Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Databricks Data Intelligence Platform einfacher zu verwenden und einzurichten. Allerdings waren beide Produkte gleich einfach zu verwalten, und beide Anbieter machten es insgesamt gleich einfach, Geschäfte zu tätigen.
Sie verbessern die Dinge und machen sie geeigneter.
AWS Glue ist nicht benutzerfreundlich, die Transformationskomponenten, die wir haben, sind in verschiedenen Szenarien nicht nützlich und wir müssen benutzerdefinierte Transformationen für alles verwenden, einschließlich sogar sehr grundlegender Operationen.
Eine großartige Erfahrung, die ML-Runtimes - MLFlow und Spark - kombiniert. Die Möglichkeit, Python und SQL nahtlos auf einer Plattform zu verwenden. Da Databricks-Notebooks im Hintergrund als Python-Skripte gespeichert werden können, ist es erstaunlich,...
Zu viele Anpassungen sind erforderlich, um die richtige Mischung aus Parametrisierung für optimale Leistung zu erreichen. Andererseits bietet Snowflake viele Funktionen direkt einsatzbereit, ohne dass sich der Entwickler um diese Dinge kümmern muss.
Sie verbessern die Dinge und machen sie geeigneter.
Eine großartige Erfahrung, die ML-Runtimes - MLFlow und Spark - kombiniert. Die Möglichkeit, Python und SQL nahtlos auf einer Plattform zu verwenden. Da Databricks-Notebooks im Hintergrund als Python-Skripte gespeichert werden können, ist es erstaunlich,...
AWS Glue ist nicht benutzerfreundlich, die Transformationskomponenten, die wir haben, sind in verschiedenen Szenarien nicht nützlich und wir müssen benutzerdefinierte Transformationen für alles verwenden, einschließlich sogar sehr grundlegender Operationen.
Zu viele Anpassungen sind erforderlich, um die richtige Mischung aus Parametrisierung für optimale Leistung zu erreichen. Andererseits bietet Snowflake viele Funktionen direkt einsatzbereit, ohne dass sich der Entwickler um diese Dinge kümmern muss.