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- AWS Data Pipeline-vs-Azure Data Factory
AWS Data Pipeline und Azure Data Factory vergleichen 
- Benutzer berichten, dass AWS Data Pipeline in seinen Extraktionsfähigkeiten mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend ist und eine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen ermöglicht. Im Gegensatz dazu schneidet Azure Data Factory in diesem Bereich ebenfalls gut ab, wird jedoch für seine überlegenen Transformationsfunktionen gelobt, die mit 9,3 bewertet werden und laut Rezensenten die Datenmanipulation und -vorbereitung verbessern.
- Rezensenten erwähnen, dass die einfache Einrichtung von Azure Data Factory ein bedeutender Vorteil ist, mit einer Bewertung von 9,0 im Vergleich zu AWS Data Pipeline, das eine niedrigere Bewertung von 6,9 erhält. Benutzer auf G2 schätzen die intuitive Benutzeroberfläche und den optimierten Onboarding-Prozess von Azure Data Factory, was es neuen Benutzern zugänglicher macht.
- G2-Benutzer heben die Automatisierungsfähigkeiten von AWS Data Pipeline hervor, die mit 9,2 bewertet werden und eine effiziente Planung und Ausführung von Daten-Workflows ermöglichen. Benutzer berichten jedoch, dass die Automatisierungsfunktionen von Azure Data Factory robuster sind, insbesondere mit der Integration von Triggern und Überwachungstools, was zu einer höheren Gesamtzufriedenheit führt.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports für Azure Data Factory mit 8,8 höher bewertet wird als die von AWS Data Pipeline mit 8,3. Benutzer schätzen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Azure-Support-Teams, was ihrer Meinung nach zu einer besseren Gesamterfahrung bei der Fehlerbehebung beiträgt.
- Benutzer sagen, dass die Skalierbarkeit von AWS Data Pipeline beeindruckend ist, mit einer Bewertung von 9,3, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Azure Data Factory wird jedoch oft für seine Flexibilität bei der dynamischen Skalierung von Ressourcen gelobt, was laut Rezensenten entscheidend für die Anpassung an sich ändernde Daten-Workloads ist.
- Rezensenten berichten, dass die Produktentwicklung von Azure Data Factory mit 9,8 hoch bewertet wird, was ein starkes Vertrauen in seine zukünftige Entwicklung und Funktionsverbesserungen anzeigt. Im Gegensatz dazu deutet die niedrigere Bewertung von AWS Data Pipeline mit 6,1 auf eine gewisse Unsicherheit unter den Benutzern hinsichtlich seines langfristigen Fahrplans und seiner Updates hin.
AWS Data Pipeline vs Azure Data Factory
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Azure Data Factory einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Azure Data Factory zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Data Factory den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als AWS Data Pipeline.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Data Factory.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Data Factory gegenüber AWS Data Pipeline.
Data Pipeline integriert sich sehr gut mit EMR, und es ist einfach, Pipelines über CloudFormation bereitzustellen, was Automatisierung möglich macht. Wir nutzen es, um komplexe Map-Reduce-Workflows zu verwalten, und es funktioniert normalerweise ziemlich...
Es sollte wirklich neu gestaltet werden, da ein JSON-Blob eine schreckliche Art ist, SQL-Jobs zu organisieren. Warum können Dinge nicht wie ein Kalender oder eine Besprechungsanfrage geplant werden?
Die besten Merkmale meiner Meinung nach sind Hybrid-Datenintegration, Datenbewegung, Orchestrierung und Planung sowie Integration mit anderen Azure-Diensten.
Manchmal wird es schwierig, die Fehler zu verstehen, aufgrund derer die Datenpipeline fehlschlägt. Selbst nach einer Suche im Internet hilft es nicht, daher könnte die Fehlermeldung verbessert werden, was den Benutzern hilft, sie zu verstehen und leicht zu...
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Manchmal wird es schwierig, die Fehler zu verstehen, aufgrund derer die Datenpipeline fehlschlägt. Selbst nach einer Suche im Internet hilft es nicht, daher könnte die Fehlermeldung verbessert werden, was den Benutzern hilft, sie zu verstehen und leicht zu...
