Comparer Spark Logicieletspring.io 
- Les utilisateurs rapportent que spring.io excelle dans le déploiement d'applications avec un score de 9,3, soulignant ses capacités d'intégration transparentes et ses outils de déploiement robustes, tandis que Spark, bien que solide, obtient un score légèrement inférieur de 8,7.
- Les critiques mentionnent que spring.io offre des outils de développement supérieurs, avec un score de 9,0, que de nombreux utilisateurs apprécient pour son support complet de divers langages de programmation, comparé au score de Spark de 8,4 dans ce domaine.
- Les utilisateurs de G2 indiquent que spring.io brille dans la gestion de bases de données avec un score de 9,3, louant particulièrement sa gestion efficace des requêtes complexes, tandis que le score de Spark de 8,7 suggère qu'il pourrait ne pas être aussi robuste dans cet aspect.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent que les capacités de test de spring.io sont notées à 9,3, les critiques notant ses cadres de test étendus, alors que les fonctionnalités de test de Spark, notées à 8,1, pourraient ne pas répondre au même niveau d'attentes des utilisateurs.
- Les critiques mentionnent que la qualité du support de spring.io est notée à 8,4, avec de nombreux utilisateurs appréciant la réactivité et l'utilité de l'équipe de support, tandis que le support de Spark, noté à 7,6, a reçu des avis mitigés concernant les temps de réponse.
- Les utilisateurs disent que la direction du produit de spring.io est notée à 9,1, indiquant une perspective fortement positive pour les futures mises à jour et fonctionnalités, tandis que le score inférieur de Spark de 7,1 suggère que certains utilisateurs sont moins confiants dans sa trajectoire de développement continue.
Spark vs spring.io
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Spark plus facile à utiliser. Cependant, spring.io est plus facile à mettre en place et à administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire affaire avec spring.io dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que spring.io répond mieux aux besoins de leur entreprise que Spark.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que spring.io est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de spring.io à Spark.
Intégration avec des langages de script puissants (Python, Scala et Java). Consommer les fichiers de datastore Apache disponibles pour développer des modèles d'apprentissage automatique et les déployer rapidement en production. Intégration avec Knime a...
L'inefficacité du produit. C'est une manière terrible de communiquer efficacement.
Cela m'aide vraiment à me concentrer sur les fonctionnalités de mon entreprise au lieu de m'inquiéter de la configuration, du code standard et des choses comme celles-ci. Il peut être intégré avec presque toutes les technologies que j'utilise...
a besoin d'un soutien complet... Les entités JPA et leurs dépôts Spring Data JPA peuvent être facilement ajoutés...
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