Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs les ont trouvées également faciles à utiliser. Cependant, Upsolver est plus facile à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire affaire avec Upsolver dans l'ensemble.
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.
Nous avons évalué Upsolver pour remplacer un pipeline analytique MPP existant basé sur des lots. Les principales raisons pour lesquelles nous avons finalement décidé d'opter pour Upsolver sont : 1. Temps de mise sur le marché rapide - le temps de mise en...
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