Google Cloud Dataflow Funktionen
Welche Funktionen hat Google Cloud Dataflow?
Datenbank
- Datenerfassung in Echtzeit
- Datenverteilung
- Data Lake
Plattform
- Maschinelle Skalierung
- Datenaufbereitung
Verarbeitung
- Cloud-Verarbeitung
- Workload-Verarbeitung
Top-bewertete Google Cloud Dataflow Alternativen
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Google Cloud Dataflow Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Datenbank
Datenerfassung in Echtzeit | Basierend auf 11 Google Cloud Dataflow Bewertungen. Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit | 83% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Datenverteilung | Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern 11 Rezensenten von Google Cloud Dataflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Data Lake | Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw. 10 Rezensenten von Google Cloud Dataflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Integrationen
Hadoop-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Spark-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | Nicht genügend Daten verfügbar |
Plattform
Maschinelle Skalierung | Wie in 11 Google Cloud Dataflow Bewertungen berichtet. Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen | 88% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Datenaufbereitung | Basierend auf 12 Google Cloud Dataflow Bewertungen. Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren | 86% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | Nicht genügend Daten verfügbar |
Verarbeitung
Cloud-Verarbeitung | Basierend auf 12 Google Cloud Dataflow Bewertungen. Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud | 89% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Workload-Verarbeitung | Basierend auf 10 Google Cloud Dataflow Bewertungen. Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen | 92% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Daten
Datenverarbeitung | Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenquellen | Die Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten zu verarbeiten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Integration | Die Möglichkeit, nahtlos mit einer anderen Softwareplattform zusammenzuarbeiten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Echtzeitverarbeitung | Verarbeitung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen in Echtzeit, sobald sie eintreffen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Analytics
Berichte und Analysen | Tools zum Visualisieren und Analysieren von Daten. | Nicht genügend Daten verfügbar |
