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Aiven for Apache Flink
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Top-bewertete Aiven for Apache Flink Alternativen

Tray.ai
(156)
4.5 von 5

Aiven for Apache Flink Bewertungen & Produktdetails

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Haben sie Aiven for Apache Flink schon einmal verwendet?

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Aiven for Apache Flink Vor- und Nachteile

Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Contra
G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Puja M.
PM
Freelance Graphic Designer
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
"Vereinfachte Echtzeit-Datenverarbeitung"
Was gefällt dir am besten Aiven for Apache Flink?

Avien bietet Apache Flink auf verschiedenen Cloud-Plattformen (AWS, Google Cloud, Azure) an, sodass Unternehmen den Cloud-Anbieter wählen können, der am besten zu ihren Bedürfnissen passt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Aiven for Apache Flink?

Während Avien Multi-Cloud-Bereitstellungen unterstützt, könnten Anwendungen dennoch an Aviens Infrastruktur und Einrichtung gebunden sein, was es ohne erhebliche Anpassungen herausfordernd macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Aiven for Apache Flink, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
SAS Viya Logo
SAS Viya
4.3
(483)
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
2
Tray.ai Logo
Tray.ai
4.5
(156)
Die Tray-Plattform befähigt jeden, mehr und schneller zu tun, indem sie Automatisierung mit der führenden, Low-Code-Allgemein-Automatisierungsplattform nutzt.
3
Apache Kafka Logo
Apache Kafka
4.5
(122)
Apache Kafka ist eine Open-Source-Stream-Verarbeitungsplattform, die von der Apache Software Foundation entwickelt wurde und in Scala und Java geschrieben ist.
4
Confluent Logo
Confluent
4.4
(111)
Eine Streaming-Datenplattform.
5
IBM StreamSets Logo
IBM StreamSets
4.0
(103)
StreamSets DataOps Platform ist eine End-to-End-Daten-Engineering-Plattform zum Entwerfen, Bereitstellen, Betreiben und Optimieren von Datenpipelines, um kontinuierliche Daten zu liefern. StreamSets bietet eine einheitliche Oberfläche für Batch-, Streaming-, CDC-, ETL- und ML-Pipelines mit integriertem Schutz vor Datenabweichungen für volle Transparenz und Kontrolle über hybride, lokale und Multi-Cloud-Umgebungen.
6
Amazon Kinesis Data Streams Logo
Amazon Kinesis Data Streams
4.3
(88)
Amazon Kinesis Data Streams ist ein serverloser Streaming-Datenservice, der es einfach macht, Datenströme in beliebigem Umfang zu erfassen, zu verarbeiten und zu speichern.
7
Ably Realtime Logo
Ably Realtime
4.8
(67)
Ably ist eine Echtzeit-Datenlieferplattform, die Entwicklern alles bietet, was sie benötigen, um komplexe Projekte zu erstellen, zu liefern und zu verwalten. Ably löst die schwierigsten Teile, damit sie es nicht müssen.
8
Google Cloud Dataflow Logo
Google Cloud Dataflow
4.3
(59)
Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst zur Transformation und Anreicherung von Daten in Stream- (Echtzeit) und Batch- (historisch) Modi mit gleicher Zuverlässigkeit und Ausdruckskraft.
9
Nexla Logo
Nexla
4.6
(57)
Nexla überwacht, passt an und bewegt Daten sicher zwischen Unternehmen, damit Sie sich auf die eigentliche Arbeit konzentrieren können.
10
IBM Cloud Pak for Integration Logo
IBM Cloud Pak for Integration
4.2
(50)
Richten Sie die geeigneten Organisationsmodelle und Governance-Praktiken ein, um agile Integration zu unterstützen, die Verwaltung Ihrer Integrationsarchitektur zu vereinfachen und Kosten mit dem IBM Cloud Pak™ for Integration zu senken. Ausgeführt auf Red Hat® OpenShift®, bietet das IBM Cloud Pak for Integration Unternehmen vollständige Wahlfreiheit und Agilität, um Workloads vor Ort sowie in privaten und öffentlichen Clouds bereitzustellen.
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