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Top-bewertete SAS Event Stream Processing for Edge Computing Alternativen

SAS Event Stream Processing for Edge Computing Bewertungen & Produktdetails

SAS Event Stream Processing for Edge Computing Übersicht

Was ist SAS Event Stream Processing for Edge Computing?

Einige Daten treten natürlich als ein fortlaufender Strom von Ereignissen auf – ein kontinuierlicher Datenstrom von entfernten Sensoren und Geräten im schnell wachsenden Internet der Dinge (IoT). Mit SAS Event Stream Processing für Edge Computing können Sie: • Schnellere, intelligentere Entscheidungen am Rand treffen, um Ereignisse zu verstehen, während sie geschehen. • Daten kontinuierlich analysieren, sobald sie empfangen werden, ohne sie an ein traditionelles Rechenzentrum senden zu müssen. • Situationsintelligenz aktualisieren und mit Agilität reagieren, wenn neue Ereignisse auftreten. • Den Geschäftswert von Informationen sofort erfassen, anstatt ihn durch Informationsverzögerung zu verlieren. Analysieren Sie hochgeschwindige Big Data am Rand, während sie sich noch in Bewegung befinden – bevor sie gespeichert werden – damit Sie sofort auf das Relevante reagieren und das Unwichtige ignorieren können.

SAS Event Stream Processing for Edge Computing Details
Unterstützte Sprachen
English
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Verkäuferdetails
Gründungsjahr
1976
Hauptsitz
Cary, NC
Twitter
@SASsoftware
62,425 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
17,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Telefon
1-800-727-0025
Beschreibung

SAS offers business analytics software and services, and is an independent vendor in the business intelligence market. Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS gives you THE POWER TO KNOW®.


Jane H.
JH
Übersicht bereitgestellt von:
Global IoT Product Marketing Leader at SAS

Aktuelle SAS Event Stream Processing for Edge Computing Bewertungen

GM
Green M.Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
4.0 von 5
"Optimierung von Produktionslinien und Verhinderung von Geräteausfällen"
Echtzeitanalyse von Sensoren war vorteilhaft für unsere industrielle Automatisierungsnetzwerk-Edge-Berechnung. SAS ESP für Edge Computing bedeutet,...
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SAS Event Stream Processing for Edge Computing Medien

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1 SAS Event Stream Processing for Edge Computing Bewertungen

4.0 von 5
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SAS Event Stream Processing for Edge Computing 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.
GM
Project Strategy Director
Architecture & Planning
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten SAS Event Stream Processing for Edge Computing?

Echtzeitanalyse von Sensoren war vorteilhaft für unsere industrielle Automatisierungsnetzwerk-Edge-Berechnung. SAS ESP für Edge Computing bedeutet, dass wir Entscheidungen praktisch in Echtzeit basierend auf dem Datenfluss treffen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? SAS Event Stream Processing for Edge Computing?

Es gibt ein Gefühl, dass die in SAS ESP für Edge Computing enthaltenen Werkzeuge einige Einschränkungen in ihren grafischen Fähigkeiten haben. Aufgrund der begrenzten Optionen für erweiterte Visualisierung ist es schwierig, komplexe Beziehungen oder Trends in den Daten zu entdecken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? SAS Event Stream Processing for Edge Computing Solving und wie profitieren Sie davon?

Bevor wir SAS ESP für Edge Computing implementierten, verarbeiteten wir Sensordaten am zentralen Standort, was viel Zeit für die Entscheidungsfindung in Anspruch nahm. Die Echtzeitanalyse von Daten am Rand wird eine Reaktion erzeugen, die einen optimierten Prozess ermöglicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für SAS Event Stream Processing for Edge Computing, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
Aiven for Apache Kafka Logo
Aiven for Apache Kafka
4.3
(200)
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.
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
(99)
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
(87)
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
(62)
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
Nexla Logo
Nexla
4.6
(55)
Nexla überwacht, passt an und bewegt Daten sicher zwischen Unternehmen, damit Sie sich auf die eigentliche Arbeit konzentrieren können.
9
Google Cloud Dataflow Logo
Google Cloud Dataflow
4.3
(51)
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.
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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