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የ{search} ትርጉሞች

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kafka kafka

የስፓንኛ ወደ ፖርቹጋልኛ የ{ፍለጋ} ትርጉም

ስፓንኛ
ፖርቹጋልኛ

ES Debido a la alta barrera de entrada que presenta el ecosistema completo de Kafka, nos complace la reciente explosión de plataformas que ofrecen el API de Kafka sin Kafka

PT Por causa da alta barreira de entrada apresentada em todo o ecossistema Kafka, damos as boas-vindas à recente explosão de plataformas que oferecem a API do Kafka sem Kafka

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ES Entradas recientes como Kafka en Pulsar y Redpanda ofrecen arquitecturas alternativas y Azure Event Hubs para Kafka proporciona cierta compatibilidad con las APIs de producción y consumo de Kafka

PT Entradas recentes como Kafka on Pulsar e Redpanda oferecem arquiteturas alternativas, e o Azure Event Hubs para Kafka oferece alguma compatibilidade com APIs de produtor e consumidor do Kafka

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ES Algunas características de Kafka, como la biblioteca cliente de streams, no son compatibles con estos brokers alternativos, por lo que todavía hay razones para elegir Kafka en su lugar

PT Alguns recursos do Kafka, como a biblioteca cliente de streams, não são compatíveis com esses brokers alternativos, portanto, ainda há razões para escolher o Kafka entre as alternativas

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ES Redpanda es una plataforma de streaming de datos que proporciona un API compatible con Kafka, lo que permite aprovechar el ecosistema de Kafka sin tener que lidiar con las complejidades de su instalación

PT Redpanda é uma plataforma de streaming que fornece uma API compatível com Kafka, permitindo que ela se beneficie do ecossistema sem ter que lidar com as complexidades de uma instalação Kafka

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ES El elemento AMQ Streams transforma a Apache Kafka en una plataforma "nativa de OpenShift" mediante el uso de operadores potentes que simplifican la implementación, la configuración, la administración y el uso de Apache Kafka en OpenShift.

PT O componente AMQ Streams transforma o Apache Kafka em "nativo do OpenShift" com o uso de operadores avançados que simplificam a implantação, a configuração, o gerenciamento e a utilização do Apache Kafka no OpenShift.

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ES Apache Kafka ofrece algunos beneficios significativos debido a los objetivos de diseño para los que fue creado. Apache Kafka fue y está diseñado con tres requisitos principales en mente:

PT O Apache Kafka traz benefícios especiais a partir de seu design inovador. O Apache Kafka foi e é projetado com três requisitos principais:

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diseñado projetado
de três
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ES Mueva fácilmente sus datos de Oracle a Kafka para satisfacer sus necesidades de transmisión con alta precisión, baja sobrecarga y tolerancia a fallas con SharePlex for Kafka.

PT Movimente facilmente seus dados Oracle para o Kafka para oferecer suporte às suas necessidades de streaming com alta precisão, baixa sobrecarga e tolerância a falhas com o SharePlex for Kafka.

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ES Este proxy permite a los desarrolladores acceder a Kafka a través de una interfaz HTTP, que es útil en entornos que dificultan el uso del protocolo nativo de Kafka

PT O proxy permite que as pessoas desenvolvedoras acessem Kafka por meio de uma interface HTTP, o que é útil em ambientes que dificultam o uso do protocolo nativo Kafka

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ES MirrorMaker 2.0 (también conocido como MM2), desarrollado utilizando la herramienta Kafka Connect, resuelve varias deficiencias de herramientas de Kafka con enfoques en replicación anteriores

PT Construído usando o framework Kafka Connect, MirrorMaker 2.0 (também conhecido como MM2) resolve muitas deficiências de ferramentas em abordagens anteriores de replicação do Kafka

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desarrollado construído
utilizando usando
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ES Mueva fácilmente sus datos de Oracle a Kafka para satisfacer sus necesidades de transmisión con alta precisión, baja sobrecarga y tolerancia a fallas con SharePlex for Kafka.

PT Movimente facilmente seus dados Oracle para o Kafka para oferecer suporte às suas necessidades de streaming com alta precisão, baixa sobrecarga e tolerância a falhas com o SharePlex for Kafka.

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baja baixa

ES Acceda a Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka, un servicio de Kafka totalmente gestionado y alojado para las aplicaciones de flujos de datos.

PT Acesse o Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka, um serviço totalmente hospedado e gerenciado do Kafka para aplicações baseadas em fluxo.

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ES Apache Kafka ofrece algunos beneficios significativos debido a los objetivos de diseño para los que fue creado. Apache Kafka fue y está diseñado con tres requisitos principales en mente:

PT O Apache Kafka traz benefícios especiais a partir de seu design inovador. O Apache Kafka foi e é projetado com três requisitos principais:

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ES Información sobre la versión de prueba de Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka

PT Detalhes da avaliação do Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka

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ES Una sola autorización de acceso a todas las versiones disponibles de Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka

PT Direito a todas as versões disponíveis do Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka

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todas todas
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ES Plataforma de mensajería segura, flexible, liviana y rápida que se basa en tecnologías de open source, como Apache ActiveMQ y Apache Kafka, y posibilita la distribución confiable y la integración inmediata.

PT Uma plataforma de mensageria rápida, leve, flexível e segura, baseada em tecnologias open source, incluindo Apache ActiveMQ e Apache Kafka, e que permite integrar em tempo real e entregar com confiança.

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ES Por ejemplo, Apache Kafka es una plataforma distribuida de transmisión de datos que permite publicar, almacenar y procesar de inmediato los flujos de registros, así como suscribirse a ellos.

PT Por exemplo, o Apache Kafka é uma plataforma de transmissão de dados distribuída que é capaz de publicar, subscrever, armazenar e processar fluxos de registros em tempo real.

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ES Cree dashboards interactivos con fuentes en tiempo real de IoT (MQTT, OSI PI), sociales y de mensajería (TIBCO, JMS, Kafka) con la misma facilidad que si se tratara de datos estáticos

PT Crie dashboards interativos com fontes em tempo real IoT (MQTT, OSI PI), redes sociais e de mensagens (TIBCO, JMS, Kafka) tão facilmente como com dados estáticos

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ES Nosotros hemos utilizado Materialize junto con Spring Cloud Stream y Kafka en un sistema de eventos distribuidos para hacer consultas sobre streams de eventos, y nos gustó esta configuración.

PT Usamos Materialize, junto com Spring Cloud Stream e Kafka, para consultar fluxos de eventos em busca de insights em sistemas distribuídos orientados a eventos, e gostamos bastante da configuração.

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ES Aunque Kafka fue un concepto revolucionario en mensajería persistente y escalable, se requieren muchas partes móviles para que funcione, como ZooKeeper, brokers, particiones y réplicas

PT Embora o Kafka fosse um conceito revolucionário em mensagens persistentes escaláveis, muitas partes móveis são necessárias para fazê-lo funcionar, incluindo o ZooKeeper, brokers, partições e mirrors

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en em
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ES En última instancia, quizás el impacto más duradero de Kafka podría ser su conveniente protocolo y el API que se brinda a los clientes.

PT Em última análise, talvez o impacto mais duradouro do Kafka seja a conveniência do protocolo e da API fornecidos a clientes.

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ES Redpanda es una alternativa fascinante a Kafka y vale la pena probarla.

PT Redpanda é uma alternativa interessante ao Kafka e vale a pena avaliar.

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ES Capacidades para Kubernetes, servicios sin servidor, Kafka y más

PT Recursos para Kubernetes, sem servidor, Kafka e muito mais

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servidor servidor
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sin sem
y e
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ES También puede implementar tecnologías de integración en contenedores, que le permitirán expandir fácilmente la forma de conectar las aplicaciones y los datos, como la transmisión de datos en tiempo real a través de Apache Kafka

PT Também é possível implantar tecnologias de integração em containers, o que facilita a reprodução da maneira como você conecta aplicações e dados em grande escala, como, por exemplo, os transmitidos em tempo real pelo Apache Kafka

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ES El elemento AMQ Streams utiliza operadores potentes para transformar Apache Kafka en una plataforma "propia de OpenShift", ya que estos simplifican su implementación, configuración, gestión y uso en OpenShift.

PT O componente AMQ Streams transforma o Apache Kafka em "nativo do OpenShift" com o uso de operadores avançados que simplificam a implantação, a configuração, o gerenciamento e a utilização do Apache Kafka no OpenShift.

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implementación implantação
configuración configuração
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ES Tal vez piense: "Event Portal parece excelente, pero usamos los brokers de Kafka, no Solace".

PT Você pode estar pensando, “O Event Portal parece ótimo, mas usamos brokers Kafka, não Solace”.

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ES ¡Tenemos buenas noticias! PubSub+ Event Portal tiene un agente de detección flexible y no necesita los brokers de eventos de Solace para usarlo, ya que puede detectar sus flujos Kafka.

PT Então, temos boas notícias! O PubSub+ Event Portal tem um agente de descoberta flexível, e você não precisa de brokers de eventos Solace para usá-lo, ele pode descobrir seus fluxos do Kafka.

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ES En toda gran empresa, hay mucho más en juego que solo aplicaciones nativas de Kafka

PT Com qualquer grande empresa, há mais em jogo do que apenas aplicativos nativos do Kafka

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ES Obtenga más información sobre Event Portal para Kafka

PT Saiba mais sobre o Event Portal para Kafka

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ES Esta es un área en la que [Apache] Kafka podría necesitar algunas mejoras".

PT Esta é uma área onde o [Apache] Kafka poderia ter certo aprimoramento.”

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ES Dirija su negocio en tiempo real gracias a un streaming continuo de datos hacia Confluent y Apache Kafka desde diferentes fuentes.

PT Gerencie seus negócios em tempo real, transmitindo continuamente dados de várias fontes para o Confluent e o Apache Kafka.

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ES Transmisión de los cambios de una base de datos a Apache Kafka.

PT Alterações no streaming de banco de dados para o Apache Kafka

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ES Transmisión de datos orientada a mensajes: capture y transmita registros sobre cambios en los datos en sistemas de intermediación de mensajería como Apache Kafka.

PT Fluxo de dados orientado por mensagens: Capture e transmita registros de alteração de dados em sistemas de mensagens, como o Apache Kafka.

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datos dados
mensajes mensagens

ES Integración en tiempo real: utilice Qlik Replicate CDC como medio para ingerir datos SAP en directo y realizar tareas de analítica en tiempo real en data lakes o en otros destinos, y cree mensajes Kafka en directo para la transmisión de la analítica.

PT Integração em tempo real: Aproveite a captura de dados alterados do Qlik Replicate para ingerir dados do SAP para fazer análises em tempo real em data lakes ou outros destinos e criar mensagens Kafka ao vivo para análise de streaming.

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ES Kafka es una solución basada en broker que opera manteniendo flujos de datos como registros dentro de un cluster de servidores

PT O Kafka é uma solução baseada em broker que opera mantendo fluxos de dados como registros dentro de um cluster de servidores

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datos dados
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ES Los servidores de Kafka pueden abarcar varios centros de datos y proporcionar la persistencia de datos almacenando flujos de registros (mensajes) en varias instancias del servidor en topics

PT Os servidores Kafka podem abranger vários centros de dados e fornecem persistência de dados, armazenando fluxos de registros (mensagens) em tópicos, em várias instâncias do servidor

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flujos fluxos
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y e
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servidor servidor
registros registros
servidores servidores
varios vários
varias várias

ES Apache Kafka es una de las soluciones de mensajería de código abierto de más rápido crecimiento en el mercado actual

PT O Apache Kafka é uma das soluções de mensagens de código aberto que mais crescem no mercado hoje

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ES Al estar diseñado específicamente para la transmisión de registros en tiempo real, Apache Kafka es ideal para las aplicaciones que requieren:

PT Desenvolvido especificamente para streaming de logs em tempo real, o Apache Kafka é ideal para aplicativos que precisam de:

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registros logs
real real
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diseñado para
la o
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ES En Apache Kafka y otras soluciones de mensajería, un topic es una abstracción direccionable que se utiliza para manifestar interés en un flujo de datos determinado (serie de registros/mensajes)

PT No Apache Kafka e em outras soluções de mensagens, um tópico é uma abstração usada para mostrar interesse em um determinado fluxo de dados (série de registros/mensagens)

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registros registros
mensajes mensagens
determinado determinado
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ES Particiones: en Apache Kafka, los topics se pueden subdividir en una serie de filas de pedidos denominadas particiones

PT Partições: No Apache Kafka, os tópicos podem ser subdivididos em uma série de filas de pedido chamadas de partições

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particiones partições
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topics tópicos
pedidos pedido
pueden podem
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ES En el sistema Kafka, a cada registro/mensaje se le asigna un ID secuencial denominado offset que se utiliza para identificar el mensaje o registro en la partición en cuestión.

PT No sistema Kafka, cada registro/mensagem é atribuído a um ID sequencial denominado offset, que é usado para identificar a mensagem ou registro na partição fornecida.

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registro registro
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un um
identificar identificar
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en el no
cada cada
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ES Persistencia: Apache Kafka opera manteniendo un grupo de servidores que persisten de manera duradera los registros/mensajes a medida que se publican

PT Persistência: Apache Kafka opera suportando um cluster de servidores que mantêm registros/mensagens de forma durável conforme eles são publicados

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opera opera
servidores servidores
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registros registros
mensajes mensagens
un um
los de
que que
grupo cluster
de conforme

ES El clúster de Kafka utiliza un límite de tiempo de retención configurable para determinar cuánto tiempo persiste un registro determinado independientemente del consumo

PT O cluster Kafka usa um tempo limite de retenção configurável para determinar por quanto tempo um determinado registro é mantido, independentemente do consumo

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ES Escalabilidad de topics/particiones: debido a que Apache Kafka funciona como un clúster de servidores, los topics/particiones se pueden escalar compartiendo la carga con cada servidor en un topic/partición determinado

PT Escalonamento de tópicos/partições: como o Apache Kafka opera como um cluster de servidores, os tópicos/partições podem ser escalados compartilhando a carga para cada servidor em um determinado tópico/partição

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servidores servidores
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determinado determinado
cada cada

ES Este reparto de carga permite a cada servidor del clúster de Kafka la capacidad de manejar la distribución y la persistencia de los registros/mensajes en un topic/partición determinado

PT Esse compartilhamento de carga confere a cada servidor no cluster Kafka a capacidade de lidar com a distribuição e persistência de registros/mensagens em um determinado tópico/partição

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cada cada
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ES Productores: En Apache Kafka, el concepto de productor no es diferente al de la mayoría de los sistemas de mensajería

PT Produtores: No Apache Kafka, o conceito de produtor não é diferente da maioria dos sistemas de mensagens

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ES Por último, debido a que Apache Kafka se diseñó originalmente para actuar como la capa de comunicaciones para el procesamiento de registros en tiempo real, se presta naturalmente a las aplicaciones de procesamiento de flujos en tiempo real

PT Por último, como o Apache Kafka foi desenvolvido para atuar como a camada de comunicação para processamento de logs em tempo real, ele se presta naturalmente a aplicativos de processamento de fluxo em tempo real

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ES Esto hace que Apache Kafka sea ideal para las aplicaciones que aprovechan una infraestructura de comunicaciones que distribuye grandes volúmenes de datos en tiempo real.

PT Isso torna o Apache Kafka ideal para aplicativos que aproveitam uma infraestrutura de comunicação que pode distribuir grandes volumes de dados em tempo real.

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ES Al combinar la funcionalidad de mensajería y transmisión, Apache Kafka brinda una capacidad inigualable para publicar, suscribirse, almacenar y procesar registros en tiempo real.

PT Combinando mensagens e funcionalidade de streaming, o Apache Kafka oferece uma capacidade única de publicar, assinar, armazenar e processar registros em tempo real.

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ES Retención de datos basada en el tiempo para la repetición de datos: la capacidad de Apache Kafka para almacenar datos de forma nativa y persistente en el disco en un clúster permite un enfoque simple para la tolerancia a fallos

PT Retenção de dados baseados em tempo para reprodução de dados: A capacidade do Apache Kafka de armazenar dados nativamente de forma persistente no disco em um cluster permite uma abordagem simples para tolerância a falhas

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capacidad capacidade
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un um
en el no
tiempo tempo

ES Antes de poder inspeccionar, transformar y aprovechar los datos, necesita la capacidad de moverlos de un lugar a otro en tiempo real, y Apache Kafka proporciona un enfoque nativo para mover y almacenar los datos en tiempo real.

PT Antes de inspecionar, transformar e aproveitar os dados, você precisa da capacidade de movê-los de um lugar para outro em tempo real, e o Apache Kafka fornece uma abordagem nativa para mover e armazenar dados em tempo real.

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