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Stream processing

Por Grid Dynamics

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1
Logotipo de HubSpot Data Hub
HubSpot Data Hub
4.5
(570)
O HubSpot Operations Hub permite que você mantenha todos os seus contatos em sincronização bidirecional e em tempo real, não importa se você usa (Gmail/Outlook, Salesforce, Pipedrive, Constant Contact, Prosperworks, HubSpot, MailChimp ou ActiveCampaign, para citar alguns).
2
Logotipo de Tealium Customer Data Hub
Tealium Customer Data Hub
4.3
(412)
Tealium AudienceStream™ é a plataforma de dados de clientes líder de mercado, combinando capacidades robustas de gerenciamento de audiência e enriquecimento de dados, resultando em perfis de clientes unificados e a capacidade de tomar ações imediatas e relevantes.
3
Logotipo de Spotfire Analytics
Spotfire Analytics
4.2
(363)
Descoberta de dados de autoatendimento. Mais rápido para obter insights acionáveis. Análise de dados colaborativa, preditiva e orientada por eventos - livre de TI.
4
Logotipo de Evam
Evam
4.9
(193)
evamX é uma plataforma de engajamento de clientes em tempo real projetada para ajudar empresas a criar jornadas personalizadas e conscientes do contexto em canais digitais e offline. Com seu designer de cenários sem código, tomada de decisão impulsionada por IA e análises avançadas de fluxo, evamX permite que equipes de marketing, CX e digitais ajam instantaneamente com base no comportamento e nos dados dos clientes. Seja acionando as próximas melhores ações, enviando ofertas relevantes ou gerenciando campanhas omnichannel, evamX capacita as empresas a aumentar o engajamento, aumentar a retenção e impulsionar resultados de negócios mensuráveis.
5
Logotipo de Apache Kafka
Apache Kafka
4.5
(126)
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.
6
Logotipo de IBM StreamSets
IBM StreamSets
4.0
(116)
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.
7
Logotipo de Confluent
Confluent
4.4
(113)
Uma plataforma de dados em fluxo.
8
Logotipo de Amazon OpenSearch Service
Amazon OpenSearch Service
4.2
(99)
O Amazon OpenSearch Service facilita a implantação, segurança, operação e escalabilidade do Elasticsearch para análise de logs, busca de texto completo, monitoramento de aplicações e mais.
9
Logotipo de Elastic Stack
Elastic Stack
4.5
(95)
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.
10
Logotipo de Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams
4.3
(90)
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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