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Comparer Apache NiFietAzure Data Factory 
- Les utilisateurs rapportent qu'Apache NiFi excelle dans les capacités d'extraction de données, avec un score de 9,5, soulignant son support robuste pour diverses sources et formats de données, ce qui en fait un choix privilégié pour les tâches complexes d'ingestion de données.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Data Factory brille dans sa fonctionnalité de chargement, avec un score de 9,4, louant particulièrement son intégration transparente avec les services Azure et sa capacité à gérer efficacement des charges de données à grande échelle.
- Les utilisateurs de G2 indiquent que bien que les deux produits aient des capacités de transformation similaires, l'interface conviviale d'Apache NiFi pour la création de flux de données est une caractéristique remarquable, permettant une manipulation plus facile des pipelines de données.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que les fonctionnalités d'automatisation d'Azure Data Factory, avec un score de 9,2, sont très appréciées pour leurs capacités de planification et d'orchestration, qui rationalisent les flux de travail de données et réduisent l'intervention manuelle.
- Les critiques mentionnent que la scalabilité d'Apache NiFi, avec un score de 8,3, peut être une limitation dans les environnements d'entreprise très grands, tandis que la scalabilité d'Azure Data Factory, avec un score de 9,3, est souvent mise en avant comme un point fort, surtout pour les organisations cherchant à étendre leurs opérations de données.
- Les utilisateurs disent que la qualité du support pour Azure Data Factory, notée à 8,8, est généralement perçue comme supérieure, avec de nombreux critiques appréciant la réactivité et l'utilité de l'équipe de support par rapport au score de 7,5 d'Apache NiFi.
Apache NiFi vs Azure Data Factory
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé que Azure Data Factory était plus facile à utiliser et à configurer. Les évaluateurs ont également estimé que Azure Data Factory était plus facile à traiter dans l'ensemble. Cependant, les évaluateurs ont estimé que l'administration des deux produits était tout aussi facile.
- Les évaluateurs ont estimé que Apache NiFi répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Data Factory.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Azure Data Factory est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Azure Data Factory à Apache NiFi.
C'est open-source et soutenu par la communauté, vous pouvez construire tout ce que vous voulez, de l'ingestion de fichiers simples à Kafka, S3, etc... La capacité de créer des groupes de processus et d'isoler vos charges de travail. Le nombre de...
Le suivi de la lignée au niveau de la ligne est important dans la mise en œuvre de l'ingestion de données dans un lac de données. La lignée peut-elle être contrôlée au niveau de chaque ligne ? Performance de la transformation par lots. Besoin de faire un...
Les meilleures fonctionnalités selon moi sont l'intégration de données hybrides, le déplacement de données, l'orchestration et la planification, ainsi que l'intégration avec d'autres services Azure.
Parfois, il devient difficile de comprendre les erreurs à cause desquelles le pipeline de données échoue. Même après avoir cherché sur Internet, cela n'aide pas, donc peut-être que le message d'erreur peut être amélioré, ce qui aide les utilisateurs à...
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