Was ist der beste Data-Science-Dienst für cloudbasierte Apps?

Cloud-native Teams benötigen Data-Science-Tools, die mit ihrer Infrastruktur skalieren können, moderne Workflows unterstützen und sich gut in andere Cloud-Dienste integrieren lassen. Egal, ob das Ziel der Aufbau von Vorhersagemodellen, das Durchführen von Analysen oder das Bereitstellen von maschinellem Lernen in der Produktion ist, die Auswahl der richtigen Plattform ist entscheidend. Hier sind einige hoch bewertete Data-Science-Dienste, die häufig zur Unterstützung von cloudbasierten Anwendungen verwendet werden: 1. Vertex AI: Eine vollständig verwaltete ML-Plattform auf Google Cloud mit Unterstützung für AutoML und benutzerdefinierte Modellbereitstellung. Besonders geeignet für Teams, die bereits auf GCP aufbauen. 2. Databricks Data Intelligence Platform: Kombiniert Cloud-Skalendatenverarbeitung mit kollaborativer ML-Entwicklung. Wird oft in Cloud-Umgebungen für einheitliche Daten- und KI-Workflows verwendet. 3. Deepnote: Webbasierte kollaborative Notebooks, die sich in Cloud-Speicher und Datenquellen integrieren. Ideal für Teams, die schnell an Analysen und Experimenten arbeiten. 4. Dataiku: Bietet eine flexible Schnittstelle für sowohl Code- als auch No-Code-Workflows mit Bereitstellungsoptionen über mehrere Cloud-Anbieter hinweg. Unterstützt die Zusammenarbeit zwischen technischen und geschäftlichen Nutzern. 5. Saturn Cloud: Jupyter-basierte Umgebung mit skalierbaren Rechenressourcen. Entwickelt für Python-Nutzer, die datenintensive Cloud-Anwendungen mit minimalem DevOps-Aufwand verwalten. Welche Plattformen haben sich als am effektivsten für die Unterstützung von ML und Analysen in cloudbasierten Systemen erwiesen? Feedback von Teams, die in der Produktion bereitstellen oder über Cloud-Ökosysteme hinweg integrieren, wäre besonders hilfreich. Lassen Sie mich wissen, ob Sie eine Version wünschen, die sich mehr auf Bereitstellung, Infrastruktur oder DevOps-Anwendungsfälle konzentriert.