IBM StreamSets Avis & Détails du Produit - Page 9

Dès l'ingestion, le filtrage, le débogage en regardant l'aperçu ou les instantanés

Vitesse de traitement des données décente, collecteur de données léger pour configurer le pipeline, traitement des données, aperçu des données, surveillance des pipelines.

Interface utilisateur conviviale pour supprimer ou ajouter la connexion, arrêter, démarrer le pipeline. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le taux de consommation des données en temps réel peut être amélioré pour éviter le décalage/perte de données

L'édition du composant unique devrait être plus indépendante Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'était très utile lorsque nous l'avons utilisé pour charger nos tables dans des bases de données Hive et facile à configurer car la plupart du temps, il s'agissait de glisser-déposer et une personnalisation minimale était requise. En utilisant StreamSets, je l'ai trouvé beaucoup plus facile comparé à NIFI. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela fait un moment que j'ai réellement travaillé avec streamiest, mais lorsque je travaillais sur la plateforme, nous rencontrions des problèmes lors de la cartographie des composants dans le flux de données, nous faisions face à des problèmes de performance pour les ensembles de données volumineux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'interface graphique est la meilleure et beaucoup plus simple. Elle est explicite pour toute personne, quel que soit son niveau d'expérience, pour comprendre. Vous n'avez pas besoin d'écrire une programmation complexe pour tout type de mise en œuvre. C'est aussi simple que de faire glisser et de configurer quelque chose que vous souhaitez mettre en œuvre. Littéralement, vous pouvez vous connecter à n'importe quel type de système comme source et à n'importe quel type de système comme destination. La planification était beaucoup plus facile avec StreamSets, contrairement aux autres systèmes et outils que nous avions, une grande variété d'options de planification ici. Avoir des transformateurs StreamSets est un avantage supplémentaire lors du développement des applications. Il est très facile de sauvegarder et d'exporter les tâches ou les pipelines. Non seulement cela, il est également très facile de partager les pipelines/tâches. Enfin, mais non des moindres, nous avons des topologies où vous pouvez voir le statut de tous les pipelines que vous avez développés et surveillés. Cela peut être utilisé comme un système collectif où tous les statuts des tâches du projet peuvent être consultés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le débogage d'un problème prendra beaucoup de temps. Les journaux n'étaient pas très clairs pendant que nous déboguions. Vous pouvez uniquement sélectionner une seule source pour un pipeline. Il y a peu d'applications où vous devez appliquer la même logique pour plusieurs sources. Pour ce cas d'utilisation, vous devez créer plusieurs pipelines et ajouter une coordination entre eux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La possibilité d'obtenir des données de presque n'importe quel endroit, de les transformer et de les envoyer à un autre endroit. Aussi, l'API est très utile car elle permet de lancer des tâches depuis Airflow, par exemple. Facilité d'utilisation, paramètres qui aident à configurer des éléments comme Mongo, Kafka, etc. Les nombreuses étapes de transformation que l'on peut ajouter à un pipeline. Les paramètres qui peuvent être envoyés via l'API avec Airflow pour personnaliser de nombreuses choses et avoir beaucoup d'automatisation. Convivial, rapide, fiable, capacité de gestion des erreurs avec GCS ou Kafka, par exemple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La version open source n'a pas toutes les fonctionnalités que la version entreprise offre (hub de contrôle). Ce n'est pas vraiment quelque chose que je n'aime pas, mais il faut savoir gérer un serveur Linux pour en tirer le meilleur parti avec le coût le plus bas possible. Ce n'est pas difficile cependant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facilité d'utilisation, y compris facile à installer et à configurer. Belle interface graphique qui est basée sur le web pour le développement et le travail administratif. Disponibilité de connecteurs pour différents systèmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Option de performance et de scalabilité automatique manquante. Pas de support de dérive. En cas de problèmes liés à la performance et à la scalabilité, il est presque impossible de comprendre ce qui a causé les problèmes et quelle sera la solution. De plus, pas utile pour les opérations ETL, ce qui nous oblige à dépendre d'autres outils pour les besoins d'intégration de bout en bout. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Intuitifs, plugins très utiles, faciles à déployer/maintenir. C'est vraiment génial de pouvoir construire des pipelines pour des microservices, des flux et des traitements par lots dans un seul environnement. Très simple à installer et prêt à l'emploi, même pour la production (au moins pour les parties essentielles, puis évidemment devrait être revu avec une équipe de sécurité). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les bogues que vous pouvez trouver sont résolus avec des solutions de contournement, vous devez attendre un peu pour une solution stable. Certains plugins manquants (mais ils seront ajoutés bientôt, si ce n'est déjà fait). De nombreuses mises à jour au cours de l'année, si vous n'avez pas une configuration adéquate pour passer de test/pré-production à production, vous pouvez rencontrer des problèmes à chaque fois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je l'ai trouvé très flexible et la configuration basée sur une interface graphique le rend très convivial. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Jusqu'ici tout va bien, je n'ai rien trouvé de mal à propos de streamsets pour le moment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Accès pratique à Hadoop FS, accès à l'API web et analyse d'une réponse JSON. Vous pouvez facilement combiner de nombreuses technologies différentes en un seul flux (Hadoop, python, Java, API web). J'ai commencé à l'utiliser en apprenant le Big Data à des fins d'apprentissage, mais maintenant nous l'utilisons dans notre entreprise au quotidien. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Tout au-delà des attentes. Une seule limitation - comment convaincre les gens de l'utiliser davantage et il n'est pas facile de trouver suffisamment de professionnels sur le marché. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'outil avait de nombreuses options pour s'intégrer à différents protocoles, langues et origines. Nous avons utilisé cet outil pour l'intégrer avec Kafka/Aws, envoyer des e-mails et développer différents types de flux de données. L'interface utilisateur était assez agréable et facile à utiliser. Que ce soit pour une tâche simple ou complexe, nous avons toujours pu trouver un processeur ou un exécuteur pour atteindre notre objectif. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Comme l'outil était nouveau, il y avait un support limité sur Internet. La page Ask Streamsets est utile mais je m'attendais à un écosystème développé. Parfois, nous avons rencontré des problèmes en utilisant des bibliothèques connues comme moment.js. C'est une douleur de maintenir ces bibliothèques sur votre serveur. Nous avons dû utiliser un langage différent pour implémenter certains modules car la bibliothèque Javascript pour cette tâche n'était pas prise en charge. Ainsi, nos pipelines ressemblaient à un ensemble de nombreux processeurs, chacun ayant un langage/cadre différent. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Très facile à utiliser et à comprendre dès la première fois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas grand-chose, mais très peu de choses minimales comme des suggestions de code lors de l'utilisation de langages de script comme Groovy, Jython et JavaScript. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.