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Top 10 SAS Event Stream Processing Alternativen & Wettbewerber

(7)4.3 von 5

Wenn Sie SAS Event Stream Processing in Betracht ziehen, möchten Sie möglicherweise auch ähnliche Alternativen oder Wettbewerber untersuchen, um die beste Lösung zu finden. Ereignisstromverarbeitungssoftware ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach top-bewertet, produktiv-Softwarelösungen mit datentransformation, anpassung, und benutzer-, rollen- und zugriffsverwaltung. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu SAS Event Stream Processing zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu SAS Event Stream Processing ist Aiven for Apache Kafka. Andere ähnliche Apps wie SAS Event Stream Processing sind Tray.ai, Apache Kafka, Confluent, und IBM StreamSets. SAS Event Stream Processing Alternativen finden Sie in Ereignisstromverarbeitungssoftware, aber sie könnten auch in iPaaS-Software oder ETL-Werkzeuge sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu SAS Event Stream Processing

  • Aiven for Apache Kafka
  • Tray.ai
  • Apache Kafka
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Top 10 Alternativen zu SAS Event Stream Processing kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie SAS Event Stream Processing im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Bankwesen, Bauingenieurwesen, und E-Learning überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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    #1

  1. Aiven for Apache Kafka

    Von Aiven
    (201)4.3 von 5

    2. Aiven für Apache Kafka ist eine vollständig verwaltete Streaming-Plattform, die in der Cloud Ihrer Wahl bereitgestellt werden kann. Integrieren Sie es in Ihre bestehenden Workflows und konzentrieren Sie sich auf den Aufbau Ihrer Kernanwendungen.

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    #2

  2. Tray.ai

    Von Tray.io
    (156)4.5 von 5

    3. Die Tray-Plattform befähigt jeden, mehr und schneller zu tun, indem sie Automatisierung mit der führenden, Low-Code-Allgemein-Automatisierungsplattform nutzt.

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    #3

  3. Apache Kafka

    Von The Apache Software Foundation
    (122)4.5 von 5

    4. Apache Kafka ist eine Open-Source-Stream-Verarbeitungsplattform, die von der Apache Software Foundation entwickelt wurde und in Scala und Java geschrieben ist.

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    #4

  4. Confluent

    Von Confluent
    (111)4.4 von 5

    5. Eine Streaming-Datenplattform.

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    #5

  5. IBM StreamSets

    Von IBM
    (104)4.0 von 5

    6. 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.

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    #6

  6. Amazon Kinesis Data Streams

    Von Amazon Web Services (AWS)
    (88)4.3 von 5

    7. Amazon Kinesis Data Streams ist ein serverloser Streaming-Datenservice, der es einfach macht, Datenströme in beliebigem Umfang zu erfassen, zu verarbeiten und zu speichern.

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    #7

  7. Google Cloud Dataflow

    Von Google
    (59)4.3 von 5

    8. 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.

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    #8

  8. Ably Realtime

    Von Ably Realtime
    (67)4.8 von 5

    9. 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.

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    #9

  9. Nexla

    Von Nexla
    (57)4.6 von 5

    10. Nexla überwacht, passt an und bewegt Daten sicher zwischen Unternehmen, damit Sie sich auf die eigentliche Arbeit konzentrieren können.

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    #10

  10. Spark Streaming

    Von The Apache Software Foundation
    (40)4.2 von 5

    11. Spark Streaming bringt die sprachintegrierte API von Apache Spark zur Stream-Verarbeitung und ermöglicht es Ihnen, Streaming-Jobs auf die gleiche Weise zu schreiben wie Batch-Jobs. Es unterstützt Java, Scala und Python. Spark Streaming stellt sowohl verlorene Arbeit als auch den Operatorzustand (z. B. gleitende Fenster) von Haus aus wieder her, ohne dass zusätzlicher Code von Ihrer Seite erforderlich ist.

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