Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Upsolver einfacher einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Upsolver zu machen.
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.
Wir haben Upsolver evaluiert, um eine bestehende batch-basierte MPP-Analytics-Pipeline zu ersetzen. Die Hauptgründe, warum wir uns letztendlich für Upsolver entschieden haben, sind: 1. Schnelle Markteinführung - Die Implementierungszeit einer...
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