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📜  排名前 7 位的实时数据流工具

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:58:42.312000             🧑  作者: Mango

排名前 7 位的实时数据流工具

数据流是关于发送者和接收者之间通过单个数据流或多个数据流进行的通信。很明显要质疑“这种流在商业世界中的重要性到底是什么？”。这样的流只不过是一系列数字编码信号，确保从源到目的地的数据不断得到实时分析和处理，并以更高的数据传输速度进行处理。这就是为什么组织随时准备投资此类工具或框架而不忽略流数据及其相关好处的原因之一，人们可以通过智能手机、笔记本电脑甚至触摸板访问这些数据。

前 7 名实时数据流工具

事实上，在这些工具的帮助下，组织（无论是在拥有 250 多名员工的大型运营中，还是在只有 15 名员工的小规模运营中）都可以从互联网上随时可用的大量数据中分析有关其客户的有价值信息。想知道那些灵活的人工智能实时数据流工具吗？看看下面提到的那些非常适应实时行业挑战的方法，从而帮助许多企业在全球范围内提高运营效率，而不会影响数据处理的质量。

1. Azure 流分析

Microsoft Azure 流分析工具的实时数据流架构可以从各种数据源（例如移动设备）可扩展地生成数据流。此外，Azure Stream Analytics、Cosmo DB 等数据流架构组件可以执行读取数据流、分析完整历史数据集等任务。

有趣的是，企业可以在工具的设计中识别出各种机器学习功能，现在管理人员和分析师可以通过这些功能预测与行业相关的结果，而无需对其进行明确编程。您现在所能做的就是根据您的业务需求查看其定价计划。

2.亚马逊运动

Amazon Kinesis 及其数据流 可以实时采集、处理数据记录形式的流式数据。此外，它是一个灵活的、完全托管的企业平台，因为他们可以自信地部署机器学习模型，以更好地识别现有数据中的模式。此外，您还可以在这个可扩展的数据流工具中找到其他功能：–

  • Kinesis Analytics – 使用标准 SQL 语言的操作功能分析、处理实时流数据。
  • Kinesis Firehouse – 将流数据加载到 Amazon S3、Amazon Redshift 和其他 Amazon Web 服务。
  • Kinesis Streams – 用于连续、实时的数据处理。尝试通过 Kinesis Producer Library (KPL) 创建 Kinesis 流。

3.阿帕奇卡夫卡

Apache Kafka 是一个开源的分布式数据流平台，企业可以使用它来处理实时数据馈送。此外，它的数据处理模式有利于实时生成来自各种来源（如网站、移动设备）的数据。好消息来了——在云端或本地部署 Apache Kafka！  

考虑该工具是否支持用于灵活数据传输的 API！是的，他们有四个。

第一个，Producer API 在发布关于 Kafka 主题的数据流时很有用。第二个是消费者 API，它允许各种应用程序订阅一定数量的 Kafka 主题来处理数据记录流。谈到第三个，即 Streams API，您最好将其称为流处理器，将输入的数据流强大地转换为输出的 Kafka 主题。最后一个 Connect API，您可以使用它来构建可重用的生产者/消费者，将 Kafka 主题实时连接到他们的数据流应用程序。

4. IBM 流分析

IBM Stream Analytics 可以帮助您创建定制的实时流应用程序。在 IBM® Streams 的支持下，人们可以放心地使用这个流分析平台来实时分析、摄取或关联来自众多数据源的信息。

优点：

  • 一个伟大的、直观的可视化编程界面
  • 丰富的数据连接，用于与结构化、非结构化等任何数据源进行虚拟连接。
  • 分析工具包，用于通过 Scala、 Python和Java等语言加速数据流应用程序的开发。

5.汇流

Confluent 的机器学习功能可以监控和更新大量数据，每天每分钟以惊人的速度不断增加。毫无疑问，对于希望处理复杂级别业务需求的公司来说，这种数据流工具是一个完美的选择——通过将他们的操作从批处理方法转移到所谓的数据流方法。除此之外，Confluent 还可以自信地：

  • 提供销售、营销和业务分析以及日志监控
  • 将客户/用户活动作为实时事件进行跟踪
  • 支持 SIEM 即安全信息和事件管理

6.谷歌云数据流

Google Cloud Dataflow 是由 Google 提供的完全托管的基于云的数据流式传输工具。配备Python 3（通用交互式编程语言Python的第三版），可以有意义地从边缘源中提取数据，还可以处理流并定义数据管道。此外，它的数据分析功能可以过滤掉当前数据中所有当前的低效率，从而帮助许多企业专注于编程而不是管理服务器集群。

此外，其实时 AI 模式可以预测可变数据流，以便企业能够识别并解决财务或安全相关挑战。该工具的所有这些功能都允许所有者通过很好地感知创建令人满意的客户服务体验究竟需要什么来解锁有意义的业务洞察力？

7.斯特里姆

Striim 是一种安全、可靠且可扩展的数据流工具，可聚合、分析和过滤各种来源的可用数据。这些源可以是消息队列、数据库或设备以及一些预配置的属性集。此外，它的数据流管道确保数据从源到目的地连续且适当地流动。使用 Striim，您可能会期望：

  • 通过有效利用可用资源简化各种数据处理任务
  • 异常检测
  • 实时定制以及特定于用例的可视化

借助上述所有功能，企业现在可以在运营弹性方面进行自我升级，因为用户现在可以通过一组丰富且直观的仪表板自由地过滤、转换和聚合数据管道。