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Comparer Apache NiFietIBM StreamSets 
Apache NiFi vs IBM StreamSets
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé IBM StreamSets plus facile à utiliser. Cependant, Apache NiFi est plus facile à mettre en place et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire affaire avec Apache NiFi dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Apache NiFi répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM StreamSets.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que IBM StreamSets est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de IBM StreamSets à Apache NiFi.
- https://cloud.login.streamsets.com/signup
C'est open-source et soutenu par la communauté, vous pouvez construire tout ce que vous voulez, de l'ingestion de fichiers simples à Kafka, S3, etc... La capacité de créer des groupes de processus et d'isoler vos charges de travail. Le nombre 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
C'est un logiciel de glisser-déposer. Presque aucun codage n'est requis pour créer les flux de données avec les ensembles de streaming. Il a une interface intuitive et le flux complet peut être visualisé. Nous pouvons surveiller les performances en temps...
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.
C'est open-source et soutenu par la communauté, vous pouvez construire tout ce que vous voulez, de l'ingestion de fichiers simples à Kafka, S3, etc... La capacité de créer des groupes de processus et d'isoler vos charges de travail. Le nombre de...
C'est un logiciel de glisser-déposer. Presque aucun codage n'est requis pour créer les flux de données avec les ensembles de streaming. Il a une interface intuitive et le flux complet peut être visualisé. Nous pouvons surveiller les performances en temps...
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.
