum com Stream processing:

Análise de Fluxo

Amazon Kinesis Data Streams

Por Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(90)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Stream processing:

Análise de Fluxo

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