Мне нравится, что нет никакого кода, необходимого для запуска и работы с потоковой обработкой из источников событий. Его было достаточно легко настроить, поэтому он не требует особых знаний о потоках/обработке потоков (хотя они предлагают хорошие учебные пособия). Когда мы решили продвигать этот продукт — еще до того, как был проведен какой-либо этап тестирования — их команда поддержки сделала все возможное, предоставив нам несколько дополнительных ресурсов, включая примеры использования через Github, которые можно было использовать сразу после запуска нашего проекта. Потоковая обработка с аналитикой в реальном времени является одной из наших ключевых областей деятельности в Vodafone India, и мы используем облачный сервис eventor под названием "eventlor". Мы опробовали некоторые решения от разных поставщиков в области потоковых вычислений, но не смогли найти ничего, что могло бы удовлетворить всем этим требованиям (i) Низкая задержка — события не нужно сохранять в db/hdfd и т. д. (ii). Высокая производительность (iii), возможность легкой интеграции с другими системами, такими как ksqlDB / dbtools, apache sparkSQL engine и т. д.