Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé que Databricks Data Intelligence Platform était plus facile à utiliser et à configurer. Cependant, les deux produits étaient tout aussi faciles à administrer, et les deux fournisseurs rendaient également les affaires globalement faciles à réaliser.
Ils améliorent les choses et les rendent plus adaptées.
AWS Glue n'est pas convivial, les composants de transformation que nous avons ne sont pas utiles dans différents scénarios et nous devons utiliser des transformations personnalisées pour tout, y compris même des opérations très basiques.
Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
Trop de personnalisations sont nécessaires pour obtenir le bon mélange de paramétrage pour une performance optimale. D'un autre côté, Snowflake offre de nombreuses fonctionnalités prêtes à l'emploi sans que le développeur ait à se soucier de ces choses.
Ils améliorent les choses et les rendent plus adaptées.
Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
AWS Glue n'est pas convivial, les composants de transformation que nous avons ne sont pas utiles dans différents scénarios et nous devons utiliser des transformations personnalisées pour tout, y compris même des opérations très basiques.
Trop de personnalisations sont nécessaires pour obtenir le bon mélange de paramétrage pour une performance optimale. D'un autre côté, Snowflake offre de nombreuses fonctionnalités prêtes à l'emploi sans que le développeur ait à se soucier de ces choses.