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Comparar Apache NiFi y IBM StreamSets 
Apache NiFi vs IBM StreamSets
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que IBM StreamSets es más fácil de usar. Sin embargo, Apache NiFi es más fácil de configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Apache NiFi.
- Los revisores consideraron que Apache NiFi satisface mejor las necesidades de su empresa que IBM StreamSets.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que IBM StreamSets es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de IBM StreamSets sobre Apache NiFi.
- https://cloud.login.streamsets.com/signup
Es de código abierto y cuenta con el apoyo de la comunidad, puedes construir cualquier cosa que desees, desde una simple ingesta de archivos hasta Kafka, S3, etc... La capacidad de crear grupos de procesos y aislar tus cargas de trabajo. La cantidad de...
Tracking lineage at a row level is important in data lake ingestion implementation. Can Lineage be controlled at per-row level? Batch transformation performance. Need to Benchmark. May require Kafka
Es un software de arrastrar y soltar. Casi no se requiere codificación para crear los flujos de datos con Streaming Sets. Tiene una interfaz intuitiva y se puede ver el flujo completo. Podemos monitorear el rendimiento en tiempo de ejecución, me gusta...
Failed to recognize product strengths and develop, instead prioritized monetization. Lack of product vision and direction by company management is evident. And support is subpar.
Es de código abierto y cuenta con el apoyo de la comunidad, puedes construir cualquier cosa que desees, desde una simple ingesta de archivos hasta Kafka, S3, etc... La capacidad de crear grupos de procesos y aislar tus cargas de trabajo. La cantidad de...
Es un software de arrastrar y soltar. Casi no se requiere codificación para crear los flujos de datos con Streaming Sets. Tiene una interfaz intuitiva y se puede ver el flujo completo. Podemos monitorear el rendimiento en tiempo de ejecución, me gusta...
Tracking lineage at a row level is important in data lake ingestion implementation. Can Lineage be controlled at per-row level? Batch transformation performance. Need to Benchmark. May require Kafka
Failed to recognize product strengths and develop, instead prioritized monetization. Lack of product vision and direction by company management is evident. And support is subpar.
