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Apache Kafka und Google Cloud Pub/Sub vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (47.9% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (36.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Apache Kafka
Sternebewertung
(122)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (47.9% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache KafkaGoogle Cloud Pub/Sub
Sternebewertung
(54)4.6 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (36.0% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud Pub/SubZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud Pub/Sub in der Echtzeitverarbeitung mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Anwendungen macht, die eine sofortige Datenübermittlung erfordern. Im Gegensatz dazu hat Apache Kafka, obwohl es immer noch stark ist, eine etwas niedrigere Bewertung von 8,1 für Latenz, was darauf hindeutet, dass es in bestimmten Szenarien möglicherweise nicht so schnell ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud Pub/Sub eine überlegene Benutzerfreundlichkeit bei der Einrichtung mit einer Bewertung von 8,8 bietet, was für Teams von Vorteil ist, die schnell eine Messaging-Lösung implementieren möchten. Apache Kafka hat jedoch eine niedrigere Bewertung von 7,8, was darauf hindeutet, dass seine Einrichtung mehr Zeit und technisches Fachwissen erfordern könnte.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Google Cloud Pub/Sub robuste cloudbasierte Messaging-Funktionen bietet und mit 9,2 bewertet wird, was besonders vorteilhaft für Unternehmen ist, die Cloud-Infrastrukturen nutzen. Apache Kafka, mit einer Bewertung von 8,4, ist möglicherweise nicht so nahtlos in Cloud-Umgebungen, da es traditionell eher für lokale Bereitstellungen geeignet ist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass beide Produkte im asynchronen Messaging gut abschneiden, jeweils mit einer Bewertung von 9,0. Rezensenten erwähnen jedoch, dass die Integration von Google Cloud Pub/Sub mit anderen Google Cloud-Diensten seine Funktionalität verbessert und es zu einer attraktiveren Option für Benutzer macht, die bereits in diesem Ökosystem sind.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud Pub/Sub eine höhere Qualität des Supports mit einer Bewertung von 8,3 hat, was für Unternehmen, die zuverlässige Unterstützung benötigen, entscheidend sein kann. Im Vergleich dazu hat Apache Kafka eine Support-Bewertung von 7,7, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise mehr Herausforderungen erleben, wenn sie Hilfe suchen.
- Benutzer sagen, dass die Datenintegrationsfähigkeiten von Google Cloud Pub/Sub mit 8,9 bewertet werden, was etwas besser ist als die 8,4 von Apache Kafka. Dies deutet darauf hin, dass Google Cloud Pub/Sub möglicherweise nahtlosere Verbindungen mit verschiedenen Datenquellen bietet, was es Benutzern erleichtert, ihre Datenflüsse zu verwalten.
Hervorgehobene Produkte
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Apache Kafka vs Google Cloud Pub/Sub
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Google Cloud Pub/Sub einfacher einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Google Cloud Pub/Sub zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud Pub/Sub den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Kafka.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud Pub/Sub.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud Pub/Sub gegenüber Apache Kafka.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Kafka
Keine Preisinformationen verfügbarGoogle Cloud Pub/Sub
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Apache Kafka
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud Pub/Sub
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
87
9.2
44
Einfache Bedienung
8.6
87
8.6
45
Einfache Einrichtung
7.9
25
8.9
25
Einfache Verwaltung
7.7
22
8.8
15
Qualität der Unterstützung
7.8
78
8.5
41
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
18
8.9
14
Produktrichtung (% positiv)
8.8
84
8.9
44
Funktionen
Daten
8.9
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
32
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
8.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
9.0
49
9.1
13
8.5
46
8.5
11
8.4
42
9.2
13
8.1
46
7.4
12
Integration
8.8
48
9.0
12
8.4
44
9.0
12
8.1
43
8.6
11
Management
8.2
39
8.2
12
8.0
39
8.6
11
8.3
40
8.8
12
Agentic KI - Nachrichtenwarteschlange (MQ)
Nicht genügend Daten verfügbar
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Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Apache Kafka und Google Cloud Pub/Sub sind kategorisiert als Nachrichtenwarteschlange (MQ) und Stream-Analyse
Einzigartige Kategorien
Apache Kafka ist kategorisiert als Ereignisstromverarbeitung
Google Cloud Pub/Sub hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Kafka
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud Pub/Sub
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
23.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
17.9%
Finanzdienstleistungen
8.5%
Banking
6.0%
Einzelhandel
4.3%
Andere
39.3%
Computersoftware
32.0%
Bildungsmanagement
10.0%
Marketing und Werbung
8.0%
Einzelhandel
6.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
6.0%
Andere
38.0%
Hilfreichste Bewertungen
Apache Kafka
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Mehrere Abonnenten sind eine bessere Option, die in vielen Messaging-Diensten nicht verfügbar ist. Es kombiniert Messaging, Speicherung, Stream-Verarbeitung usw.
Hilfreichste kritische Bewertung
Sahil M.
Verifizierter Benutzer in Immobilien
Die offiziellen Sink- und Quell-Connectoren von Debezium haben Probleme mit einigen fortgeschrittenen Datentypen, insbesondere Arrays und JSON, beim Lesen von Postgres-WAL-Dateien.
Google Cloud Pub/Sub
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Konsumgüter
kann es verwenden, um kleine Nachrichten zu senden, die Dinge auslösen, oder um große Datenmengen in unserem globalen System zu versenden.
Hilfreichste kritische Bewertung
Jakub V.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Ich habe meine Meinung geändert, von 0 auf 6. Das Produkt selbst funktioniert, aber der Mangel an Dokumentation ist beunruhigend. Ich habe alle möglichen seltsamen Verhaltensweisen in Python erlebt. Einige davon habe ich durch Drosselung gelöst, die nicht...
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Mehrere Abonnenten sind eine bessere Option, die in vielen Messaging-Diensten nicht verfügbar ist. Es kombiniert Messaging, Speicherung, Stream-Verarbeitung usw.
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kann es verwenden, um kleine Nachrichten zu senden, die Dinge auslösen, oder um große Datenmengen in unserem globalen System zu versenden.
Sahil M.
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Die offiziellen Sink- und Quell-Connectoren von Debezium haben Probleme mit einigen fortgeschrittenen Datentypen, insbesondere Arrays und JSON, beim Lesen von Postgres-WAL-Dateien.
Jakub V.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Ich habe meine Meinung geändert, von 0 auf 6. Das Produkt selbst funktioniert, aber der Mangel an Dokumentation ist beunruhigend. Ich habe alle möglichen seltsamen Verhaltensweisen in Python erlebt. Einige davon habe ich durch Drosselung gelöst, die nicht...
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S - Streamen von Daten in Echtzeit:
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